Non-targeted screening as an innovative tool for human biomonitoring of multiple exposure to chemicals in occupational health

La mesure et la surveillance de toutes les expositions possibles aux produits chimiques et toxiques des salariés est essentielle pour améliorer l'évaluation des risques pour la santé au travail. Cependant, les mesures de prévention pour détecter et réduire ces risques reposent en général sur la mesure d'un seul produit chimique, ou d’une famille de composés prédéfinis ayant des propriétés physico-chimiques similaires [1]. Ces approches ciblées, couramment utilisées, sont limitées par le nombre de composés/métabolites prédéfinis. Elles ne sont pas adaptées au suivi des travailleurs exposés à plusieurs substances, qui représente le scénario d'exposition le plus courant sur le lieu de travail. En effet, il est à noter que les poly-expositions aux produits chimiques peuvent avoir des effets différents par rapport ceux induit par l'exposition à une seule substance chimique [2]. Par conséquent, le développement d’approches plus appropriées est nécessaire pour évaluer les effets des poly-expositions sur la santé des travailleurs.
À notre avis, la méthode de biométrologie la plus appropriée est l'approche métabolomique non ciblé (non-targeted screening ; NTS) pour détecter les biomarqueurs d'expositions et leurs effets biologiques précoces. L'approche NTS vise à détecter l’ensemble des métabolites présents dans les échantillons biologiques et implique une analyse simultanée du plus grand nombre possible de métabolites. Elle permet d'identifier un profil métabolique spécifique caractéristique d’un échantillon donné sans aucune hypothèse préalable concernant les métabolites détectés. Une telle approche permet une classification de groupes basées sur les molécules discriminantes et la découverte de métabolites inconnus. Les développements récents de la métabolomique par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse à haute résolution (LC-HRMS) fournit des informations solides dans ce contexte. La HRMS se caractérise par la détection et la mesure de milliers de composes définies par le rapport masse/charge (m/z) et le temps de rétention (RT).
Les approches métabolomiques non ciblées ont prouvé leur efficacité pour la surveillance de la santé dans différents domaines de recherche (ex., toxicologie et nutrition [3], sécurité alimentaire [4], épidémiologie [5]). Par exemple, de nombreuses études ont montré l'intérêt de l'approche métabolomique non ciblée dans le domaine de la recherche en santé pour obtenir des phénotypes cliniques comme la caractérisation d'une phase métabolique transitoire pré-diabétique pouvant précéder des altérations sévères du métabolisme [6].
Cette approche peut être très utile dans le domaine de la biométrologie professionnelle où le profil métabolomique de chaque travailleur serait acquis, ce qui permettrait d'identifier les substances chimiques professionnelles préoccupantes. De plus, une enquête a posteriori pourrait être menée à tout moment permettant de répondre d'emblée à toute question sans refaire des nouveaux prélèvements. Par exemple:
À quelles substances les travailleurs sont-ils exposés ? Au cours d'une période donnée, une nouvelle molécule d’intérêt, était-elle détectée ? Peut-on observer une une discrimination entre les différents échantillons analysés?
L'approche métabolomique non ciblé est définitivement un outil de prévention.

Références
[1] J. Zheng, L. Zhang, M. Johnson, R. Mandal, D.S. Wishart, Comprehensive Targeted Metabolomic Assay for Urine Analysis, Anal. Chem. 92 (2020) 10627–10634. doi:10.1021/acs.analchem.0c01682.
[2] F. Clerc, N.J.H. Bertrand, B. La Rocca, Taking multiple exposure into account can improve assessment of chemical risks, Ann. Work Expo. Heal. 62 (2018) 53–61. doi:10.1093/annweh/wxx086.
[3] A. Paris, J. Sébédio, E. Pujos-guillot, La métabolomique: un nouvel outil en nutrition et toxicologie, (2009).
[4] B. Habchi, A. Kassouf, Y. Padellec, E. Rathahao-Paris, S. Alves, D.N. Rutledge, et al., An untargeted evaluation of food contact materials by flow injection analysis-mass spectrometry (FIA-MS) combined with independent components analysis (ICA), Anal. Chim. Acta. 1022 (2018) 81–88. doi:10.1016/j.aca.2018.03.042.
[5] N. Bonvallot, M. Tremblay-Franco, C. Chevrier, C. Canlet, C. Warembourg, J.P. Cravedi, et al., Metabolomics Tools for Describing Complex Pesticide Exposure in Pregnant Women in Brittany (France), PLoS One. 8 (2013) e64433. doi:10.1371/journal.pone.0064433.
[6] M. Lucio, A. Fekete, C. Weigert, B. Wägele, X. Zhao, J. Chen, et al., Insulin sensitivity is reflected by characteristic metabolic fingerprints-a Fourier transform mass spectrometric non-targeted metabolomics approach., PLoS One. 5 (2010) e13317. doi:10.1371/journal.pone.0013317.