équipe V.Blasco-Baque
InCOMM: Microbiote oral – facteur de risque du Phénotype cardio-métabolique
Notre équipe porte sur une recherche clinique translationnelle permettant de comprendre les mécanismes moléculaires à travers lesquelles le microbiote humain oral et intestinal régule les maladies cardio-métaboliques chez l’homme.
L’Équipe
Vincent BLASCO-BAQUE
Rémy BURCELIN
Christophe HEYMES
Vincent AZALBERT
Pascale LOUBIERES
Matthieu MINTY
Charlotte THOMAS
Jiuwen SUN
Sylvie Lê
Manon Saucourt
Pierre Brinas
Maxime Luis
Marie Georgelin-Gurgel
Thibault Canceill
Geraud Tuyeras
Franck Diemer
Swann DIEMER
Alison Prosper
Matthieu MARTY
Laura PASCALIN
Pierre Jehle
Emma STURARO
Jacques AMAR
MICROBIOTE ORAL, DYSBIOSE MICROBIENNE ET MALADIES CARDIO-METABOLIQUES : CONSTITUTION DE COHORTES ET BANQUES BIOLOGIQUES MULTI-OMIQUES (WP1)
Coordinateurs : V. Blasco-Baque, F. Diemer, J. Amar, B Marcheix, M. Gurgel-Georgelin, C. Thomas, M. Marty, G. Tuyeras
Depuis 2023, l’équipe InCOMM, coordonnée par Vincent Blasco-Baque, développe une approche clinique translationnelle pour explorer le rôle du microbiote oral dans les maladies cardiométaboliques. Notre priorité actuelle est la structuration de cohortes humaines multicentriques (déjà 14 cohortes et plus de 1700 patients inclus), en collaboration avec des institutions académiques et hospitalières, afin d’identifier la diversité des phénotypes cardio-métaboliques.
Ces cohortes sont enrichies par une collecte rigoureuse d’échantillons biologiques (tissus adipeux, valves cardiaques, tissus gingivaux, granulomes, salive), sous couvert de protocoles éthiques stricts. Nous développons des biobanques tissulaires et bactériennes ainsi que des bibliothèques de souches orales.
L’ensemble des données générées alimente une base de données multi-omique intégrant les dimensions cliniques, immunologiques, transcriptomiques, métabolomiques et métagénomiques – structurant ainsi les modules ClinicOmics, TissuOmics et SalivOmics.
DU PHENOTYPE CARDIO-METABOLIQUE À LA PREDICTION : INTÉGRATION MATHÉMATIQUE DES DONNÉES POUR GÉNÉRER DES HYPOTHÈSES MOLÉCULAIRES (WP2)
Coordinateur : R. Burcelin, T. Canceill
Afin de décrypter les mécanismes par lesquels le microbiote influence la relation hôte-microbiote, nous développons une plateforme bio-informatique avancée reposant sur des algorithmes de machine learning et de modélisation probabiliste. Ces outils permettent d’analyser les matrices multi-échelles issues de nos cohortes et de dégager des signatures moléculaires liant les écologies bactériennes orales, cellules immunitaires et fonctions métaboliques.
Nous construisons une interface interactive couplée à une base de données unifiée et interopérable, favorisant l’exploration en temps réel des hypothèses, grâce à l’intégration de vecteurs biologiques contextualisés (graphes de connaissances biologiques, données expérimentales). En collaboration avec les instituts de mathématiques de Toulouse et Paris, ainsi qu’avec des partenaires industriels (comme Abbia), nous priorisons des hypothèses testables qui orienteront les expérimentations du WP3. Cette fusion entre biologie, mathématiques appliquées et intelligence artificielle constitue une originalité forte de notre équipe.
MODÉLISER POUR COMPRENDRE : VALIDATION EXPÉRIMENTALE DES HYPOTHÈSES DANS DES MODÈLES GNOTOBIOTIQUES ET ORGANOÏDES (WP3)
Coordinateurs : M. Minty, C. Heymes
Le WP3 vise à valider expérimentalement les hypothèses issues du WP2 via des modèles in vitro et in vivo innovants.
Nous mettons également au point des modèles murins humanisés gnotobiotiques, reproduisant la diversité des microbiotes oraux identifiés dans nos cohortes. Ces modèles permettent de tester l’impact causal de certaines souches pathogènes sur les paramètres métaboliques et immunitaires de l’hôte, et d’évaluer des interventions ciblées (pré/probiotiques ou inhibition bactérienne).
Grâce à cette approche expérimentale rigoureuse, fondée sur des hypothèses modélisées et des données humaines, nous ambitionnons de mieux comprendre les mécanismes moléculaires à l’interface microbiote–tissu et de proposer des solutions thérapeutiques personnalisées pour les maladies cardiométaboliques.
publications RECENTES
Identifying the location-dependent adipose tissue bacterial DNA signatures in obese patients that predict body weight loss. Minty M, Germain A, Sun J, Kaglan G, Servant F, Lelouvier B, Misselis E, Neagoe RM, Rossella M, Cardellini M, Burcelin R, Federici M, Fernandez-Real JM, Blasco-Baque V. Gut Microbes. 2025 Dec;17(1):2439105. PMID: 397140751. Pubmed
Molecular phenomics and metagenomics of hepatic steatosis in non-diabetic obese women. Hoyles, L., J. M. Fernandez-Real, M. Federici, M. Serino, J. Abbott, J. Charpentier, C. Heymes, J. L. Luque, E. Anthony, R. H. Barton, J. Chilloux, A. Myridakis, L. Martinez-Gili, J. M. Moreno-Navarrete, F. Benhamed, V. Azalbert, V. Blasco-Baque, J. Puig, G. Xifra, W. Ricart, C. Tomlinson, M. Woodbridge, M. Cardellini, F. Davato, I. Cardolini, O. Porzio, P. Gentileschi, F. Lopez, F. Foufelle, S. A. Butcher, E. Holmes, J. K. Nicholson, C. Postic, R. Burcelin and M. E. Dumas. Nat Med. 2018. Pubmed
Periodontis induced by Porphyromonas gingivalis drives periodontal microbiota dysbiosis and insulin resistance via an impaired adaptative immune response. Blasco-Baque V, Garidou L, Pomié C, Escoula Q, Loubieres P, Le Gall-David S, Lemaitre M, Nicolas S, Klopp P, Waget A, Azalbert V, Colom A, Bonnaure-Mallet M, Kemoun P, Serino M, Burcelin R.
Gut. 2017 May;66(5):872-885. Pubmed
Low-Diversity Microbiota in Apical Periodontitis and High Blood Pressure Are Signatures of the Severity of Apical Lesions in Humans. Minty M, Lê S, Canceill T, Thomas C, Azalbert V, Loubieres P, Sun J, Sillam J, Terce F, Servant F, Roulet A, Ribiere C, Ardouin M, Mallet JP, Burcelin R, Diemer F, Georgelin-Gurgel M, Blasco-Baque V.
Int J Mol Sci. 2023 Jan 13;24(2):1589. Pubmed
Obesity Is Associated with the Severity of Periodontal Inflammation Due to a Specific Signature of Subgingival Microbiota. Lê S, Laurencin-Dalicieux S, Minty M, Assoulant-Anduze J, Vinel A, Yanat N, Loubieres P, Azalbert V, Diemer S, Burcelin R, Canceill T, Thomas C, Blasco-Baque V.
Int J Mol Sci. 2023 Oct 12;24(20):15123. Pubmed
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