Fibromyalgie et altération du microbiote intestinal seraient associées

Méthodologie

Cette étude a été menée auprès de femmes de 30 à 60 ans recrutées pour diagnostic de fibromyalgie. Le diagnostic a été confirmé par des spécialistes qui ont caractérisé le phénotype de la maladie pour chacune. L’ensemble des informations susceptibles d’interférer avec les symptômes et les résultats de l’analyse microbiologique a été passé en revue (histoire médicale, comorbidités, alimentation, sommeil, activité physique…). Les sujets contrôles ont été sélectionnés parmi les parents de premiers degré, les proches vivant dans le même environnement et des femmes sans lien avec les patientes et appartenant à la même tranche d’âge. L’analyse du microbiote a été menée par séquençage du gène de l'ARNr 16S et par séquençage du génome entier du microbiote (métagénome).

Principaux résultats

• La comparaison du microbiote des patientes fibromyalgiques à celui des sujets contrôles a mis en évidence des différences d’abondance de populations microbiennes pour 72 unités taxonomiques opérationnelles (UTO), dont 53 étaient plus abondantes chez les sujets malades et concernaient les phyla bactériens firmicutes, bacteroidetes et proteobacteria (dont Parabacteroides merdae et Clostridium scindens). La variance était plus fortement corrélée aux symptômes liés à la maladie (intensité de la douleur, des troubles du sommeil, de la fatigue…) que les facteurs potentiels de confusion relatifs à l’hygiène de vie, ou le contexte médical.
• Plusieurs espèces semblaient moins abondantes chez les patients souffrant de fibromyalgie, comme Faecalibacterium prausnitzii, Bacteroides uniformis, Prevotella copri et Blautia faecis. Certaines étant impliquées dans le métabolisme du butyrate, dont l’altération a été associée à différentes pathologies intestinales, les auteurs ont mesuré les concentrations sériques de butyrate et de propionate : ils ont ainsi décrit des taux d’acide butyrique supérieur à celui des sujets témoins, tandis que les taux d’acide propionique étaient inférieurs.
• Un algorithem d’intelligence artificielle a été utilisé pour évaluer s’il était possible d’identifier les UTO les plus prédictives du diagnostic de fibromyalgie et a permis de discriminer les patients des sujets contrôles avec une précision de 87,8% selon l’aire sous courbe ROC.

Principales limitations

La cohorte recrutée était principalement d’origine caucasienne. De plus, cette étude d’association ne permet pas de mettre en évidence un lien de causalité.