Décryptage des mécanismes d’action des polyphénols sur la santé par une approche bio-informatique des données de la littérature

Les maladies cardiométaboliques (maladies métaboliques et cardiovasculaires) représentent un fléau majeur en santé publique et pourraient être largement prévenues par une meilleure alimentation. En particulier, il existe de nombreuses preuves des effets bénéfiques des polyphénols alimentaires sur la santé cardiométabolique. Les polyphénols qui sont abondants dans les produits végétaux (ex : thé, fruits rouges, chocolat) contribuent à préserver la santé en agissant sur un large éventail de processus cellulaires par des mécanismes d'action qui ne sont pas encore tous élucidés mais qui impliquent une régulation multi-génomique.

Pour identifier les acteurs moléculaires responsables des effets protecteurs des polyphénols, nous nous sommes appuyés sur les données d’expression géniques existantes, collectées avec l’aide d’un groupe d’experts de l’action COST POSITIVe, lors d’une recherche systématique des études d’intervention nutritionnelle à base de polyphénols réalisées chez l’homme ou dans des modèles animaux et associant des changements significatifs de l’expression de certains gènes et à une amélioration des facteurs de risque cardiométaboliques. Après double examen des publications collectées, 7 études sur 465 chez l’Homme et 155 sur 785 sur des modèles animaux ont été sélectionnées et leurs données extraites. Un ensemble de 58 gènes chez l’Homme et de 187 gènes dans les modèles animaux a été détectés comme différentiellement exprimé suite à la supplémentation en polyphénols et associé à une amélioration d’un paramètre d’évaluation de la santé cardiométabolique.

L’analyse de ces données d’expression génique par des outils combinés de bio-informatique a révélé les relations entre l’expression de ces gènes, des fonctions moléculaires et les processus biologiques lors de la consommation de polyphénols. Ainsi, elle met en avant que ces gènes sont principalement impliqués dans la régulation de l'inflammation, du métabolisme des lipides, ainsi que des processus étroitement liés à la fonction vasculaire. L’intégration des analyses bio-informatiques permet d’identifier avec robustesse des acteurs moléculaires pouvant être associés aux effets bénéfiques des polyphénols c’est-à-dire des régulateurs de l'expression des gènes sensibles aux polyphénols.
Pour conclure, cette analyse approfondie et intégrée des données d’expression génique provenant d’une revue systématique des études existantes bien que laborieuse, représente une approche robuste et efficace pour progresser dans l'identification précise des acteurs moléculaires qui sous-tendent les effets bénéfiques pour la santé des polyphénols. Il est maintenant nécessaire de développer des outils automatisés (i-e machine learning), pour à l’avenir mieux interpréter et appréhender les données génomiques générées en les croisant avec les données existantes. Cette approche peut s’appliquer à d’autres données d’expression génique afin de progresser dans le décryptage des mécanismes mis en jeu par notre alimentation dans différentes situations physiopathologiques.