Brevet FR3144383A1 — publié le 20240628

Un aspect de l’invention concerne un procédé de modification du microbiome intestinal comprenant notamment la génération (80) d’un profil numérique pour chaque individu d’un ensemble d’individus et pour l’individu cible. Le profil numérique comprend une valeur issue d’une évaluation d’un score représentant l’influence positive ou négative du mode de vie d’une personne sur le microbiome intestinal. Ensuite des données sont générées à partir des données de mode de vie de l’individu cible et des profils numériques sont générés à partir de ces données de mode de vie générées. Enfin, les profils numériques maximisant une similarité avec au moins un profil numérique parmi les profils numériques générés pour chaque individu de cet ensemble d’individus et ayant un score supérieur au score du profil numérique de l’individu cible sont utilisés pour générer (100) au moins une recommandation concernant le mode de vie de l’individu cible. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Procédé de modification du microbiome intestinal DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION Le domaine technique de l’invention est celui de la métagénomique. La présente invention concerne un procédé de modification d’un microbiome intestinal d’un individu et en particulier un procédé personnalisé de modification d’un microbiome intestinal d’un individu. ARRIERE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION La métagénomique est un procédé méthodologique qui vise à étudier le microbiome. Le microbiome est l’ensemble des micro-organismes et leurs gènes. Les micro-organismes peuvent par exemple être des bactéries, des virus, des champignons, des levures ou du plancton, vivant dans un environnement spécifique tel que l’intestin, l’océan, les sols ou l’air. Le microbiome intestinal d’une personne abrite un très grand nombre de micro-organismes. Cet ensemble de bactéries, virus, parasites et champignons non pathogènes présents dans l’intestin constitue le microbiome intestinal. Le rôle du microbiome intestinal est de mieux en mieux connu. De nombreuses études mettent en avant les liens entre le microbiome intestinal et le fonctionnement global du corps. Ainsi, il existe un consensus sur l'importance du microbiome pour le bien-être et/ou la santé d’une personne. Il est donc courant d’essayer d’influencer positivement le microbiome intestinal par l’intermédiaire de recommandations de modifications du style de vie. Une influence sera considérée comme positive par exemple si la richesse du microbiome est accrue. Ces recommandations de modifications du style de vie peuvent concerner de nombreux domaines tels que l’activité physique, le sommeil, le comportement alimentaire, la nutrition ou le bien-être émotionnel. Mieux comprendre le fonctionnement des interactions entre le microbiome et son hôte devrait donc permettre d'améliorer le fonctionnement et l’état global du corps. Il est donc nécessaire de pouvoir comprendre comment un microbiome intestinal d’une personne réagit à différents facteurs. Une meilleure compréhension du microbiome intestinal pourrait notamment aider à comprendre la réponse individuelle à une ou des modifications du style de vie comme un régime alimentaire. En effet, les molécules traitées par le microbiome sont absorbées par l'hôte pour affecter les organes cibles. Ces molécules ont des effets locaux sur l'intestin, sont retransformées et/ou métabolisées par les microbes, et sont excrétées dans les selles, de sorte qu'elles ont un large éventail d'effets sur l'individu. Un régime alimentaire sera ici défini comme pouvant comprendre un seul repas ou une multitude de repas sur un ou plusieurs jours. La modélisation du microbiome intestinal permet la prédiction d’une variation du microbiome intestinal à une ou des modifications du style de vie telle que l’absorption d’un ou plusieurs aliments dans le cadre d’un régime alimentaire. En effet, en simulant l’absorption d’un ou plusieurs aliments par le microbiome intestinal à l’aide d’un modèle du microbiome intestinal, il est possible d’obtenir une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal. Une empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal, sous un régime alimentaire d’un individu, est un vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté à l’échelle du microbiome. La modélisation métabolique in-silico des microbes permet de traduire les annotations fonctionnelles des séquences (méta)génomiques en modèles mathématiques du métabolisme cellulaire. A partir de ces modèles mathématiques, les comportements des systèmes peuvent être étudiés sous différentes conditions, également appelées contraintes ou facteurs. Pour ce faire, deux éléments sont essentiels. Le premier élément est le modèle métabolique à l'échelle du génome (communément appelé en anglais « Genome Scale Metabolic model » et noté GSMM) ou le réseau (communément appelé en anglais « Genome Scale Metabolic Network » et noté GSMN) du système cellulaire étudié, qui est reconstruit à partir des annotations fonctionnelles des gènes codés dans les séquences génomiques. Ce GSMN est un référentiel de toutes les réactions biochimiques catalysées par les enzymes cellulaires et des réactions de transport effectuées par différents systèmes de transport cellulaires qui décrit le drainage et la production des métabolites cellulaires dans l'organisme étudié nécessaires pour soutenir la croissance cellulaire, par exemple les acides aminés nécessaires à la synthèse des protéines, les nucléotides nécessaires à la réplication et à la transcription de l'ADN, les lipides nécessaires à la construction des membranes cellulaires, les cofacteurs nécessaires à l'activité des différentes enzymes, etc. Le second élément est le profil moléculaire de l'environnement dans lequel vit le système cellulaire, sous la forme de différents composés auxquels le système a accès pour se développer, par exemple des sources de carbone comme le glucose, le maltose, le fructose ; des sources d'azote comme l'ammoniac, des conditions aérobies ou anaérobies définies par la présence/absence d'oxygène, etc. Ces profils moléculaires sont codifiés sous la forme de réactions d'échange qui introduisent ces composés dans l'environnement extracellulaire du réseau métabolique à des taux maximums définis par les quantités estimées de ces composés dans l'environnement. Avec les réactions biochimiques et de transport du GSMM et les réactions d'échange définissant les entrées environnementales, un modèle mathématique du métabolisme cellulaire est construit en codant les réactions du réseau métabolique sous la forme d'une matrice stochiométrique où les lignes représentent les composés chimiques ( composés), les colonnes représentent les réactions ( réactions), et les indices représentent le coefficient stochiométrique de chaque métabolite dans chaque réaction du réseau. Les coefficients stochiométriques sont des rapports molaires dans lesquels les substrats sont transformés en produits dans une réaction chimique. La matrice est la propriété structurelle la plus importante des réseaux métaboliques. Elle décrit l'architecture et les propriétés topologiques du système et reste constante dans des conditions changeantes qui pourraient modifier les paramètres cinétiques ou les vitesses de réaction. Avec cette matrice , il est possible de définir des équations différentielles pour chaque composé chimique du réseau. Les équations différentielles décrivent le changement net des concentrations de métabolites en fonction du temps, qui est égal aux différences entre la somme de tous les flux de réaction qui produisent le composé chimique et la somme de tous les flux de réaction qui le consomment. Ce système d'équations différentielles intègre la cinétique enzymatique par le biais de la dérivée temporelle, de sorte que le vecteur des flux de réaction dépendra de la concentration des métabolites et d'un certain nombre de paramètres cinétiques qui sont inconnus pour de nombreuses réactions du réseau dans le GSMM. C'est dans ce contexte où, afin de pallier cette méconnaissance de l'information cinétique, le système métabolique est placé dans un état d'équilibre, qui est la contrainte la plus fondamentale dans la modélisation computationnelle du métabolisme cellulaire. Ceci est justifié par le fait que les transitions métaboliques des composés chimiques internes sont plus rapides que les taux de croissance cellulaire et les changements dynamiques de l'environnement de l'organisme. En conséquence, les flux métaboliques conduisant à la formation et à la dégradation de tout composé chimique particulier doivent être équilibrés et leur somme doit être égale à zéro : En supposant cet état permanent, le système d'équations différentielles ci-dessus est converti en un ensemble d'équations linéaires à partir desquelles il est possible de calculer le vecteur des flux de réaction qui définit l'état métabolique du système dans les conditions environnementales définies. Cependant, ce système d'équations linéaires est généralement indéterminé, ce qui signifie qu'il n'existe pas de solution unique, c'est-à-dire pas de vecteur unique de flux de réaction qui satisfasse la condition d'équilibre, mais plutôt un espace de distributions de flux réalisables, c'est-à-dire de multiples vecteurs , dans l'espace à dimensions des flux de réaction qui satisfont la condition d'équilibre. Cet espace de distributions de flux peut être plus ou moins large en fonction de contraintes supplémentaires. Ces contraintes supplémentaires peuvent être imposées au comportement du système en plus des contraintes environnementales. Ces contraintes environnementales sont imposées sous la forme de valeurs maximales et minimales que différents flux de réaction peuvent atteindre, dérivées de données expérimentales, telles que les taux maximaux d'absorption de glucose calculés expérimentalement avec les analyses de flux métaboliques (appelées communément en anglais « Metabolic Flux Analyses » et notées MFA) ; le flux nul à travers les réactions catalysées par des enzymes non exprimées dans les ensembles de données transcriptomiques ou protéomiques, etc. Il existe différentes façons d'explorer l'espace des distributions de flux réalisables, dont la plus courante est l'optimisation linéaire d'une fonction objectif. Ces approches d'optimisation linéaire comprennent : Les analyses de balance de flux, appelées communément en anglais « Flux Balance Analyses » et connues sous le nom de FBA, qui tentent de trouver la distribution de flux à travers les réactions modèles qui maximise la fonction objectif, Les analyses de balance de flux parcimonieuses, appelées communément en anglais « Parsimonious FBA » et connues sous le nom de pFBA, qui tentent de trouver la distribution du flux entre les réactions du modèle qui maximise la fonction objectif en minimisant le flux total global entre les réactions du modèle, Les analyses de la variabilité des flux, appelées communément en anglais « Flux Variability Analyses » et connues sous le nom de FVA, qui tente de trouver la gamme de valeurs de flux réalisables pour les réactions du modèle qui maximise la fonction objective. Les méthodes mathématiques mentionnées (FBA, pFBA, FVA) explorent cet espace de distributions de flux réalisables en utilisant l'optimisation mathématique de la programmation linéaire, qui permet de trouver la meilleure distribution de flux qui optimise une fonction objectif donnée, qui est définie sous la forme d'une équation de biomasse. Cette équation de la biomasse est généralement écrite comme une réaction supplémentaire dans le modèle qui reflète les besoins de la cellule (acides aminés, nucléotides, lipides, cofacteurs, éventuellement macro-molécules telles que l'ADN, l'ARN ou les protéines dans certains modèles) pour fabriquer un gramme de poids sec cellulaire, et est généralement obtenue en examinant la littérature scientifique pertinente concernant les mesures expérimentales des constituants de la biomasse des organismes étudiés ou en adaptant l'équation de la biomasse d'organismes apparentés si les informations expérimentales de l'organisme étudié sont rares. En résumé, l'optimisation par programmation linéaire sur un système métabolique, avec la maximisation de la production de biomasse comme fonction objectif, donne le rendement de croissance maximal réalisable par le système sous un ensemble donné de contraintes environnementales. Les contraintes environnementales sont définies par les apports nutritionnels ainsi que par la distribution des flux de réaction (v) qui est à l'origine du phénotype de croissance cellulaire, à partir duquel il est possible d'extraire les taux de consommation de nutriments ou de sécrétion de métabolites cellulaires qui définissent l'état métabolique du système. Cette approche repose sur l'hypothèse forte que les systèmes cellulaires ont optimisé leurs performances de croissance dans un sous-ensemble de conditions environnementales possibles au cours de leur évolution, de sorte que la maximisation de la biomasse peut être considérée comme un principe directeur du fonctionnement métabolique. Cette hypothèse a été validée expérimentalement dans des organismes comme Escherichia coli ou Helicobacter pylori, pour lesquels il a été démontré que les taux de croissance mesurés expérimentalement sont en corrélation avec les taux de production de biomasse dans les simulations de modèles avec FBA et la biomasse cellulaire comme fonction objectif. A l’heure actuelle, il est courant de fournir des recommandations standards, en conseillant par exemple une prise de probiotiques ou la pratique d’une activité physique, afin d’influencer positivement le microbiome intestinal. Toutefois, chaque microbiome intestinal et sa réponse à une ou des modifications du style de vie sont uniques. Par exemple, pour une même modification du comportement alimentaire, le microbiome intestinal de deux personnes n’évoluera pas de la même manière. Il existe donc un besoin de fournir un procédé de modification du microbiome qui tienne compte du caractère unique du microbiome de chaque individu. L’invention offre une solution aux problèmes évoqués précédemment, en permettant la génération des recommandations personnalisées afin de modifier le microbiome d’un individu. Un aspect de l’invention concerne un procédé de modification du microbiome intestinal comprenant les étapes de : Réception, pour chaque individu d’un premier ensemble d’individus et pour un individu cible, ledit individu cible étant un individu non compris dans le premier ensemble d’individus, de données phénotypiques, de données médicales, de données de mode de vie, les données de mode de vie comprenant au moins un domaine parmi la pratique d’une ou plusieurs activités physiques, la qualité et la quantité de sommeil, le comportement alimentaire, la nutrition et la perception de bien-être émotionnel et de données métagénomiques, lesdites données métagénomiques comprenant une pluralité d'abondances de taxons métagénomiques, Construction, pour chaque individu du premier ensemble d’individus et pour l’individu cible, d’un vecteur comprenant les données reçues, Détermination, parmi le premier ensemble d’individus, d’un second ensemble d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible, la similarité étant évaluée à partir des vecteurs calculés pour chaque individu du premier ensemble d’individus et à partir du vecteur construit pour l’individu cible, Détermination, parmi le second ensemble d’individus, d’un troisième ensemble d’individus, chaque individu du troisième ensemble d’individus ayant : une richesse du microbiome intestinal supérieure à une valeur de richesse du microbiome intestinal prédéfinie et/ou supérieure à une richesse du microbiome intestinal de l’individu cible, et une absence d’un syndrome métabolique ou une glycémie, un tour de taille et une cholestérolémie inférieur à l’individu cible, Pour chaque individu du troisième ensemble d’individus, génération d’un profil numérique à partir des données phénotypiques, médicales, métagénomiques et de mode de vie dudit chaque individu du troisième ensemble d’individus, ledit profil numérique de chaque individu du troisième ensemble d’individus comprenant en outre une valeur issue d’une évaluation d’un score représentant l’influence positive ou négative du mode de vie d’une personne sur le microbiome intestinal, Génération d’un profil numérique de l’individu cible à partir des données phénotypiques, médicales, métagénomiques et de mode de vie de l’individu cible, ledit profil numérique comprenant en outre une valeur issue d’une évaluation d’un score représentant l’influence positive ou négative du mode de vie d’une personne sur le microbiome intestinal, Génération d’un ensemble de données de mode de vie à partir des données de mode de vie de l’individu cible, Génération d’un premier ensemble de profils numériques, chaque profil numérique du premier ensemble des profils numériques étant généré à partir de l’ensemble de données de mode de vie généré, Détermination d’un second ensemble de profils numériques parmi le premier ensemble de profils numériques, le second ensemble de profils numériques : maximisant une similarité avec au moins un profil numérique parmi les profils numériques générés pour chaque individu du troisième ensemble d’individus, et ayant un score supérieur au score du profil numérique de l’individu cible, et Génération d’au moins une recommandation concernant le au moins un domaine pour lequel des données ont été reçues, ladite recommandation permettant de réduire l’écart entre le score des profils numériques du second ensemble et le score de l’individu cible pour le au moins un domaine pour lequel des données de mode de vie ont été reçues. Grâce à l’invention, il est possible de fournir des recommandations personnalisées à un individu cible afin de modifier son microbiome intestinal. La personnalisation des recommandations est effectuée en identifiant des individus similaires à un individu cible. Ainsi, ces recommandations seront adaptées à l’individu cible et permettront une optimisation de la modification de son microbiome intestinal. Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé de modification du microbiome intestinal selon un aspect de l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles : les données phénotypiques comprennent au moins une donnée parmi : un sexe, un âge, un poids corporel, une taille, un indice de masse corporelle (IMC), une catégorie d'indice de masse corporelle, un tour de taille et une ou des données sur un statut de ménopause. les données médicales comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un statut d’apnée du sommeil, une ou des données sur un statut d’un diabète et un traitement du diabète, une ou des données sur un statut d’une dyslipidémie, une ou des données sur un traitement de la dyslipidémie, une ou des données sur un statut d’une hypertension, une ou des données sur un traitement de l’hypertension, une ou des données sur un statut d’une hypertriglycéridémie, une ou des données sur un traitement de hypertriglycéridémie, une ou des données sur un statut d’une hypercholestérolémie, une ou des données sur un traitement de hypercholestérolémie, une ou des données sur un statut d’une arthrite, une ou des données sur un traitement de arthrite, une ou des données sur un statut d’une maladie variqueuse, une ou des données sur un traitement de la maladie variqueuse, une ou des données sur la perception du bien-être émotionnel et physique, une ou des données sur la perception des émotions et des données sur la perception qualité du sommeil, une ou des données sur un type de selle sur une échelle de Bristol. Les données métagénomiques résultent d'un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal. Les données de mode de vie comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un comportement alimentaire, physique et social, une ou des données sur un statut tabagique, une ou des données d’une ou des pratiques d’activité physique, une ou des données sur un régime alimentaire et une ou des données socio-démographiques et une ou des données géographiques. La détermination, parmi le premier ensemble d’individus, d’un second ensemble d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible consiste en une détermination du second ensemble d’individus, parmi le premier ensemble d’individus, minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit pour l’individu cible et le vecteur construit pour chaque individu du premier ensemble d’individus. la génération d’une ou plusieurs recommandations consiste à déterminer au moins une modification du mode de vie de l’individu cible pour le au moins un domaine pour lequel des données ont été reçues, la au moins une modification du mode de vie concernant une pratique du mode de vie pour lequel l’individu cible a obtenu un score inférieur à un seuil prédéterminé et/ou la différence entre le score de l’individu cible et les profils numériques du second ensemble est supérieure à une différence seuil prédéterminée. Le procédé comprend en outre : Obtention d’une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal, pour l’individu cible et pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus, en simulant à l’aide d’un modèle de communauté à l’échelle du microbiome, un suivi d’un régime alimentaire de chaque individu, le régime alimentaire étant déterminé à partir de données sur l’alimentation de l’individu cible et l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal comprenant un vecteur des flux métaboliques, ledit vecteur de flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers des réactions du modèle de communauté du microbiome, Calcul d’une empreinte moléculaire composite d’une activité d’une communauté à l’échelle du microbiome dans le cadre du suivi du régime alimentaire à partir de l’empreinte moléculaire obtenue pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus, Calcul d’une ou plusieurs différences entre l’empreinte moléculaire de l’individu cible et l’empreinte moléculaire composite, et Génération d’une ou plusieurs recommandations alimentaires permettant de réduire ladite une ou plusieurs différences entre l’empreinte moléculaire de l’individu cible et l’empreinte moléculaire composite. L’obtention d’une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal pour l’individu cible et pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus, comprend les étapes de : Obtention d’au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome pour chaque taxon métagénomique de la pluralité d’abondances de taxons métagénomiques et au moins une réaction d'échange supplémentaire, chaque modèle métabolique à l'échelle du génome comprenant des réactions d'échange définissant les conditions environnementales, une biomasse individuelle du taxon métagénomique simulant la croissance cellulaire, et des réactions biochimiques et des réactions de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon métagénomique, Réception d’au moins une réaction d'échange supplémentaire, Construction d’un modèle de communauté de microbiome comprenant les modèles métaboliques à l'échelle du génome obtenus précédemment liés par au moins une partie des réactions d'échange comprises dans les modèles métaboliques à l'échelle du génome, les modèles métaboliques à l'échelle du génome échangeant des molécules avec un compartiment luminal commun partagé par les modèles métaboliques à l'échelle du génome du modèle de communauté, le modèle de communauté comprenant les réactions d'échange supplémentaires définissant l'admission de molécules provenant du régime alimentaire dans le compartiment luminal commun et la libération des molécules par le compartiment luminal commun dans un compartiment fécal, Calcul d'une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté dans le cadre du régime alimentaire, le calcul de l’empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objective et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté du microbiome. La génération d’une ou plusieurs recommandations alimentaires consiste à : Obtention, pour chaque individu du troisième ensemble d’individus, d’une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal, en simulant à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome de l’individu cible, un suivi d’un régime alimentaire, ledit régime alimentaire étant déterminé à partir de données sur l’alimentation de chaque individu du troisième ensemble d’individus, Classement des individus du troisième ensemble d’individus en utilisant l’empreinte moléculaire obtenue pour chaque individu du troisième ensemble d’individus, ledit classement étant basé sur la similarité de l’empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal obtenue pour chaque individu avec l’empreinte moléculaire composite, et Génération d’une ou plusieurs recommandations alimentaires en se basant sur les données sur l’alimentation des individus du troisième ensemble d’individus et en fonction dudit classement des individus du troisième ensemble d’individus. Un second aspect de l’invention concerne un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Un troisième aspect de l’invention concerne un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’invention. Un quatrième aspect de l’invention concerne un système comprenant les moyens adaptés pour exécuter le procédé selon l’invention. L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES Les figures sont présentées à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. La montre une représentation schématique d’un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention. La montre une représentation schématique de l’étape 110 d’obtention d’une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal selon une variante de l’invention. La montre une représentation schématique de l’étape 140 -de génération d’une ou plusieurs recommandations alimentaires selon une variante de l’invention. La montre une représentation schématique d’un modèle de communauté obtenu par un procédé de modélisation d’un microbiome intestinal selon l’invention. DESCRIPTION DETAILLEE La montre une représentation schématique d’un procédé de modification du microbiome intestinal d’un individu selon l’invention. Le procédé peut, par exemple permettre de réduire des symptômes d’inconfort, tel que des ballonnements, durant la digestion d’un repas. Le procédé peut aussi par exemple permettre d’améliorer la santé d’un individu, notamment lorsque le microbiome intestinal est influencé négativement par exemple par la prise de médicaments tel que des antibiotiques. Le procédé peut aussi permettre d’améliorer la santé d’un individu afin d’obtenir des effets purement esthétiques. Par exemple, en vue de lutter contre la chûte de cheveux, le procédé peut viser à accroître l’abondance de biotine. Dans une variante de l’invention, le procédé selon l’invention peut être « implémenté par ordinateur ». Par « implémenté par ordinateur », on entend que les étapes, ou au moins une partie des étapes, sont exécutées par au moins un ordinateur ou processeur ou tout autre système similaire. Ainsi, des étapes sont réalisées par l’ordinateur, éventuellement de manière entièrement automatique, ou, semi-automatique. Dans des exemples, le déclenchement d'au moins certaines des étapes de ces méthodes peut être effectué par interaction utilisateur-ordinateur. Le niveau d'interaction utilisateur-ordinateur requis peut dépendre du niveau d'automatisme prévu et mis en balance avec la nécessité de mettre en œuvre les souhaits de l'utilisateur. Dans des exemples, ce niveau peut être défini par l'utilisateur et/ou prédéfini. Un exemple typique d’implémentation d’une méthode selon l’invention consiste à exécuter la méthode avec un système adapté à cet effet. Un système 200 peut être configuré pour mettre en œuvre toutes les étapes du procédé et/ou ses différents modes de réalisation selon l'invention. Pour ce faire, le système 200 comprend une mémoire et une unité de calcul, la mémoire étant configurée pour stocker des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par l'unité de calcul, amènent l'unité de calcul à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’invention et/ou les différents modes de réalisation selon l'invention. Le système 200 comprend en outre au moins une interface réseau pour communiquer avec des entités distantes, c'est-à-dire pour envoyer et recevoir des données auxdites entités, via au moins un réseau. Les entités peuvent être des serveurs ou des ordinateurs stockant des données. Les données peuvent être des données phénotypiques, des données médicales, des données de mode de vie ou des données métagénomiques. Les données peuvent être stockées par le même serveur ou par différents serveurs/bases de données. Une première étape du procédé de modification du microbiome intestinal selon l’invention consiste à réceptionner 10 pour chaque individu d’un premier ensemble d’individus et pour un individu cible, de données phénotypiques, de données médicales, de données de mode de vie et de données métagénomiques. Les données de mode de vie concernent au moins un domaine parmi la pratique d’une ou plusieurs activités physiques, la qualité et la quantité de sommeil, le comportement alimentaire, la nutrition et la perception de bien-être émotionnel. Ces données concernent des pratiques de mode de vie qui sont donc modifiables. Ainsi, les recommandations générées 100 auront pour base ces données afin de modifier les pratiques de mode de vie de l’individu cible. Les données métagénomiques d’un individu comprennent une pluralité d'abondances de taxons métagénomiques présents dans le microbiome intestinal de l’individu. La réception 10 des données peut être effectuée par le système 200. Les termes « individu cible » désignent un individu non compris dans le premier ensemble d’individus. De plus, l’individu cible est l’individu pour lequel les recommandations seront générées à l’aide du procédé selon l’invention. Le premier ensemble d’individus peut comprendre entre cinq cents individus et plusieurs centaines de milliers d’individus. Dans une variante de l’invention, compatible avec la variante précédente, les données phénotypiques, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : un sexe, un âge, un poids corporel, une taille, un indice de masse corporelle (IMC), une catégorie d'indice de masse corporelle, et un tour de taille et une ou des données sur un statut de ménopause. Dans une seconde variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données médicales, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un statut d’apnée du sommeil, une ou des données sur un statut d’un diabète et un traitement du diabète, une ou des données sur un statut d’une dyslipidémie, une ou des données sur un traitement de la dyslipidémie, une ou des données sur un statut d’une hypertension, une ou des données sur un traitement de l’hypertension, une ou des données sur un statut d’une hypertriglycéridémie, une ou des données sur un traitement de hypertriglycéridémie, une ou des données sur un statut d’une hypercholestérolémie, une ou des données sur un traitement de hypercholestérolémie, une ou des données sur un statut d’une arthrite, une ou des données sur un traitement de arthrite, une ou des données sur un statut d’une maladie variqueuse, une ou des données sur un traitement de la maladie variqueuse, une ou des données sur la perception du bien-être émotionnel et physique, une ou des données sur la perception des émotions et des données sur la perception qualité du sommeil, une ou des données sur un type de selle sur une échelle de Bristol. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données sur le régime alimentaire comprennent l'abondance d'au moins une molécule comprise dans au moins une partie du régime alimentaire de l’individu. L'abondance des molécules de l'ensemble de données sur le régime alimentaire correspond à la composition absolue des nutriments par personne et par jour. Les données sur le régime alimentaire peuvent être obtenues à partir de différentes méthodes de collecte de données alimentaires, telles que des questionnaires sur la fréquence des repas ou des rappels alimentaires de 24 heures qui recueillent les habitudes alimentaires des individus. Les aliments figurant dans ces registres alimentaires sont traduits en profils quantitatifs de macro et micro-molécules. Le profil quantitatif des macromolécules et des micromolécules du régime alimentaire d’un individu est appelé " données sur le régime alimentaire". La traduction des aliments en un profil quantitatif peut être effectuée en utilisant des bases de données alimentaires intégrées telles que la FoodData Central du ministère de l'agriculture des États-Unis (https://fdc.nal.usda.gov) qui contient la décomposition moléculaire de ces différents aliments, afin de pouvoir définir des profils moléculaires personnalisés d'un individu à partir de ses données alimentaires. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données de mode de vie, pour chaque individu de l’ensemble d’individus et pour l’individu cible, comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un comportement alimentaire, physique et social, une ou des données sur un statut tabagique, une ou des données sur une ou des pratiques d’activité physique, une ou des données sur le régime alimentaire et une ou des données socio-démographiques et une ou des données géographiques. Les données socio-démographiques sont par exemple l’habitat, la situation civile et familiale, la ou les langues parlées, le niveau d’instruction. Les données géographiques peuvent concerner par exemple le lieu de naissance, le lieu d’habitation ou encore le lieu de travail. Les données sur la perception de bien-être émotionnel peuvent comprendre le niveau de stress ressenti, le niveau d’anxiété ressentie ou encore l’évaluation du sentiment d’exclusion. Ces données peuvent être obtenues à partir de questionnaires. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, certaines données parmi les données phénotypiques, les données médicales, les données métagénomiques et les données de mode de vie reçues à l’étape 10 sont exprimées en une différence durant une période entre un temps t 0 et un temps t 1 . Par exemple, au lieu d’avoir une donnée telle que le poids d’un individu, la donnée sera la variation de poids d’un individu durant une période. De même, les données de mode de vie reçues à l’étape 50 pourront être exprimées en une différence durant la même période. Par exemple, un accroissement du temps de pratique d’une activité physique pourra être reçu à l’étape 50. Ainsi, il sera possible dans cette variante d’identifier des corrélations entre les variations des données métagénomiques, médicales et phénotypiques et les variations des données de mode de vie. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, les données métagénomiques résultent d'un séquençage métagénomique, tel qu’un séquençage 16S, d'un échantillon fécal et comprennent une pluralité d'abondances de taxons métagénomiques. Un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal comprend une extraction de nucléotides, par exemple de l'ADN (acide désoxyribonucléique) et/ou l’ARN (acide ribonucléique) d'un échantillon fécal, une construction de librairie et un séquençage afin d'obtenir, après une attribution taxonomique, des tables d'abondance et donc l'identification et la quantification des espèces formant le microbiome intestinal. Un jeu de données métagénomique peut être obtenu à partir d'un échantillon fécal en utilisant une plateforme de séquençage telle que Nanopore ou une plateforme de séquençage à haut débit telle que les produits NovaSeq® d'Illumina®. Un ensemble de données métagénomiques est par exemple un ou plusieurs tableaux d'abondance comprenant l'abondance d'au moins un taxon présent dans les échantillons fécaux. Par taxon, on entend une unité taxonomique, comme par exemple la bactérie Akkermansia muciniphila présente dans une abondance relative de 1,5% (15000 lectures métagénomiques classées comme A. muciniphila/1000000 lectures métagénomiques totales dans l'échantillon fécal). L'abondance des taxons peut être une abondance relative, par exemple en pourcentage de la composition microbienne. Dans un premier mode d’implémentation, compatible avec les variantes précédentes, le premier ensemble d’individus dont les données sont reçues 10 ont des caractéristiques variées. On entend par « caractéristiques variées » des données ayant des valeurs présentant une grande diversité dans différents domaines. La détermination, aux étapes 30 et 40, de plusieurs individus, ayant une richesse du microbiome intestinal supérieure à une richesse du microbiome intestinal supérieure à une valeur de richesse prédéfinie ou à supérieure à une richesse du microbiome de l’individu cible et une absence d’un syndrome métabolique ou une glycémie, un tour de taille et une cholestérolémie inférieur à l’individu cible, maximisant une similarité avec l’individu cible permettra de retrouver parmi cet ensemble d’individus, les individus nécessaires à la génération de recommandations de modification de mode de vie personnalisées. Ce mode d’implémentation permet la maximisation du nombre d’individus présents dans l’ensemble d’individus, puisqu’aucun critère de sélection n’est appliqué pour intégrer l’ensemble d’individus. De plus, ce premier ensemble d’individus, de par sa grande diversité, permet d’augmenter la probabilité qu’un ou plusieurs individus de l’ensemble d’individus soit similaire à l’individu cible. Dans un second mode d’implémentation, les individus du premier ensemble d’individus peuvent constituer une population ayant une ou des caractéristiques similaires. Par exemple, si l’individu cible présente une caractéristique médicale spécifique, telle qu’un diabète, l’ensemble des individus pourrait être constitué d’individus ayant le même diabète. De manière préférentielle, la ou les caractéristiques similaires entre les individus du premier groupe sont des caractéristiques qui ne peuvent être modifiées telles que l’âge et/ou le sexe, etc. Le procédé selon ce second mode d’implémentation pourrait être spécifiquement dédié aux individus souffrant d’un diabète. Dans le second mode d’implémentation, les individus de l’ensemble d’individus ayant une ou des caractéristiques similaires peuvent provenir, après filtrage, des individus de l’ensemble d’individus ayant des caractéristiques variées tels que défini dans le premier mode d’implémentation. Par exemple, parmi les milliers d’individus ayant des caractéristiques variées, il est possible de filtrer toutes les femmes souffrant d’un diabète, pour obtenir un ensemble d’individus ayant deux caractéristiques similaires : le sexe et le statut de diabétique. Le procédé selon l’invention comprend une seconde étape de construction 20, pour chaque individu du premier ensemble d’individus et pour l’individu cible, d’un vecteur des données phénotypiques, des données médicales, et des données métagénomiques. Le terme « vecteur » désigne un conteneur d'éléments ordonnés et accessibles par des indices, dont la taille est dynamique. Ainsi, un indice est attribué à chaque donnée des données phénotypiques, médicales et métagénomiques. De plus, les données peuvent être modifiées afin d’optimiser leur stockage et la détermination 40 d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible. Le procédé selon l’invention comprend une troisième étape de détermination 30, parmi le premier ensemble d’individus, d’un second ensemble d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible. La similarité est évaluée à partir des vecteurs construits pour chaque individu du premier ensemble d’individus et à partir du vecteur construit 20 pour l’individu cible. Plus concrètement, les vecteurs construits auront une architecture similaire, c’est-à-dire que les données de même type auront le même indice dans les différents vecteurs construits. Par exemple, la donnée « poids d’une personne » aura le même indice dans les différents vecteurs construits. Ensuite, la similarité entre chaque donnée des vecteurs construits est calculée. Enfin, une similarité moyenne est calculée à partir des différentes similarités calculées précédemment. Cette similarité moyenne correspond à la similarité entre les vecteurs construits 30. Durant cette étape 30, un nombre prédéfini d’individus similaires à déterminer peut-être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer une proportion prédéterminée, par exemple 10%, 33% ou 40%, des individus parmi les individus de l’ensemble de la population maximisant la similarité avec l’individu cible parmi l’ensemble d’individus. De manière alternative, un seuil de similarité minimum peut être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer les individus ayant une similarité supérieure au seuil de similarité minimum avec l’individu cible parmi l’ensemble d’individus. Ces deux alternatives peuvent être combinées durant cette étape 30pour avoir un nombre minimum ou maximum d’individus à déterminer et/ou un seuil minimum de similarité à respecter. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la détermination 30, parmi le premier ensemble d’individus, d’un second ensemble d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible consiste en une détermination d’un ou de plusieurs individus, parmi le premier ensemble d’individus, minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit pour l’individu cible et le vecteur construit pour chaque individu du premier ensemble d’individus. Le procédé selon l’invention comprend une quatrième étape de détermination 40, parmi le second ensemble d’individus, d’un troisième ensemble d’individus selon des caractéristiques de son microbiome intestinal. Par exemple, chaque individu du troisième ensemble d’individus a une richesse du microbiome intestinal supérieure à une valeur de richesse du microbiome intestinal prédéfinie et/ou supérieure à richesse du microbiome intestinal de l’individu cible et une absence d’un syndrome métabolique ou une glycémie, un tour de taille et une cholestérolémie inférieur à l’individu cible. Le syndrome métabolique correspond à l’association de plusieurs troubles liés à la présence d’un excès de graisse à l’intérieur du ventre. Ces troubles sont par exemple une glycémie, une cholestérolémie et une tension sanguine anormalement élevées. Dans un autre exemple, chaque individu du troisième ensemble d’individus a une richesse du microbiome intestinal supérieure à une valeur de richesse du microbiome intestinal prédéfinie et/ou supérieure à richesse du microbiome intestinal de l’individu cible et une perte de poids et/ou une réduction de leur glycémie et/ou une réduction du cholestérol suite à une intervention chirurgicale et/ou diététique. Le procédé selon l’invention comprend une cinquième étape 50 de génération d’un profil numérique, pour chaque individu du troisième ensemble d’individus, à partir des données phénotypiques, médicales, métagénomiques et de mode de vie dudit chaque individu du troisième ensemble d’individus. Le profil numérique comprend aussi un score représentant l’influence positive ou négative du mode de vie d’un individu sur son microbiome intestinal. Ce score est calculé à partir des données de mode de vie et en se basant notamment sur les connaissances fournies par la littérature scientifique. Dans un premier exemple, plus le score calculé est élevé pour un profil numérique d’un individu, plus l’influence du mode de vie de cet individu sur son microbiome intestinal est positive. Dans un second exemple, plus le score calculé est élevé pour un profil numérique d’un individu, plus l’influence du mode de vie de cet individu sur son microbiome intestinal est négative. Le procédé selon l’invention comprend une sixième étape de génération 60 d’un profil numérique de l’individu cible à partir des données phénotypiques, médicales, métagénomiques et de mode de vie de l’individu cible. Le procédé selon l’invention comprend une septième étape de génération 70 d’un ensemble de données de mode de vie numérique. Cet ensemble de données comprend des données de mode de vie générées à partir des données de mode de vie reçues 50 de l’individu cible. Ainsi, afin de générer des données de mode de vie, il est possible de générer des valeurs aléatoires comprises dans un intervalle de valeurs prédéterminé. L’intervalle de valeurs étant par exemple prédéterminé en fonction de données issues de la littérature scientifique. Par exemple, pour une donnée de mode de vie concernant la pratique d’une activité physique, l’intervalle de données prédéterminé peut être compris entre 0 et 30 heures par semaine. Afin de générer des données de mode de vie, il est aussi possible de générer seulement des données permettant d'améliorer le score représentant l’influence positive du mode de vie d’une personne sur le microbiome intestinal. Pour le même exemple, de la pratique de l’activité physique, si l’individu cible a une pratique de deux heures par semaine, alors les valeurs de 0 ou de 1 heure par semaine ne seront pas générées. Le procédé selon l’invention comprend une huitième étape 80 de génération d’un premier ensemble de profils numériques. Les profils numériques du premier ensemble des profils numériques est généré à partir des données phénotypiques, médicales et métagénomiques de l’individu cible et de l’ensemble de données de mode de vie généré 70. Ainsi, ces profils numériques sont un mélange entre des données « passives » de l’individu cible et des données « actives » générées. Ici les termes « données actives » décrivent les données pour lesquelles le procédé selon l’invention fournira potentiellement des recommandations afin de les modifier. A l’inverse les « données passives » sont des données pour lesquelles le procédé ne fournit pas de recommandation. Le procédé vise donc à influencer positivement, via une modification du microbiome, les données passives via des recommandations de modification des données actives. Le procédé selon l’invention comprend une neuvième étape 90 de génération d’un second ensemble de profils numériques. Ce second ensemble de profils numériques maximise une similarité avec le profil numérique de l’individu cible et ont un score supérieur au score du jumeau numérique de l’individu cible. Durant cette étape 90, un nombre prédéfini de profils numériques similaires à déterminer peut-être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer entre un et plusieurs centaines de profils numériques maximisant la similarité avec le profil numérique de l’individu cible parmi le premier ensemble des profils numériques. De manière alternative, un seuil de similarité minimum peut être prédéterminé. Ainsi, cette étape permettra par exemple de déterminer les individus ayant une similarité supérieure au seuil de similarité minimum avec le profil numérique de l’individu cible parmi le premier ensemble des profils numériques. Ces deux alternatives peuvent être combinées durant cette étape pour avoir un nombre minimum ou maximum de profils numériques à déterminer et/ou un seuil minimum de similarité à respecter. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, chaque profil numérique comprend un vecteur de l’ensemble des données du profil numérique. Le vecteur comprend donc des données phénotypiques, médicales et métagénomiques et de mode de vie. La similarité entre deux profils numériques est déterminée de manière similaire que pour l’étape 40. Ainsi, les profils numériques du second ensemble seront déterminés en identifiant les profils numériques minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit pour le profil numérique de l’individu cible et le vecteur construit pour chaque individu du premier ensemble de profils numériques. Plus concrètement, les vecteurs de tous profils numériques auront une architecture similaire, c’est-à-dire que les données de même type auront le même indice dans les différents vecteurs. Par exemple, la donnée « poids d’un individu » aura le même indice dans les différents vecteurs. Ensuite, la similarité entre chaque donnée des vecteurs est calculée. Enfin, une similarité moyenne est calculée à partir des différentes similarités calculées précédemment. Cette similarité moyenne est la similarité entre les deux profils numériques. Le procédé selon l’invention comprend une dixième étape 100 de génération d’une ou plusieurs recommandations pour le ou les domaines pour lesquels des données ont été reçues à l’étape 50. Les recommandations visent à réduire l’écart entre le score des profils numériques du second ensemble et le score de l’individu cible. Les recommandations concernent le ou les domaines pour lesquels des données de mode de vie ont été reçues à l’étape 50. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la génération 100 d’une ou plusieurs recommandations consiste à déterminer une ou des modifications du mode de vie de l’individu cible. Cette modification du mode de vie de l’individu cible peut concerner une pratique du mode de vie pour lequel l’individu cible a obtenu un score particulièrement faible, par exemple un score inférieur à un seuil prédéterminé. Cette modification du mode de vie de l’individu cible peut aussi concerner une pratique du mode de vie pour lequel la différence entre le score de l’individu cible et les profils numériques du second ensemble est la plus importante et/ou supérieure à une différence seuil prédéterminée. Ces recommandations permettent donc de modifier le microbiome de l’individu cible, qui aura en retour un effet bénéfique sur le bien-être de l’individu. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, le procédé comprend quatre étapes additionnelles. La première étape additionnelle 110 consiste à obtenir une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal, pour l’individu cible et pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus, en simulant à l’aide d’un modèle de communauté à l’échelle du microbiome, le suivi d’un régime alimentaire de chaque individu. Le régime alimentaire est déterminé à partir respectivement des données sur l’alimentation de l’individu cible et des données sur l’alimentation dudit chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus. Ainsi, l’empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal pour l’individu cible est obtenue en simulant le suivi d’un régime alimentaire de l’individu cible. De même, l’empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus est obtenue en simulant le suivi d’un régime alimentaire pour dudit chaque individu. Le suivi d’un régime alimentaire se définit comme l’absorption d’aliments dans le cadre de ce régime alimentaire. Ainsi, l’absorption d’aliments dans le cadre d’un premier régime alimentaire est simulée à cette étape 110. L’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal comprend un vecteur des flux métaboliques. Le vecteur de flux métaboliques comprend une distribution des flux métaboliques à travers des réactions du modèle de communauté du microbiome. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, l’étape additionnelle 110 comprend quatre sous étapes. La illustre cette variante de l’invention. Une première sous-étape 11 consiste à obtenir au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome. Ces modèles métaboliques à l'échelle du génome peuvent être demandés par le système 200 à une base de données ou à un serveur, après la réception de données métagénomiques à l’étape 10. Le système 200 reçoit en réponse les modèles métaboliques à l'échelle du génome (GSMM), un pour chaque taxon de l'ensemble de données métagénomiques. Les modèles métaboliques à l'échelle du génome peuvent être obtenus en utilisant un dépôt appelé AGORA (http://dx.doi.org/10.1038/nbt.3703) qui contient des GSMM pour plus de 800 microorganismes du microbiome intestinal, des reconstructions qui ont reçu différents degrés de traitement manuel en termes de contenu de réaction et de définition d'équation de biomasse qui améliore substantiellement sa capacité de prédiction par rapport aux GSMM générés automatiquement. Un modèle métabolique à l'échelle du génome d'un taxon métagénomique comprend des gènes, des réactions et des métabolites. Un modèle métabolique à l'échelle du génome permet de simuler, par ordinateur, la croissance cellulaire du taxon. Il définit les conditions environnementales, les réactions d'échange et une biomasse individuelle du taxon métagénomique. On entend par "réactions d'échange" des pseudo-réactions qui rendent disponibles différents métabolites aux réactions biochimiques et de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon. Par exemple, une réaction d'échange pour le L-Glucose (EX_Glc_L : =>L_Glc[e]) met à disposition le métabolite L-glucose (L_Glc) dans l'environnement extracellulaire du GSMM ([e]), à partir duquel des réactions de transport spécifiques du GSMM peuvent transporter le métabolite vers le compartiment cytoplasmique/intracellulaire (par exemple par un système de transport dépendant de l'ATP représenté par la réaction L_Glc_ABCtrp : L_Glc[e] + ATP[c] => L_Glc[c] + ADP[c] + Pi[c]), et les réactions intracellulaires peuvent transformer le métabolite pour un objectif métabolique donné (par exemple, dans le cas du L-glucose, le métabolite est canalisé par des réactions du métabolisme central qui permet de générer de l'énergie (ATP) et des précurseurs pour différents constituants de la biomasse). Les conditions environnementales sont les nutriments disponibles pour simuler la croissance cellulaire (par exemple le glucose dans l'exemple ci-dessus) et la biomasse individuelle du taxon est une réaction spécifique qui reflète les besoins de la cellule (acides aminés, nucléotides, lipides, cofacteurs, éventuellement macro-molécules comme l'ADN, l'ARN ou les protéines dans certains modèles) pour fabriquer un gramme de poids sec cellulaire (croissance cellulaire). À titre d'exemple, l'équation de la biomasse de la bactérie A. muciniphila, communément présente dans le microbiome intestinal humain, est présentée ci-dessous : 0.0030965 nadp[c] + 35.5403 h2o[c] + 0.21909 glu_L[c] + 0.0030965 ACP[c] + 0.0030965 coa[c] + 0.0030965 thmpp[c] + 40.1102 atp[c] + 0.0030965 nad[c] + 0.13541 gtp[c] + 0.0030965 amet[c] + 0.21909 gln_L[c] + 0.016021 dttp[c] + 0.084104 ctp[c] + 0.016021 datp[c] + 0.016021 dctp[c] + 0.016021 dgtp[c] + 0.0030965 adocbl[c] + 0.20083 asp_L[c] + 0.42793 ala_L[c] + 0.50987 gly[c] + 0.0030965 10fthf[c] + 0.0030965 thf[c] + 0.079264 his_L[c] + 0.37539 leu_L[c] + 0.21107 thr_L[c] + 0.076146 cys_L[c] + 0.0030965 mqn8[c] + 0.2467 arg_L[c] + 0.20083 asn_L[c] + 0.1278 met_L[c] + 0.0030965 ca2[c] + 0.010648 pg180[c] + 0.010648 clpn180[c] + 0.010648 pgai17[c] + 0.010648 clpnai17[c] + 0.010648 pgi17[c] + 0.010648 clpni17[c] + 0.0030965 cobalt2[c] + 0.090832 utp[c] + 0.17946 ser_L[c] + 0.0030965 q8[c] + 0.0030965 cu2[c] + 0.28544 lys_L[c] + 0.0030965 fe2[c] + 0.0030965 fe3[c] + 0.0030965 fad[c] + 0.0030965 2dmmq8[c] + 0.0030965 gthrd[c] + 0.15452 phe_L[c] + 0.18435 pro_L[c] + 0.12068 tyr_L[c] + 0.0030965 pheme[c] + 0.025011 colipa[c] + 0.0030965 k[c] + 0.2418 ile_L[c] + 0.025011 udcpdp[c] + 0.0030965 5mthf[c] + 0.0030965 mg2[c] + 0.0030965 mn2[c] + 0.0030965 ptrc[c] + 0.0030965 pydx5p[c] + 0.025011 PGP[c] + 0.010648 pe180[c] + 0.010648 peai17[c] + 0.010648 pei17[c] + 0.0030965 ribflv[c] + 0.0030965 so4[c] + 0.0030965 sheme[c] + 0.0030965 spmd[c] + 0.047202 trp_L[c] + 0.35223 val_L[c] + 0.0030965 zn2[c] + dnarep[c] + proteinsynth[c] + 0.0030965 cl[c] + rnatrans[c] -> 40 h[c] + 39.9969 pi[c] + 0.4846 ppi[c] + 40 adp[c] + 0.0030965 apoACP[c] + 0.0030965 cbi[c] + biomass[c] + 0.0030965 dmbzid[c] + 0.025011 PGPm1[c] Une seconde sous-étape 112 consiste à recevoir au moins une réaction d'échange supplémentaire, qui sera utilisé lors de la construction 113 du modèle de communauté à l’échelle du microbiome. Une troisième sous-étape 113 consiste à construire un modèle de communauté de microbiome à l’échelle du microbiome. Le modèle de communauté à l’échelle du microbiome est créé en reliant les GSMM individuels par leurs réactions d'échange. Les GSMM individuels échangent des molécules entre leur environnement cytoplasmique individuel et un compartiment luminal partagé par tous les GSMM de la communauté. Ceci permet d'échanger des molécules entre les GSMM et finalement de relier les GSMM. Des réactions d'échange supplémentaires permettent de simuler la libération des molécules dans un compartiment externe tel que le compartiment fécal. Ces réactions supplémentaires sont liées au GSMM individuel et peuvent être reçues au cours de l'étape 113 ou au cours d'une étape précédente, ou peuvent constituer une étape en soi. Dans un autre mode de réalisation, cette étape peut être effectuée à partir des abondances de taxons métagénomiques et des modèles métaboliques à l'échelle du génome rassemblés à des niveaux plus élevés de la hiérarchie taxonomique que les abondances au niveau des espèces, par exemple le genre, la famille, l'ordre, la classe, le phylum. Dans un premier mode de réalisation, les abondances de gènes métagénomiques sont dérivées de catalogues de gènes non redondants du microbiome intestinal humain et les modèles métaboliques à l'échelle du génome sont dérivés d'annotations fonctionnelles desdits catalogues de gènes non redondants. Dans un autre mode de réalisation, la construction d'un modèle de communauté de microbiome inclut des taxons métagénomiques spécifiques à l’individu cible, produit de l'assemblage génomique de-novo avec l'ensemble de données métagénomiques généré à partir de l'échantillon fécal correspondant et la reconstruction du GSMM à partir de l'annotation fonctionnelle du génome. Une quatrième sous-étape 114 consiste à calculer une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté. On entend par " communauté " l'ensemble des taxons des données métagénomiques combinées. Le vecteur des flux métaboliques de l’empreinte métabolique est calculé sur la base du modèle de communauté à l’échelle du microbiome créé comme décrit précédemment. Le calcul du vecteur des flux métaboliques comprend le calcul des distributions de flux admissibles qui satisfont la contrainte d'état d'équilibre et l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objectif et avec l'ensemble des données du régime alimentaire comme contrainte externe. Cette méthode d'optimisation linéaire peut être, comme décrit dans l'art antérieur, FBA, pFBA, FVA ou toute autre méthode d'optimisation linéaire appropriée. La biomasse de la communauté est la somme des biomasses individuelles des taxons compris dans les GSMM reçus des taxons, pondérée par les abondances des taxons métagénomiques. Autrement dit, si un taxon métagénomique est présent en plus grande quantité qu'un autre taxon métagénomique, sa biomasse individuelle participera davantage à la biomasse de la communauté. Le jeu de données sur le régime alimentaire est utilisé comme une contrainte externe, c'est-à-dire qu'il définit les métabolites en entrée du modèle de communauté. Le vecteur Vec de flux métaboliques obtenu comprend une distribution des flux métaboliques à travers les réactions de la communauté qui maximise la biomasse de la communauté, ce qui constitue le ressort moléculaire de l'activité de la communauté sous les contraintes alimentaires définies. Ci-dessous est présenté un exemple de vecteur de flux métaboliques (colonne Flux) produit de simulations pFBA sur un modèle de communauté d'un individu comprenant 402479 réactions provenant de 252 taxons métagénomiques identifiés dans l'échantillon fécal simulé sous un profil alimentaire dérivé du questionnaire de fréquence alimentaire (FFQ) de l'individu. Pour des raisons de simplicité, seules 44 réactions sont représentées, correspondant aux réactions d'échange alimentaire qui définissent la consommation de métabolites alimentaires par la communauté (réactions Diet_EX_), la réaction communityBiomass correspondant à la fonction objectif qui est maximisée par l'étape pFBA, un sous-ensemble de réactions du GSMM de deux taxons microbiens de la communauté (Acidaminococcus fermetans et Dorea formicigenerans) avec leur réaction de biomasse correspondante (biomasse400 et biomasse137 dans le tableau 1) et un sous-ensemble de réactions d'échange de la lumière vers le compartiment fécal (réactions EX_ dans le tableau 1). Reaction Flux Diet_EX_12dgr180[d]_r 0,00356734 Diet_EX_12dhchol[d] 0 Diet_EX_12ppd_S[d] 0 Diet_EX_13ppd[d] 0 Diet_EX_15dap[d] 0 Diet_EX_26dap_M[d]_r 0,02505251 Diet_EX_2ddglcn[d] 0 Diet_EX_2dmmq8[d]_r 0,00124493 Diet_EX_2hyoxplac[d] 0 Diet_EX_2mbut[d] 0 Diet_EX_2obut[d]_r 0,04615976 Diet_EX_glc_D[d]_r 41,2961 … communityBiomass 1,42308326 … Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPO7 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPT 0,02862793 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPt2r_b 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPt2r_f 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPTA_b 0,03232827 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ASPTA_f 0 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ATPPRT 0,00042009 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_ATPS4 0,04117579 Acidaminococcus_fermentans_DSM_20731_biomass400 0,00529993 … Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACALDt_f 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACBIPGT 3,96E-05 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOAC 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOACL 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACCOALYS2 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMPM_b 0 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMPM_f 0,00098995 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGAMT 2,70E-05 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_ACGApts 0,00098995 Dorea_formicigenerans_ATCC_27755_biomass137 0,00498284 … EX_4abut[fe]_f 3,76E-01 EX_4hpro_LT[fe]_f 0,20818282s EX_5mthf[fe]_f 0,00032747 EX_ac[fe]_f 15,9926457 EX_ade[fe]_f 0,10273857 EX_adocbl[fe]_f 1,15E-06 EX_ala_D[fe]_f 1,06E+01 EX_ala_L[fe]_f 11,1187517 EX_arg_L[fe]_f 4,57E+00 EX_asp_L[fe]_f 9,27024944 EX_btoh[fe]_f 0,01100113 EX_but[fe]_f 4,53840879 Tableau 1 : exemple d'un sous-ensemble d'un vecteur de flux métaboliques Cette variante de l’invention comprenant les sous étapes 111 à 114 permet de retracer spécifiquement la source des composés chimiques du régime alimentaire au compartiment fécal par le biais des flux de réaction dans le modèle communautaire, comme illustré à la . Comme représenté à la , il est possible, grâce à l'invention, de tracer le TMA (triméthylamine) et le TMAO (oxyde de triméthylamine) du compartiment fécal à la source alimentaire (la choline alimentaire (CHOL) étant la source de TMA/TMAO dans le compartiment fécal). Par exemple, avec un régime européen, on peut montrer que deux bactéries (S. wadsworthensis_3_1_45B et E. lenta_DSM_2243) utilisent la TMAO luminale comme accepteur d'électrons dans la respiration, libérant la TMA et diminuant la TMAO dans le compartiment fécal. La seconde étape additionnelle 120 consiste à calculer une empreinte moléculaire composite de l’activité de la communauté à l’échelle du microbiome dans le cadre du suivi du régime alimentaire. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, l’empreinte moléculaire composite peut être obtenue en calculant la moyenne des empreintes moléculaires de l’activité de la communauté à l’échelle du microbiome dans le cadre du suivi du régime alimentaire obtenues 110 pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus. De manière optionnelle, la moyenne des empreintes moléculaires peut être une moyenne pondérée. La pondération peut se baser sur la similarité déterminée à l’étape 30. Par exemple, les empreintes moléculaires des individus maximisant une similarité avec l’individu cible auront un poids plus important dans le calcul de l’empreinte moléculaire composite que les empreintes moléculaires des individus ayant une similarité plus faible avec l’individu cible. La troisième étape additionnelle 130 consiste à calculer une ou plusieurs différences entre l’empreinte moléculaire de l’individu cible et l’empreinte moléculaire composite. Ces différences permettront ensuite de générer, à l’étape 140, une ou plusieurs recommandations alimentaires. Ces recommandations alimentaires visent à réduire la ou les différences calculées 130. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, la génération d’une ou plusieurs recommandations alimentaires est effectuée en trois sous étapes. La illustre cette variante de l’invention. La première sous-étape 141 consiste à obtenir au moins une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal, en simulant à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome de l’individu cible, le suivi du régime alimentaire. déterminé à partir de données issues d’un catalogue de données alimentaires. La seconde sous-étape 142 consiste à classer la au moins une empreinte moléculaire obtenue 141. Le classement est basé sur la similarité de la au moins une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal obtenue 141 avec l’empreinte moléculaire composite. Afin de déterminer les empreintes moléculaires obtenues 141 les plus similaires à l’empreinte composite, un score standard, aussi appelé Z score, peut être utilisé. La troisième sous-étape 143 consiste à générer une ou plusieurs recommandations alimentaires en se basant sur les données issues du catalogue de données alimentaires. De plus, ces recommandations alimentaires seront générées en fonction du classement de la au moins une empreinte moléculaire obtenue à l’étape 141. Par exemple, les recommandations alimentaires peuvent être basées sur les données alimentaires d’un nombre prédéfini d’empreintes moléculaires obtenues ayant le meilleur classement parmi l’ensemble des empreintes moléculaires obtenues. Il est aussi possible de générer des recommandations alimentaires en combinant les données alimentaires d’un nombre prédéfini d’empreintes moléculaires obtenues ayant le meilleur classement parmi les empreintes moléculaires obtenues à l’étape 141. Dans une variante de l’invention, compatible avec les variantes précédentes, le procédé selon l’invention comprend une étape de suivi des recommandations générées à l’étape 10. De manière optionnelle, les recommandations alimentaires générées à l’étape 143 peuvent aussi être suivies. Sauf précision contraire, un même élément apparaissant sur des figures différentes présente une référence unique. Procédé implémenté par ordinateur de modification du microbiome intestinal comprenant les étapes de : Réception (10), pour chaque individu d’un premier ensemble d’individus et pour un individu cible, ledit individu cible étant un individu non compris dans le premier ensemble d’individus, de données phénotypiques, de données médicales, de données de mode de vie, lesdites données de mode de vie comprenant au moins un domaine parmi la pratique d’une ou plusieurs activités physiques, la qualité et la quantité de sommeil, le comportement alimentaire, la nutrition et la perception de bien-être émotionnel et de données métagénomiques, lesdites données métagénomiques comprenant une pluralité d'abondances de taxons métagénomiques, Construction (20), pour chaque individu du premier ensemble d’individus et pour l’individu cible, d’un vecteur comprenant les données reçues (10), Détermination (30), parmi le premier ensemble d’individus, d’un second ensemble d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible, la similarité étant évaluée à partir des vecteurs calculés pour chaque individu du premier ensemble d’individus et à partir du vecteur construit (20) pour l’individu cible, Détermination (40), parmi le second ensemble d’individus, d’un troisième ensemble d’individus, chaque individu du troisième ensemble d’individus ayant : une richesse du microbiome intestinal supérieure à une valeur de richesse du microbiome intestinal prédéfinie et/ou supérieure à une richesse du microbiome intestinal de l’individu cible, et/ou une absence d’un syndrome métabolique et/ou une glycémie et/ou un tour de taille et/ou une cholestérolémie inférieur à l’individu cible, Pour chaque individu du troisième ensemble d’individus, génération (50) d’un profil numérique à partir des données phénotypiques, médicales, métagénomiques et de mode de vie dudit chaque individu du troisième ensemble d’individus, ledit profil numérique de chaque individu du troisième ensemble d’individus comprenant en outre une valeur issue d’une évaluation d’un score représentant l’influence positive ou négative du mode de vie d’une personne sur le microbiome intestinal, Génération (60) d’un profil numérique de l’individu cible comprenant des données phénotypiques, médicales, métagénomiques et de mode de vie de l’individu cible, ledit profil numérique comprenant en outre une valeur issue d’une évaluation d’un score représentant l’influence positive ou négative du mode de vie d’un individu sur le microbiome intestinal, Génération (70) d’un ensemble de données de mode de vie à partir des données de mode de vie de l’individu cible, Génération (80) d’un premier ensemble de profils numériques, chaque profil numérique du premier ensemble de profils numériques étant généré à partir de l’ensemble de données de mode de vie généré (70), chaque profil numérique comprenant en outre un score représentant l’influence positive ou négative du mode de vie d’un individu sur le microbiome intestinal, Détermination (90) d’un second ensemble de profils numériques parmi le premier ensemble de profils numériques, le second ensemble de profils numériques : maximisant une similarité avec au moins un profil numérique parmi les profils numériques générés (50) pour chaque individu du troisième ensemble d’individus cible, et ayant un score supérieur au score du profil numérique de l’individu cible, Génération (100) d’au moins une recommandation concernant le au moins un domaine pour lequel des données ont été reçues (50), ladite au moins une recommandation permettant de réduire l’écart entre le score des profils numériques du second ensemble et le score de l’individu cible pour le au moins un domaine pour lequel des données de mode de vie ont été reçues (50), et modification du microbiome intestinal de l’individu cible en suivant la au moins une recommandation générée (100) Procédé selon la revendication 1 selon lequel : Les données phénotypiques comprennent au moins une donnée parmi : un sexe, un âge, un poids corporel, une taille, un indice de masse corporelle (IMC), une catégorie d'indice de masse corporelle, un tour de taille et une ou des données sur un statut de ménopause, Les données médicales comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un statut d’apnée du sommeil, une ou des données sur un statut d’un diabète et un traitement du diabète, une ou des données sur un statut d’une dyslipidémie, une ou des données sur un traitement de la dyslipidémie, une ou des données sur un statut d’une hypertension, une ou des données sur un traitement de l’hypertension, une ou des données sur un statut d’une hypertriglycéridémie, une ou des données sur un traitement de hypertriglycéridémie, une ou des données sur un statut d’une hypercholestérolémie, une ou des données sur un traitement de hypercholestérolémie, une ou des données sur un statut d’une arthrite, une ou des données sur un traitement de arthrite, une ou des données sur un statut d’une maladie variqueuse, une ou des données sur un traitement de la maladie variqueuse, une ou des données sur la perception du bien-être émotionnel et physique, une ou des données sur la perception des émotions et des données sur la perception qualité du sommeil, une ou des données sur un type de selle sur une échelle de Bristol, Les données métagénomiques résultent d'un séquençage métagénomique d'un échantillon fécal, et Les données de mode de vie comprennent au moins une donnée parmi : une ou des données sur un comportement alimentaire, physique et social, une ou des données sur un statut tabagique, une ou des données d’une ou des pratiques d’activité physique, une ou des données sur un régime alimentaire et une ou des données socio-démographiques et une ou des données géographiques. Procédé selon la revendication 1 ou 2 selon lequel la détermination (30), parmi le premier ensemble d’individus, d’un second ensemble d’individus maximisant une similarité avec l’individu cible consiste en une détermination du second ensemble d’individus, parmi le premier ensemble d’individus, minimisant une distance de Gower calculée entre le vecteur construit (20) pour l’individu cible et le vecteur construit (20) pour chaque individu du premier ensemble d’individus. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes selon lequel la génération (100) d’une ou plusieurs recommandations consiste à déterminer au moins une modification du mode de vie de l’individu cible pour le au moins un domaine pour lequel des données ont été reçues (50), la au moins une modification du mode de vie concernant une pratique du mode de vie pour lequel l’individu cible a obtenu un score inférieur à un seuil prédéterminé et/ou la différence entre le score de l’individu cible et les profils numériques du second ensemble est supérieure à une différence seuil prédéterminée. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes comprenant en outre : Obtention (110) d’une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal, pour l’individu cible et pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus, en simulant à l’aide d’un modèle de communauté à l’échelle du microbiome, un suivi d’un régime alimentaire de chaque individu, le régime alimentaire étant déterminé à partir respectivement des données sur l’alimentation de l’individu cible et des données sur l’alimentation dudit chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus et l’empreinte moléculaire de l’activité du microbiome intestinal comprenant un vecteur des flux métaboliques, ledit vecteur de flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers des réactions du modèle de communauté du microbiome, Calcul (120) d’une empreinte moléculaire composite d’une activité d’une communauté à l’échelle du microbiome dans le cadre du suivi du régime alimentaire à partir de l’empreinte moléculaire obtenue pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus, Calcul (130) d’une ou plusieurs différences entre l’empreinte moléculaire de l’individu cible et l’empreinte moléculaire composite, et Génération (140) d’une ou plusieurs recommandations alimentaires permettant de réduire ladite une ou plusieurs différences entre l’empreinte moléculaire de l’individu cible et l’empreinte moléculaire composite. Procédé selon la revendication 5 selon lequel l’obtention (110) d’une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal pour l’individu cible et pour chaque individu parmi le troisième ensemble d’individus, comprend les étapes de : Obtention (111) d’au moins un modèle métabolique à l'échelle du génome pour chaque taxon métagénomique de la pluralité d’abondances de taxons métagénomiques et au moins une réaction d'échange supplémentaire, chaque modèle métabolique à l'échelle du génome comprenant des réactions d'échange définissant les conditions environnementales, une biomasse individuelle du taxon métagénomique simulant la croissance cellulaire, et des réactions biochimiques et des réactions de transport codées par des gènes codant pour des protéines du génome du taxon métagénomique, Réception (112) d’au moins une réaction d'échange supplémentaire, Construction (113) d’un modèle de communauté de microbiome comprenant les modèles métaboliques à l'échelle du génome obtenus précédemment liés par au moins une partie des réactions d'échange comprises dans les modèles métaboliques à l'échelle du génome, les modèles métaboliques à l'échelle du génome échangeant des molécules avec un compartiment luminal commun partagé par les modèles métaboliques à l'échelle du génome du modèle de communauté, le modèle de communauté comprenant les réactions d'échange supplémentaires définissant l'admission de molécules provenant du régime alimentaire dans le compartiment luminal commun et la libération des molécules par le compartiment luminal commun dans un compartiment fécal, et Calcul (114) d'une empreinte moléculaire de l'activité de la communauté dans le cadre du régime alimentaire, le calcul de l’empreinte moléculaire comprenant l'utilisation d'une méthode d'optimisation linéaire avec la maximisation de la biomasse de la communauté comme fonction objective et avec l'ensemble de données sur le régime alimentaire comme contrainte externe, la biomasse de la communauté étant la somme des biomasses individuelles pondérées par les abondances des taxons métagénomiques, le vecteur des flux métaboliques comprenant une distribution des flux métaboliques à travers les réactions du modèle de communauté du microbiome. Procédé de modification du microbiome intestinal selon la revendication 6 selon lequel la génération (140) d’une ou plusieurs recommandations alimentaires consiste à : Obtention (141), d’au moins une empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal, en simulant à l’aide du modèle de communauté à l’échelle du microbiome de l’individu cible, un suivi d’un régime alimentaire, ledit régime alimentaire étant déterminé à partir de données issues d’un catalogue de données alimentaires, Classement (142) de la au moins une empreinte moléculaire obtenue (141), ledit classement étant basé sur la similarité de l’empreinte moléculaire d’une activité métabolique du microbiome intestinal obtenue (141) avec l’empreinte moléculaire composite, et Génération (143) d’une ou plusieurs recommandations alimentaires en se basant sur les données issues du catalogue de données alimentaires et en fonction dudit classement (142). Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7. Système (200) comprenant les moyens adaptés pour exécuter le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7.