FR 3151603 A1 20250131 FR 2308145 A 20230727 La présente demande concerne un procédé in vitro de détection d’une pathologie à partir d’un échantillon biologique prélevé chez un sujet. Selon un aspect particulier, la présente demande concerne un procédé de détection de la présence d’une pathologie ou de prédiction d’un risque d’état pathologique, à partir d’un échantillon biologique prélevé chez un sujet. Selon un aspect particulier, la présente invention a pour objet la détection de la probabilité d’un accouchement prématuré à partir d’un échantillon biologique prélevé chez une femme enceinte. Figure pour l’abrégé : Fig.3 Procédé de détection d’une pathologie La présente demande concerne un procédé in vitro de détection d’une pathologie à partir d’un échantillon biologique prélevé chez un sujet. Selon un aspect particulier, la présente demande concerne un procédé de détection de la présence d’une pathologie ou de prédiction d’un risque d’état pathologique, à partir d’un échantillon biologique prélevé chez un sujet. Selon un aspect particulier, la présente invention a pour objet la détection de la probabilité d’un accouchement prématuré à partir d’un échantillon biologique prélevé chez une femme enceinte. Le présent procédé se situe donc dans le domaine du diagnostic in vitro et de la médecine personnalisée. L’accouchement prématuré est une cause majeure de la morbidité et de la mortalité des nouveau-nés. Une part des accouchements prématurés spontanés semble provenir d’une réaction d’inflammation suite à une infection du tractus génital. Cependant, une large part des accouchements prématurés reste sans cause identifiée. Malgré différentes études relatives au microbiote vaginal et à la survenue d’un accouchement prématuré, il existe actuellement un besoin pour une méthode clinique fiable de prédiction de la survenue d’un accouchement prématuré. Actuellement, les cliniciens ne disposent malheureusement d’aucun outil fiable pour prédire le risque d’une naissance prématurée. Le brevet EP 3 161 167 décrit une méthode d’évaluation d’un risque d’accouchement prématuré fondée sur la détection, dans un échantillon vaginal ou cervical obtenu par écouvillonnage chez la femme enceinte, de la quantité des bactéries suivantes : Vimonas micra, Ureaplasma urealyticum ou Ureaplasma parvum, Atopobium vaginae, Peptoniphilus lacrimalis, Megasphaera cerevisiae et Parvibacter caecicola , par rapport à un niveau de référence. La quantification des bactéries est réalisée par amplification d’une petite région de l’ADNr 16S par réaction en chaîne de la polymérase (en anglais : Polymerase Chain Reaction ou PCR) quantitative (qPCR). Le brevet EP 2 972 308 B9 décrit un biomarqueur peptidique sérique ou plasmatique, produit par des cellules humaines, et non par le microbiote, dont la détection est utilisée dans une méthode d’évaluation d’un risque d’accouchement prématuré. La demande internationale WO 2020/227053 décrit un procédé de détermination du risque de naissance prématurée comprenant la détermination de l’abondance de Saccharibacteria TM7-H1 et optionnellement de BVAB1 , Sneathia amnii et Prevotella dans un échantillon vaginal d’une femme enceinte, à partir de la séquence nucléotidique d’une petite portion de l’ADNr 16S des microorganismes. La complexité des microbiotes rend difficile la détermination des signatures microbiennes spécifiques et prédictives caractéristiques d’un état pathologique. Cette situation est rendue d’autant plus complexe du fait de très fortes variations interindividuelles. A ce jour, plusieurs techniques d’analyse du microbiote existent. Cependant, les approches actuelles ne permettent pas une caractérisation précise des microbiotes. Les gènes exprimant la petite sous-unité de l’ARNr, c’est-à-dire les gènes appelés « ADNr 16S » pour les microorganismes procaryotes, tels que notamment les bactéries et les archées, et « ADNr 18S » pour les eucaryotes, incluant notamment les levures, sont utilisés pour permettre la description de la structure du microbiote (Chakoory et al., 2022). Les publications de Park et al en 2021 et en 2022 décrivent un procédé de prédiction de la probabilité d’une naissance prématurée à partir de la détection d’un nombre restreint de microorganismes présents dans le microbiome vaginal. Dans la publication de Park et al. de 2021, le procédé comprend la quantification simultanée par amplification qPCR de fragments spécifiques de petite taille de l’ADN de chacun des 10 microorganismes suivants : Lactobacillus crispatus, Lactobacillus iners, Weissella koreensis, Bacteroides fragilis, Prevotella bivia, Prevotell amnii, Prevotella salivae, Ureaplasma urealyticum, Ureaplasma parvum, Gardnerella vaginalis. Dans la publication de Park et al. de 2022, sur la base d’une approche de séquençage d’une petite région V3-V4 du gène d’ADNr 16S et d’études bibliographiques, les prédictions sont établies sur la base d’une sélection de 10 bactéries ( Lactobacillus crispatus, Lactobacillus fornicalis, Lactobacillus gasseri, Lactobacillus iners, Lactobacillus jensenii, Gardnerella vaginalis, Ureaplasma parvum, Atropobium vaginae, Prevotella timonensis et Peptoniphilus grossensis) ainsi que 7 bactéries supplémentaires sur la base de travaux antérieurs d’autres auteurs (Bifidobacterium breve, Dialister proprionicifaciens, Lactobacillus paracasei, Mobiluncus curtisii, Prevotella disiens, Staphylococcus aureus, Streptococcus anginosus). Une méthode comprenant l’amplification de fragments d’une taille inférieure à 300 paires de bases du gène exprimant l’ARNr 16S présente plusieurs limites : les biais susceptibles d’être générés lors de l’étape d’amplification réalisée par PCR peuvent altérer la vision de la diversité réelle du microbiote, la faible longueur du fragment n’apporte qu’une faible résolution taxonomique. Une méthode comprenant une étape de séquençage métagénomique direct (en anglais « shotgun ») suivie d’une étape d’assemblage pour générer des génomes complets (en anglais : Metagenome Assembled Genomes ou MAG) et d’une étape d’affiliation des MAGs conduit à une identification restreinte aux espèces dominantes. Une autre méthode comprend une étape de séquençage métagénomique directe (« shotgun ») suivie d’une affiliation des lectures brutes non assemblées d’une taille inférieure à 300 paires de bases d’une partie du gène exprimant l’ARNr 16S. L’affiliation de ces séquences de petite taille conduit à une faible résolution d’identification microbienne et à une surestimation de la diversité, notamment par détection de faux positifs. Par conséquent, il existe une nécessité de développer un procédé permettant de prédire la probabilité d’un accouchement prématuré de façon plus fiable. Les suivis des femmes enceintes permettraient d’identifier les femmes à risque et d’anticiper la prise en charge des nouveau-nés. Les inventeurs ont maintenant développé un procédé de détection d’une pathologie à partir d’un échantillon biologique prélevé chez un sujet, ledit procédé de détection est fondé sur l’analyse du microbiote présent dans ledit échantillon biologique. Plus particulièrement, les inventeurs ont développé un procédé de prédiction de la survenue d’un accouchement prématuré dont la fiabilité est supérieure à 69 % et peut notamment atteindre une fiabilité de 85 %. Un tel degré de fiabilité est non-égalé parmi les procédés de diagnostic d’accouchement prématuré à ce jour. Un procédé selon l’invention comprend une étape de reconstruction d’au moins une partie, de préférence la majeure partie, de la séquence du gène exprimant l’ARNr 16S et/ou de la séquence du gène exprimant l’ARNr 18S des microorganismes présents dans l’échantillon biologique, suivie d’une étape de classification taxonomique desdits gènes reconstruits. L’analyse de la classification des gènes reconstruits exprimant l’ARNr 16S et/ou l’ARNr 18S desdits microorganismes permet l’identification précise, au niveau du genre et éventuellement de l’espèce, et les mesures d’abondances relatives d’une pluralité de microorganismes présents dans l’échantillon biologique. Un procédé selon l’invention utilise l’ensemble des données métagénomiques du microbiote qui permettent ensuite la reconstruction complète des ADNr 16S et/ou 18S et une affiliation précise des microorganismes de la communauté microbienne au niveau du genre ou de l’espèce, voire l’identification de nouveaux microorganismes. Un procédé selon l’invention permet de transmettre une information prédictive simple à un clinicien. Un procédé selon l’invention présente donc les avantages d’une grande précision dans la prédiction, associée à une grande rapidité et un haut débit possible. Selon un aspect particulier, un procédé selon l’invention présente également l’avantage de ne pas requérir de manière absolue un examen obstétrique au moment de la réalisation du procédé. Selon un aspect particulier, un procédé selon l’invention présente l’avantage, à partir d’un simple prélèvement de microbiote vaginal pendant la grossesse, aux 1 er trimestre et/ou au 2 ème trimestre et/ou 3 ème trimestre, et de son séquençage métagénomique direct, de déterminer avec une forte certitude la probabilité d’une naissance prématurée ou d’une naissance à terme. Cette approche peut être utilisée dans le cadre de médecine personnalisée pour évaluer la pertinence d’un suivi clinique plus précis et/ou le recours à un traitement thérapeutique, le suivi et les méthodes de traitement sont bien connus. Des microorganismes pourraient aussi être identifiés comme pouvant jouer le rôle de probiotiques ou pour le développement de nouveaux traitements. Description de l’invention La présente invention a pour objet un procédé in vitro de détermination d’une pathologie, à partir d’un échantillon biologique prélevé chez un patient, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : a) isolement de l’acide nucléique issu d’une pluralité de microorganismes présents dans ledit échantillon biologique, b) détermination par séquençage de la séquence nucléotidique d’au moins un un acide nucléique choisi parmi : un fragment de gènes exprimant l’ARN ribosomique (ARNr) 16S, un fragment de gènes exprimant l’ARNr 18S, un fragment d’ARNr 16S et/ou un fragment d’ARNr 18S, d’une pluralité de microorganismes, pour générer une pluralité de séquences nucléotidiques, c) organisation d’une pluralité de séquences nucléotidiques déterminées lors de l’étape b) pour reconstruire la séquence nucléotidique d’au moins un fragment des gènes exprimant l’ARNr 16S, des gènes exprimant l’ARNr 18S, de l’ARNr 16S et/ou de l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganismes, d) à partir des résultats de l’étape c), détermination de l’identité, de la classification taxonomique, et de l’abondance relative d’une pluralité de microorganismes présents dans ledit échantillon, et e) à partir des caractéristiques déterminées lors de l’étape d), détermination, par un modèle de classification préalablement entraîné, d’une pathologie. La présente invention a plus particulièrement pour objet un procédé in vitro de détermination d’une pathologie, à partir d’un échantillon biologique prélevé chez un sujet, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : a) isolement de l’acide nucléique issu d’une pluralité de microorganismes présents dans ledit échantillon biologique, b) détermination par séquençage de la séquence nucléotidique d’au moins un fragment de gènes exprimant l’ARN ribosomique (ARNr) 16S et/ou un fragment de gènes exprimant l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganismes pour générer une pluralité de séquences nucléotidiques, c) organisation d’une pluralité de séquences nucléotidiques déterminées lors de l’étape b) pour reconstruire la séquence nucléotidique d’au moins un fragment des gènes exprimant l’ARNr 16S et/ou des gènes exprimant l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganismes, d) à partir des résultats de l’étape c), détermination de l’identité, de la classification taxonomique, et de l’abondance relative d’une pluralité de microorganismes présents dans ledit échantillon, et e) à partir des caractéristiques déterminées lors de l’étape d), détermination, par un modèle de classification préalablement entraîné, d’une pathologie. On entend par « acide nucléique » les molécules d’acides nucléiques présentes dans l’échantillon biologique, notamment l’acide déoxyribonucléique (ADN) et l’acide ribonucléique (ARN), en particulier l’ARN ribosomique (ARNr) et encore plus particulièrement l’ARNr 16S et l’ARNr 18S. Par « gène exprimant l’ARNr 16S » on entend la séquence nucléotidique d’ADN comprenant la séquence nucléotidique codant l’ARNr 16S. Un gène exprimant un ARNr 16S est également appelé « ADNr 16S ». Par « gène exprimant l’ARNr 18S » on entend la séquence nucléotidique d’ADN comprenant la séquence nucléotidique d’ADN codant l’ARNr 18S. Un gène exprimant un ARNr 18S est également appelé « ADNr 18S ». Selon un aspect particulier, un procédé selon l’invention comprend la détermination par séquençage de la séquence nucléotidique d’au moins un fragment de gènes exprimant l’ARN ribosomique (ARNr) 16S et/ou un fragment de gènes exprimant l’ARNr 18S. Selon un autre aspect particulier, un procédé selon l’invention comprend la détermination par séquençage de la séquence nucléotidique d’au moins un fragment d’ARNr 16S et/ou un fragment d’ARNr 18S. L’isolement des molécules d’acides nucléiques à partir de l’échantillon biologique est réalisé selon toute technique bien connue de la personne du métier. On entend par « pathologie » une maladie, un risque d’évènement indésirable, un déséquilibre biologique ou un inconfort. On entnd par « microbiote » une communauté de microorganismes présents dans un échantillon donné. On entend par « sujet » un individu, notamment un être humain ou un animal, de préférence un ammifère. Selon un aspect particulier du procédé de l’invention, l’acide nucléique d’au moins 30 % du microbiote présent dans l’échantillon biologique est analysé dans un procédé selon l’invention. Plus particulièrement, l’acide nucléique d’au moins 40 %, d’au moins 50 %, d’au moins 60 %, au moins 70 %, au moins 80 %, au moins 90 %, au moins 95 %, au moins 96 %, au moins 97 %, au moins 98 %, au moins 99 % ou 100 % du microbiote présent dans l’échantillon biologique est analysé. Selon un autre aspect particulier, la séquence nucléotidique du gène exprimant l’ARNr 16S ou du gène exprimant l’ARNr 18S d’au moins 60 %, au moins 70 %, au moins 80 %, au moins 90 %, au moins 95 %, au moins 96 %, au moins 97 %, au moins 98 %, au moins 99 % ou 100 % du microbiote présent dans l’échantillon biologique est analysé. On entend par « séquençage » tout procédé connu destiné à déterminer la séquence nucléotidique d’un acide nucléique.Parmi ces procédés le séquençage métagénomique direct dit « shotgun » est préféré. L’utilisation des données de séquençage issues d’approches de capture de gènes par hybridation est aussi privilégiée. Les séquences nucléotidiques des gènes exprimant l’ARNr 16S de microorganismes et de gènes exprimant l’ARNr 18S de microorganismes sont au moins partiellement connues et sont répertoriées dans des bases de données spécialisées qui sont accessibles publiquement. Parmi ces bases de données, la base SILVA est accessible sur le site « arb-silva.de ». Un autre exemple de bases de données est la base « Greengenes ». La personne du métier peut aisément déterminer si une séquence nucléotidique donnée est issue d’un microorganisme connu ou inconnu, ou de l’hôte humain. Par « détermination de l’identité », on entend la détermination du genre d’un microorganisme présent dans l’échantillon et optionnellement la détermination de l’espèce d’un microorganisme présents dans l’échantillon. La détermination de l’identité d’un microorganisme est réalisée à partir de la séquence nucléotidique de l’ADNr 16S et/ou de l’ADNr 18S. Par « détermination de la classification taxonomique », on entend l’organisation d’une pluralité de microorganismes, à partir de la connaissance de l’identité desdits microorganismes, en catégories hiérarchisées, autrement dit en rangs taxonomiques, ces catégories consistent en l’appartenance au domaine du vivant (rang le moins précis) à la définition de l’espèce (rang le plus précis). La classification taxonomique est réalisée par comparaison des séquences d’ADNr 16S et/ou des séquences d’ADNr 18S déterminées avec, respectivement, des séquences d’ADNr 16S et/ou des séquences d’ADNr 18S contenues dans des bases de données. Parmi les bases de données utilisables, on peut notamment citer la base SILVA. Par « détermination de l’abondance relative », on entend la détermination pour chacun des microorganismes considérés pour le procédé selon l’invention, de l’abondance du microorganisme rapportée à l’abondance totale de microorganismes considérés pour le procédé selon l’invention. La présente invention a plus particulièrement pour objet un procédé in vitro de détermination d’une probabilité d’accouchement prématuré d’une femme enceinte, à partir d’un échantillon biologique prélevé chez ladite femme enceinte, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : a) isolement de l’acide nucléique issu d’une pluralité de microorganismes présents dans ledit échantillon biologique, b) détermination par séquençage de la séquence nucléotidique d’au moins un fragment de gènes exprimant l’ARNr 16S et/ou un fragment de gènes exprimant l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganismes pour générer une pluralité de séquences nucléotidiques, c) organisation d’une pluralité de séquences nucléotidiques déterminées lors de l’étape b) pour reconstruire la séquence nucléotidique d’au moins un fragment des gènes exprimant l’ARNr 16S et/ou un fragment des gènes exprimant l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganismes, d) à partir des résultats de l’étape c), détermination de l’identité d’une pluralité de microorganismes présents dans l’échantillon, de la classification taxonomique, de la et de l’abondance relative d’une pluralité de microorganismes présents dans ledit échantillon, et détermination d’au moins une donnée clinique caractéristique de la grossesse, et e) à partir des caractéristiques déterminées lors de l’étape d), détermination, par un modèle de classification préalablement entraîné, de la probabilité d’un accouchement prématuré. On entend par « accouchement prématuré » un accouchement survenant avant la 37 ème semaine de gestation. Plus particulièrement, un procédé selon l’invention comprend la détermination de la séquence nucléotidique d’au moins 20 % de l’ADNr 16S et/ou de l’ADNr 18S d’une pluralité de microorganismes issus de l’échantillon biologique. Encore plus particulièrement, un procédé selon l’invention comprend la détermination de la séquence nucléotidique d’au moins 20 % de l’ADNr 16S ou de l’ARNr 16S d’une pluralité de microorganismes issus de l’échantillon biologique et de la séquence nucléotidique d’au moins 20 % de l’ADNr 18S ou de l’ARNr 18S d’une pluralité de cellules eucaryotes issus de l’échantillon biologique. Par « un fragment d’au moins 20 % », on entend un fragment d’au moins 20 %, au moins 25 %, au moins 30 %, au moins 35 %, au moins 40 %, au moins 45 %, au moins 50 %, au moins 55 %, au moins 60 %, au moins 65 %, au moins 70 %, au moins 75 %, au moins 80 %, au moins 85 %, au moins 90 %, au moins 95 %, au moins 97 %, au moins 98 %, au moins 99 % ou 100 % de la séquence nucléotidique considérée. Plus particulièrement, dans un procédé selon la présente invention, lors de l’étape c) de reconstruction d’au moins une séquence nucléotidique, au moins 70 % de la longueur du gène exprimant l’ARNr 16S et/ou au moins 70 % de la longueur de l’ARNr 16S est reconstruite. La longueur d’un gène d’ADNr 16S étant d’environ 1500 paires de bases en moyenne, une séquence nucléotidique d’au moins 70 % de la longueur du gène comprend environ 1050 paires de bases, en moyenne. Plus particulièrement, dans un procédé selon la présente invention, lors de l’étape d) de détermination d’au moins une donnée clinique caractéristique de la grossesse, ladite donnée clinique est choisie parmi : - la durée de gestation, - l’âge de la femme enceinte, - l’ethnie de la femme enceinte, et - une combinaison de ces données cliniques. La durée de la gestation peut notamment être exprimée en nombre de semaine de gestation ou désignée par la période à laquelle est réalisé le prélèvement de l’échantillon biologique. Cette période est notamment choisie parmi : le premier trimestre de grossesse, le deuxième trimestre de grossesse, le troisième trimestre de grossesse. L’âge de la femme enceinte, dans un procédé selon l’invention, peut être défini en nombre d’années ou par son appartenance à une tranche d’âge. Plus particulièrement, l’âge de la femme enceinte peut être attribué à l’un des deux groupes suivants : « inférieur à 35 ans » et « égal ou supérieur à 35 ans ». Par « ethnie », on entend un groupe de personnes que rapprochent un certain nombre de caractères. Dans un procédé selon l’invention, la caractéristique « ethnie » est notamment choisie dans le groupe constitué par : « Africain-Américain », « Américain-Indien », « Noir », « Blanc », « Caucasien », « Hispanique », « Asiatique », « Multi-ethnie ». Un échantillon biologique utilisé dans un procédé selon l’invention est choisi parmi : un prélèvement vaginal, un prélèvement cervical et tout autre prélèvement biologique. De préférence, dans un procédé selon l’invention, l’échantillon est un prélèvement vaginal. Ledit prélèvement est réalisé de manière conventionnelle et bien connue par une personne spécialiste. Dans un procédé selon l’invention, l’étape e) de détermination d’une probabilité d’accouchement prématuré est réalisée au moyen d’un modèle de classification préalablement entraîné. Par « modèle de classification » on entend notamment un modèle de classification comprenant : - un réseau de neurones préalablement entrainé, en particulier lors d’un apprentissage supervisé, en particulier un réseau de neurones profonds, - un algorithme d’apprentissage automatique et - un jeu de données d’apprentissage. Le modèle de classification peut consister en un programme d’ordinateur. Le programme d’ordinateur peut être écrit en tout langage informatique, tel que par exemple : C, C++, JAVA, Python, etc… ledit modèle de classification exécute donc en puissance une fonction technique, consistant ici en des étapes du procédé de classification. L’exécution dudit programme par un ordinateur produit un objet numérique disposant de caractéristiques techniques. Par « préalablement entraîné » on entend un processus permettant au réseau de neurones d’apprendre à associer de manière pondérée un microorganisme ou un groupe de microorganismes et des données cliniques de la grossesse à un accouchement prématuré ou un accouchement à terme. Ce processus est réalisé en utilisant des échantillons pour lesquels la nature de l’accouchement, prématuré ou à terme, et les données cliniques de la grossesse sont connus. Pour la mise en œuvre d’un procédé selon l’invention, l’étape e) de détermination d’une probabilité d’accouchement prématuré est réalisée au moyen d’un modèle de classification préalablement entraîné comprenant un algorithme, ledit algorithme étant choisi dans le groupe constitué par : un réseau de neurones (en anglais « neural network » ou NN), un arbre de décision, des K-plus proches voisins (en anglais « k-nearest neighbors » ou KNN), une forêt aléatoire (en anglais « random forest » ou RF), une classification naïve bayésienne (en anglais « naive bayes » ou NF), un algorithme « Boosting de gradient extrême» (en anglais Extreme gradient boosting ou XGBoost), une régression logistique et une machine à vecteur de support (en anglais « support-vector machine » ou SVM). Dans un mode de réalisation du procédé selon l’invention de détermination d’une probabilité d’accouchement prématuré, celui-ci comprend en outre une étape de détermination d’un premier profil d’une pluralité de microorganismes, ledit premier profil étant caractéristique d’une probabilité élevée d’accouchement prématuré. Par « probabilité élevée d’un accouchement prématuré », on entend une probabilité supérieure à 50 % d’accouchement prématuré, de préférence une probabilité supérieure ou égale à 55 %, 60 %, 65 %, 70 %, 75 %, 80 %, 85 %, 90 %, 95 % ou égale à 100 %. Selon ce mode de réalisation particulier, à partir des résultats de l’étape d) d’un procédé selon les inventions, un premier profil d’une pluralité de microorganismes statistiquement associé à une probabilité élevée d’accouchement prématuré est déterminé. Un premier profil de microorganismes statistiquement associé à une probabilité élevée d’accouchement prématuré, obtenu par un procédé selon l’invention, se caractérise notamment par la présence de microorganismes du genre : - Anaerococcus, - Peptoniphilus, - Prevotella, en particulier Prevotella bivia , - Gardnerella en particulier Gardnerella vaginalis , - Sneathia en particulier Sneathia amnii. En effet, ces microorganismes sont présents ou présents en plus grande quantité dans les échantillons biologiques statistiquement associés à une probabilité élevée d’accouchement prématuré. Dans un mode de réalisation du procédé selon l’invention de détermination d’une probabilité d’accouchement prématuré, ledit procédé comprend en outre une étape de détermination d’un deuxième profil d’une pluralité de microorganismes caractéristique d’une probabilité élevée d’accouchement à terme, c’est-à-dire après une durée égale ou supérieure à 37 semaines de gestation. Par « probabilité élevée d’un accouchement à terme », on entend une probabilité supérieure à 50 %. Selon ce mode de réalisation particulier, à partir des résultats de l’étape d) d’un procédé selon les inventions, un deuxième profil d’une pluralité de microorganismes statistiquement associé à une probabilité élevée d’accouchement à terme, est déterminé. Ledit deuxième profil d’une pluralité de microorganismes statistiquement associé à une probabilité élevée d’accouchement à terme, obtenu par un procédé selon l’invention, est caractérisé notamment par la présence de microorganismes de la famille Christensenellaceae et du genre : - Bacteroides, ou - Lactobacillus, en particulier Lactobacillus crispatus . En effet, ces microorganismes sont présents ou présents en plus grande quantité dans les échantillons biologiques statistiquement associés à une probabilité élevée d’accouchement à terme. La présente invention a également pour objet un modèle de classification préalablement entraîné sur un jeu de données d’apprentissage pour déterminer, selon un procédé selon l’invention, une pathologie. La présente invention a également pour objet un modèle de classification préalablement entraîné sur un jeu de données d’apprentissage pour déterminer, selon un procédé selon l’invention, la probabilité d’un accouchement prématuré. Selon un troisième aspect, l’invention a pour objet l’utilisation d’un moyen de classification selon l’invention pour la détermination d’une pathologie. Selon un troisième aspect, l’invention a pour objet l’utilisation d’un moyen de classification selon l’invention pour la détermination d’une probabilité d’accouchement prématuré. Selon un quatrième aspect, l’invention a pour objet l’utilisation d’un outil informatique capable d’assurer la détermination précise des structures des communautés microbiennes. Ledit outil informatique permet notamment de déterminer l’identité des microorganismes et leur abondance relative, pour la détermination d’une probabilité d’accouchement prématuré. Un exemple d’un tel outil informatique est RiboTaxa (Chakoory et al ., 2022). La présente invention est expliquée davantage par les figures et les exemples ci-après. : cette figure montre une vue d’ensemble des étapes suivies pour le procédé général de détection d’une pathologie, commençant par l’entraînement du réseau de neurones à partir des données de séquençage d’une population mixte comprenant des sujets sains et des sujets présentant une pathologie, suivi par le procédé de prédiction du risque d’un état pathologique en utilisant le modèle entrainé et optimisé. : cette figure illustre les étapes de l’entraînement du réseau de neurones et le réglage des hyperparamètres, nécessaires à l’optimisation de la prédiction du risque de survenue d’un accouchement prématuré. : cette figure illustre les performances de prédiction obtenues par le réseau de neurones profonds en fonction des données d’entrée fournies. Les données d’entrée sont les données issues du séquençage métagénomique direct (cohorte Fettweis) traitées par RiboTaxa ou par MetaPhlAn3. MetaPhlAn3 utilise les lectures de haute qualité issues de séquençage métagénomique direct pour les comparer à une base de génomes références de microorganismes accessible à l’adresse : segatalab.cibio.unitn.it/data/Pasolli_et_al.html et déterminer la composition taxonomique du microbiote analysé (du domaine jusqu’à l’espèce) et les abondances relatives des microorganismes identifiés (fichier TSV). Exemples Exemple 1 : Détermination de la structure des microbiotes vaginaux utilisés pour l’entraînement de réseaux de neurones profonds Matériel et méthodes : Les inventeurs ont sélectionné les cinq études récentes suivantes au moyen des mots clés « microbiome vaginal », « métagénomique shotgun » et « naissance prématurée » : Feehily et al., 2020 ; Fettweiss et al, 2019 ; Goltsman et al , 2018 ; Pace et al, 2021 ; Tortelli et al . 2021. Les données publiquement accessibles de séquençage métagénomique obtenues par séquençage de type « shotgun » de microbiotes vaginaux et des métadonnées associées ont été importées par les inventeurs. L’ensemble de ces données a été soigneusement sélectionné par les inventeurs. Les données brutes et les métadonnées pour la cohorte de Feehily et al. ont été téléchargées depuis European Nucleotide Archive dans le cadre du BioProject PRJEB34536 (61,49 Gb). Les données brutes (2,77 Tb) et les métadonnées de la cohorte de Fettweis et al. ont été reçues après l'approbation d’accès aux données par le National Institute of Health. Les données brutes et les métadonnées de la cohorte Goltsman et al. ont été téléchargées à partir de Sequence Read Archive (SRA) sous le BioProject PRJNA288562 (115,53 Gb). Les données brutes et les métadonnées de la cohorte Pace et al. ont été téléchargées à partir de SRA sous le BioProject PRJNA451212 (15,92 Go) et les métadonnées ont été reçues des auteurs de l'étude. Les données brutes et les métadonnées pour la cohorte de Tortelli et al. ont été téléchargées à partir de SRA sous le BioProject PRJNA639592 (8,52 Gb). Les cinq études mentionnées ci-dessus ont été sélectionnées sur la base de la disponibilité de données issues du séquençage métagénomique direct Illumina (« shotgun ») d'échantillons vaginaux. Pour chaque cohorte, les métadonnées d'échantillons suivantes ont été retenues et sont présentées dans le tableau 1 : - phénotype de naissance à terme (TB pour Term Birth) ou de naissance prématurée (PTB pour preterm birth), - moment de collecte de l'échantillon : 1er trimestre de grossesse soit de 1-13 semaines de gestation, 2e trimestre de grossesse soit de 14-26 semaines de gestation, 3e trimestre de grossesse: >= 27 semaines de gestation, accouchement, 4 semaines post-partum), - âge des participantes (inférieur à 35 ans, supérieur ou égal à 35 ans), - groupe ethnique (Africain-Américain, Américain-Indien, Asiatique, Noir, Caucasien, Hispanique, Multi-ethnie, Blanc) et - l'identifiant (ID) de la participante. Un total de 1298 échantillons a été récupéré, 8 échantillons ont été rejetés en raison d'une description incomplète de la nature de l’accouchement de la participante. Le tableau 1 représente les données des propriétés générales des études individuelles incluses pour l’entraînement du réseau de neurons profonds, celles-ci représentent un nombre d’échantillons ou un nombre de participantes, TB représente une naissance à terme (en anglais Term Birth) et PTB une naissance prématurée (en anglais PreTerm Birth). Le chainage RiboTaxa a été utilisé pour obtenir la structure précise, au niveau de l’espèce, du microbiote de chaque échantillon. RiboTaxa utilise les données métagénomiques brutes pour reconstruire des séquences de gènes complets ou presque complets d'ADNr 16S et/ou 18S à l'aide de la base de données SILVA SSU Ref NR99 138.1 (Quast C. et al ., 2013). Le logiciel RiboTaxa est librement accessible à l’adresse suivante : github.com/oschakoory/RiboTaxa sous la licence GNU AGP 3.0. Pour chaque échantillon, les lectures brutes de séquençage « shotgun » ont été fournies comme données d'entrée à RiboTaxa. Les séquences ont été traitées pour supprimer les adaptateurs Illumina, les artefacts Illumina connus et pour ajuster la qualité des deux extrémités à Q20 avant d’effectuer la reconstruction des gènes d’ADNr 16S et/ou 18S. Le score de qualité Q20 représente un taux d’erreur de 1 sur 100, ce qui signifie que chaque lecture de séquençage de 100 paires de bases peut contenir une erreur, avec une précision d’appel correspondante de 99 %. Les lectures résultantes contenant plus d'un "N", ou avec des scores de qualité en moyenne inférieurs à 20 sur la lecture, ou une longueur inférieure à 60 paires de bases après l’élimination de bases, ont été rejetées. Pour la reconstruction du gène d’ADNr 16S/18S, les paramètres par défaut ont été utilisés à l'exception des paramètres décrits dans le tableau 2 suivant. [Table 2] : Ces paramètres dépendent exclusivement de la longueur de séquençage appliquée dans les cinq études. Pour chaque cohorte : - le paramètre A « max_read_length » représente la taille de lecture la plus longue de l'ensemble de données d'entrée, - le paramètre B « insert_mean » représente la moyenne de la taille des inserts des lectures pairées et - le paramètre C « insert_stddev » représente l’écart type de la distribution de taille des inserts des lectures pairées. Les paramètres « insert_mean » et « insert_stddev » ont été estimés à l'aide du script « mean_size.py », accessible à l’adresse : gist.github.com/timoast/af73c0e9fac00187ee49. Les séquences d’ADNr 16S/18S reconstruites ont ensuite été classées à différents niveaux taxonomiques, du domaine du vivant à l'espèce et, après avoir écarté les séquences eucaryotes humaines (ADNr 18S humain), les abondances relatives ont été calculées par RiboTaxa. Tous les tableaux de résultats des classifications taxonomiques assorties des abondances relatives correspondantes ont été regroupés en un seul tableau contenant tous les profils au niveau de l’espèce à l'aide du script RiboTaxa_group_taxonomy.sh de RiboTaxa et utilisés comme entrée pour l’apprentissage par réseaux de neurones dont les réseaux de neurones profonds. Résultats Le traitement des données de séquençage métagénomique par le chainage bio-informatique RiboTaxa des cinq études a généré des données d’entrée pour l’apprentissage par réseaux de neurones dont les réseaux de neurones profonds, composées d’un tableau contenant les structures des microbiotes vaginaux (ladite structure comprenant la détermination des espèces microbiennes présentes et leur abondance relative) de chaque échantillon associé aux métadonnées : nature de l’accouchement (TB ou PTB), trimestre de grossesse, groupe d’âge, ethnie. Un contrôle de qualité des lectures brutes des séquences métagénomiques shotgun est effectué par RiboTaxa en utilisant les outils BBMap et FastQC. Le logiciel BBTools est librement accessible à l’adresse : sourceforge.net/projects/bbmap.Ce logiciel prend en entrée les lectures brutes issues du séquençage (sous format FASTQ), et opère un contrôle de qualité de ces lectures (paramètres décrits dans paragraphe ci-dessus) pour ne retenir que les lectures de haute qualité (sous format FASTQ). Les données de sortie sont donc les données de séquençage de haute qualité. Le logiciel FastQC est librement accessible à l’adresse : bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc. Ce logiciel permet de visualiser graphiquement la qualité des données de séquençage (fichier HTML) avant et après le nettoyage des données de séquençage, en analysant les informations de qualité présentes dans le fichier FASTQdes lectures brutes ou de haute qualité. FastQC prend donc, en entrée, des données de séquençage et fournit, en sortie, un fichier HTML contenant des représentations graphiques de la qualité des données de séquençage. Les lectures de haute qualité sont ensuite traitées par l’outil MetaRib (Xue et al., 2020) pour réaliser un assemblage guidé des lectures de haute qualité (données d’entrée) en utilisant comme références les séquences ADNr 16S ou 18S de la base de données SILVA (SILVA SSU Ref NR99 138.1) et reconstruire le gène exprimant l’ARNr 16S ou l’ARNr 18S. MetaRib permet ainsi d’obtenir des séquences d’ADNr 16S ou 18S complètes à quasi-complètes avec une longueur minimum de 1045 bases (sous format FASTA) à partir des données de séquençage de haute qualité. Le logiciel MetaRib est librement accessible à l’adresse : github.com/yxxue/MetaRib. Les données d’entrée de MetaRib sont donc les données de séquençage de haute qualité, issues de BBMap, et une base de données de référence contenant des gènes exprimant l’ARNr 16S et/ou 18S. Le script ‘run_metarib.py’ permet d’aligner les lectures correspondant à de l’ADNr 16S et/ou 18S sur une base de donnée de référence pour reconstruire les fragment du gène d’ADNr 16S et/ou 18S. La sortie est un fichier de format FASTA qui contient les fragments reconstruits du gène exprimant l’ARNr 16S et/ou 18S. En parallèle, les lectures de haute qualité sont traitées par SortMeRNA (Kopylova et al., 2012) pour extraire spécifiquement toutes les lectures correspondant à de l’ADNr 16S ou ADNr 18S qui seront utilisées par EMIRGE (Miller et al., 2011) pour reconstruire le gène exprimant l’ARNr 16S/18S similairement à MetaRib. SortMeRNA prend en entrée i) les lectures de haute qualité (sous format FASTQ) et ii) une base de données de référence contenant les gènes exprimant l’ARNr 16S et/ou 18S. La fonction « SortmeRNA » permet de filtrer les lectures correspondant à de l’ADNr 16S et/ou 18S en les alignant surles séquences références de la base de données SILVA pour seulement retenir les lectures de haute qualité correspondant à une portion d’ADNr 16S/18S (format FASTQ). Le logiciel SortMeRNA est librement accessible à l’adresse : github.com/sortmerna/sortmerna EMIRGE utilise les lectures issues de SortMeRNA (sous format FASTQ) pour réaliser leur assemblage guidé par les séquences références de la base de données SILVA (SILVA SSU Ref NR99 138.1). EMIRGE permet d’obtenir des séquences d’ADNr 16S ou 18S complètes à quasi-complètes, avec une longueur minimum de 1045 bases (sous format FASTA) à partir des données de séquençage de haute qualité et filtrées par SortMeRNA. Le logiciel EMIRGE est librement accessible à l’adresse : github.com/csmiller/EMIRGE. Les données d’entrée EMIRGE sont donc les données de séquençage de haute qualité, filtrées par SortMeRNA, et une base de données de référence contenant des gènes exprimant l’ARNr 16S et/ou 18S. Le script « emirge_amplicon.py » permet d’aligner es lectures correspondant à de l’ADNr 16 S et/ou 18S sur une base de données de référence pour reconstruire les fragments du gène d’ADNr 16S et/ou 18S. La sortie est un fichier de format FASTA qui contient les fragments reconstruits du gène exprimant l’ARNr 16S et/ou 18S. La double approche de reconstruction (EMIRGE et MetaRib) permet de maximiser la reconstruction des gènes exprimant l’ARNr 16S/18S et de décrirer le plus précisément la structure des microbiotes vaginaux. Bien que les deux assembleurs (EMIRGE et MetaRib) nécessitent une base de données de référence (ici SILVA, qui est la plus complète et de haute qualité), il est possible de reconstruire des séquences très distantes des séuqnces de référence, ce qui permet ainsi d’identifier des micro-organismes qui ne seraient pas identifiés par les autres approches (PCR quantitative, analyses classiques de données métagénomiques, amplification par PCR d’une portion du gène exprimant l’ARNr 16S puis séquençage). RiboTaxa calcule l’abondance de chaque séquence d’ADNr 16S/18S reconstruite. Pour cela, le nombre de lectures de haute qualité constituant un fragment des séquences d’ADNr 16S/18S reconstruites est déterminé à l’aide de BBMap, en alignant les lectures brutes de haute qualité sur les séquences d’ADNr 16S/18S reconstruites par MetaRib et EMIRGE. Le fichier de sortie (fichier ‘Abondances’, sous format TSV) contient l’identifiant des séquences d’ADNr 16S/18S reconstruites et le nombre de lectures de haute qualité comptabilisées pour chacune d’entre elles. Avant la classification taxonomique, toutes les séquences d’ADNr 16S/ 18S reconstruites par EMIRGE et MetaRib sont regroupées en utilisant un seuil de similarité de séquence supérieur ou égal à 97 % à l’aide de VSEARCH (Rognes et al ., 2016) pour éviter la duplication des séquences. Pour cela, la fonction ‘vsearch –cluster_fast’ utilise les fichiers de sortie de MetaRib et EMIRGE (sous format FASTA) et produit deux fichiers, l’un contenant les séquences d’ADNr 16S/18S représentatives d’un groupe de séquences partageant au minimum 97% d’identité (sous format FASTA) et l’autre listant les séquences appartenant à chacun des groupes (sous format TSV). Le logiciel VSEARCH est librement accessible à l’adresse : github.com/torognes/vsearch. Enfin, le classifieur Sklearn de QIIME2 (Bokulich et al. , 2018) est utilisé pour classer les séquences d'ADNr 16S/18S représentatives de chaque groupe aux différents niveaux taxonomiques depuis le domaine du vivant jusqu’à l'espèce. Pour cela, le fichier contenant les séquences d’ADNr 16S/18S représentatives (format FASTA) obtenu avec VSEARCH est utilisé par la fonction ‘qiime feature-classifier classify-sklearn’ pour produire un fichier contenant la classification taxonomique (du domaine du vivant à l’espèce) de chacune des séquences d’ADNr 16S/18S représentatives (fichier ‘Taxonomies’, format TSV). Le logiciel Sklearn est librement accessible à l’adresse : github.com/qiime2/q2-feature-classifier. Une dernière étape consiste à éliminer l’ADNr 18S humain considéré comme contaminant et à calculer les abondances relatives de chacun des microorganismes identifiés. Pour cela le fichier obtenu avec Sklearn (fichier ‘Taxonomies’) est utilisé comme donnée d’entrée par le script `PostRiboTaxa.sh’. Ce script identifie les séquences affiliées en tant qu’ADNr 18S humain pour les éliminer du fichier ‘Abondances’ obtenu avec BBMap et calculer l’abondance relative (en pourcentage) de chacune des séquences d’ADNr 16S/18S représentatives restantes. Finalement, les informations taxonomiques sont agglomérées au niveau de l’espèce à l’aide du script RiboTaxa_group_taxonomy.sh, en ce que les abondances relatives de toutes les séquences affiliées à une même espèce sont additionnées et seule la taxonomie au niveau de l’espèce est conservée. Ainsi le fichier de sortie (sous format TSV) contient les espèces identifiées assorties de leur abondance relative. Une description précise du microbiote vaginal est obtenue pour chaque échantillon, cette description comprend une identification au niveau de l’espèce et l’abondance relative de chaque microorganisme. Exemple 2 : Utilisation de l’intelligence artificielle sur données classifiées par RiboTaxa Matériel et méthodes : Les profils au niveau de l'espèce ainsi que le fichier de métadonnées contenant des informations sur l'ethnicité, l'âge, le phénotype et le moment de la collecte d'échantillons ont été utilisés pour former le réseau de neurones profond (DNN ; Deep Neural Network). Avant l’étape d’entraînement, les données catégorielles (ethnie, âge, moment de la collecte de l'échantillon, phénotype) ont été converties en vecteurs en utilisant "un encodage 1 parmi n" (en anglais one hot encoding), c'est-à-dire que tous les éléments du vecteur sont convertis en 0 sauf la variable catégorique qui est convertie en 1. Les abondances microbiennes ont été normalisées. Pour l’entrainement du réseau de neurones, l'ensemble des données prétraitées est divisé avec un rapport 8:2 pour obtenir 80% de données d'apprentissage et 20 % de données de test. Pour l’apprentissage, une validation croisée K-Fold est appliquée avec les données d’apprentissage. Celles-ci sont divisées en K sous-ensembles de taille presque égale ; K-1 sous-ensembles étant utilisés pour l’entrainement du modèle et le sous-ensemble restant pour la validation du modèle produit. De cette manière K modèles sont construits, avec à chaque fois une redistribution des K sous-ensembles et la définition de nouveaux hyperparamètres. La meilleure combinaison d'hyperparamètres pour chaque modèle est sélectionnée en faisant la moyenne de la métrique de précision des K modèles. Le modèle optimisé est ensuite entrainé en un modèle de classification final en utilisant l'ensemble des données d'apprentissage et testé sur les données de test. Résultats Les données d’entrée de microbiote vaginal associées à des métadonnées ont permis d’effectuer un apprentissage par réseaux de neurones profonds permettant de distinguer des naissances à terme des naissances prématurées. La fiabilité du diagnostic atteint 85%. Références bibliographiques – Bokulitch N.A. et al . " Optimizing taxonomic classification of marker-gene amplicon sequences with QIIME 2’s q2-feature-classifier plugin ”. Microbiome 6: 90-107. (2018). - Chakoory O. et al . “ RiboTaxa: combined approaches for rRNA genes taxonomic resolution down to the species level from metagenomics data revealing novelties .” NAR Genomics Bioinformatics. 4, lqac070 (2022). - Feehily C. et al . “ Shotgun sequencing of the vaginal microbiome reveals both a species and functional potential signature of preterm birth .” NPJ Biofilms Microbiomes 6, 50 (2020). - Fettweis J. M. et al. “ The vaginal microbiome and preterm birth .” Nat. Med. 25, 1012–1021 (2019). - Goltsman D. S. A. et al. “ Metagenomic analysis with strain-level resolution reveals fine- scale variation in the human pregnancy microbiome .” Genome Res. 28, 1467–1480 (2018). - Kopylova E. et al. " SortMeRNA: fast and accurate filtering of ribosomal RNAs in metatranscriptomic data. " Bioinformatics 28.24 (2012): 3211-3217. - Miller C.S. et al. " EMIRGE: reconstruction of full-length ribosomal genes from microbial community short read sequencing data ." Genome biology 12.5 (2011): 1-14. - Pace R. M. et al. “ Complex species and strain ecology of the vaginal microbiome from pregnancy to postpartum and association with preterm birth .” Med 2, 1027-1049.e7 (2021). - Park et al. “ Prediction of preterm based on machine learning using bacterial risk score in cervicovaginal fluid” Am. J. Reprod. Immunol., 2021, sep 86(3). - Park et al. “ Predicting preterm birth through vaginal microbiota, cervical length and WBC using a machine learning model ”, Front. Microbiol., 02 Aug. 2022. - Quast C. et al ., 2013). “ The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools .” Nucleic Acids Res. 41, D590–D596 (2013). - Rognes T. et al . " VSEARCH: a versatile open-source tool for metagenomics. " PeerJ 4 (2016): e2584. - Tortelli B. A. et al. “ The structure and diversity of strain-level variation in vaginal bacteria .” Microb. Genomics 7, (2021). - Xue Y. et al. "Reconstructing ribosomal genes from large scale total RNA meta-transcriptomic data ." Bioinformatics 36.11 (2020): 3365-3371. Procédé in vitro de détermination d’une pathologie, à partir d’un échantillon biologique prélevé chez un sujet, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : a) isolement de l’acide nucléique issu d’une pluralité de microorganismes présents dans ledit échantillon biologique, b) détermination par séquençage de la séquence nucléotidique d’au moins un fragment de gène exprimant l’ARN ribosomique (ARNr) 16S et/ou un fragment de gène exprimant l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganismes pour générer une pluralité de séquences nucléotidiques, c) organisation d’une pluralité de séquences nucléotidiques déterminées lors de l’étape b) pour reconstruire la séquence nucléotidique d’au moins une partie de gène exprimant l’ARNr 16S et/ou de gène exprimant l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganismes, d) à partir des résultats de l’étape c), détermination de l’identité, de la classification taxonomique et de l’abondance relative d’une pluralité de microorganismes présents dans ledit échantillon, e) à partir des caractéristiques déterminées lors de l’étape d), détermination, par un modèle de classification préalablement entraîné, de ladite pathologie. Procédé in vitro selon la revendication 1, dans lequel ladite pathologie est une probabilité d’accouchement prématuré, à partir d’un échantillon biologique prélevé chez une femme enceinte, ledit procédé comprenant les étapes a), b), c) et d) et comprenant une étape e) dans laquelle est réalisée, à partir des caractéristiques déterminées lors de l’étape d) et d’au moins une donnée clinique caractéristique de la grossesse de ladite femme enceinte, la détermination, par un modèle de classification préalablement entraîné, de la probabilité d’un accouchement prématuré. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’étape c) comprend l’organisation d’une pluralité de séquences nucléotidiques pour reconstruire la séquence d’au moins 70 % de la longueur de la séquence nucléotidique d’un gène exprimant l’ARNr 16S et/ou de la séquence nucléotidique d’un gène exprimant l’ARNr 18S. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 ou 3 précédentes, caractérisé en ce que ladite au moins une donnée clinique caractéristique de ladite femme enceinte est choisie parmi : l’âge de la femme, l’ethnie de la femme, le trimestre de la grossesse, ou une combinaison de l’une de ces caractéristiques. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le modèle de classification comprend : - un réseau de neurones préalablement entrainé, en particulier lors d’un apprentissage supervisé, - un algorithme d’apprentissage automatique, et - un jeu de données d’apprentissage. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit modèle de classification comprend un algorithme choisi dans le groupe constitué par : un réseau de neurones, un arbre de décision, des K-plus proches voisins, une forêt aléatoire, une classification naïve bayésienne, un algorithme « Boosting de gradient extrême », une régression logistique et une machine à vecteur de support. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 6 précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape de détermination d’un premier profil d’une pluralité de microorganismes, ledit premier profil étant caractéristique d’une forte probabilité d’accouchement prématuré. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit premier profil d’une pluralité de microorganismes comprend au moins les microorganismes du genre Anaerococcus, Peptoniphilus, Prevotella, Gardnerella et Sneathia . Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 8 précédentes, caractérisé en ce qu’il comprend en outre une étape de détermination d’un deuxième profil d’une pluralité de microorganismes, ledit deuxième profil étant caractéristique d’une forte probabilité d’accouchement à terme. Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce que ledit deuxième profil d’une pluralité de microorganismes comprend au moins les microorganismes de la famille Christensenellaceae et du genre Bacteroides et Lactobacillus. Utilisation d’un outil informatique de détermination des structures de communauté microbienne pour, à partir d’une séquence nucléotidique d’au moins une partie de gène exprimant l’ARNr 16S et/ou de gène exprimant l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganisme, reconstruite par organisation d’une pluralité de séquences nucléotidiques, la pluralité de séquence de nucléotides étant générée à partir du résultat d’un séquençage de la séquence nucléotidique d’au moins un fragment de gène exprimant l’ARN ribosomique (ARNr) 16S et/ou un fragment de gène exprimant l’ARNr 18S d’une pluralité de microorganismes : - déterminer une identité des microorganismes de la communauté microbienne ; - déterminer une abondance relative des microorganismes de la communauté microbienne ; et - déterminer la probabilité d’un accouchement prématuré en fonction de l’identité et l’abondance relative déterminées des microorganismes.