Les patients atteints de maladies métaboliques sont caractérisés par une perte d’espèces microbiennes du microbiome intestinale avec un nombre réduit de métabolites détectés dans leur sang, suggèrant que certains métabolites sont des médiateurs de l’interaction entre l’homme et son microbiote intestinal. Pour une meilleure compréhension de cette interaction, des stratégies métabolomiques améliorées doivent être développées, capables de caractérisations exhaustives des métabolites précédemment non détectés (le “dark métabolome”). Notre objectif est d’identifier ce dark métabolome circulant en combinant des instruments de pointe et méthodes analytiques innovantes utilisant des approches computationnelles (comme la chémoinformatique et la chimiométrie) pour surmonter les obstacles clé de la métabolomique pour chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse d’haute résolution, et ainsi apporter une vision métabolomique de nouvelle génération. Je propose 3 tâches de travail : la tâche 1, pour maximiser le nombre de spectres de fragmentation de masse obtenus ; la tâche 2, pour augmenter le nombre d’annotations et aussi la qualité de ses annotations ; et la tâche 3, pour la conception de méthodes basées sur les données pour évaluer le rôle des nouveaux composés détectés. Je propose d’utiliser des échantillons de plasma de la cohorte européenne METACARDIS, descriptive des individus atteints de maladies cardiometaboliques, et de valider les résultats biologiques avec des échantillons de la cohorte lilloise Heart&Brain, comprenant des patients diabétiques sans complications initiales liées au diabète. En résumé, ce projet améliorera notre compréhension des métabolites dérivés du microbiote sous-explorés présents dans le sang humain, ainsi que leurs rôles dans le métabolisme et la physiologie, ce qui pourrait éventuellement conduire à nouvelles stratégies de traitement et de prévention.