L'obésité est associée à de multiples effets indésirables sur la santé et à un risque élevé de développer des maladies métaboliques et cardiovasculaires. Par conséquent, il existe un grand besoin d'identifier les paramètres circulants qui lient les changements de masse grasse à l'obésité. Cette étude combine des approches protéomiques et métabolomiques pour identifier des molécules en circulation discriminant le maigre en bonne santé des personnes obèses en bonne santé dans le cadre d’une étude exploratoire. Pour corriger les variations de l'activité physique, les participants à l'étude ont effectué une séance d'exercice d'une heure jusqu'à épuisement. Par la suite, des facteurs circulants différant entre les individus maigres et obèses, indépendamment de l'activité physique, ont été identifiés. L’approche DIGE a permis d’obtenir 126 points d’abondance très différents représentant 39 protéines uniques. L'abondance différentielle de protéines a été confirmée par ELISA pour l'antithrombine III, la clusterine, le complément C3 et le complément C3b, le facteur dérivé de l'épithélium pigmentaire (PEDF), la protéine de liaison au rétinol 4 (RBP4), le sérum amyloïde P (SAP) et la liaison à la vitamine D protéine (VDBP). La métabolomique sérique ciblée de 163 métabolites a permis d'identifier 12 métabolites significativement liés à l'obésité. Parmi ceux-ci, les concentrations sériques de glycine (GLY), de glutamine (GLN) et de glycéro-phosphatidylcholine 42: 0 (PCaa 42: 0) étaient plus élevées, alors que les concentrations sériques de PCaa 32: 0, de PCaa 32: 1 et de PCaa 40: 5 étaient diminuées obèse par rapport aux individus maigres. L’évaluation bioinformatique intégrée des données relatives au protéome et au métabolome a permis d’obtenir un score de séparation du groupe amélioré de 2,65, contre 2,02 et 2,16 pour l’utilisation unique des données protéomiques ou métabolomiques, respectivement. Les paramètres de circulation identifiés ont ensuite été étudiés chez un groupe étendu de 30 volontaires et dans le cadre de deux études d'intervention. Parmi ceux-ci, 14 patients obèses ayant subi une gastrectomie sur la manche et 12 patients recevant un régime hypocalorique. Pour déterminer le processus d'adaptation à long terme, les échantillons ont été prélevés six mois après le traitement. Dans les analyses de régression multivariées, SAP, CLU, RBP4, PEDF, GLN et C18: 2 ont montré la corrélation la plus forte avec les modifications de la masse grasse. Les profils protéomiques et métabolomiques sériques combinés révèlent un lien entre le système du complément et l'obésité et identifient les nouveaux (C3b, CLU, VDBP et tous les métabolites) et confirment les marqueurs du corps précédemment découverts (PEDF, RBP4, C3, ATIII et SAP) changements de masse grasse.
Source: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21823675