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Brève
Publié par La Gazette du LABORATOIRE 06/22/2026 17

Infection néonatale : mieux prédire grâce au microbiote vaginal

Sous la coordination du Pr Laurent Mandelbrot (Université Paris Cité), chef du service de gynécologie-obstétrique de l’hôpital Louis-Mourier AP-HP, des équipes de l’AP-HP, de l’Université Paris Cité, de l’université Sorbonne Paris Nord, de l’Inserm, de l’Institut Pasteur et de la FHU Prem’Impact, ont conduit une étude pour évaluer l’intérêt de l’analyse des bactéries d’un prélèvement vaginal réalisé lors de l’accouchement dans la prédiction du risque d’infection néonatale. Les résultats, publiés le 18 décembre 2025 dans l’American Journal of Obstetrics and Gynecology, montrent que certaines signatures microbiennes, identifiables dès ce prélèvement, sont associées à ce risque d’infection chez le nouveau-né.

L’infection néonatale bactérienne précoce demeure une cause majeure de morbidité et de mortalité, en particulier chez les nouveau-nés prématurés. Elle résulte le plus souvent d’une infection ascendante à partir du tractus génital maternel. Identifier plus précisément les situations à risque reste un enjeu clinique majeur afin d’adapter la prise en charge maternelle et néonatale, tout en limitant le recours excessif aux antibiotiques.

Les outils diagnostiques actuellement disponibles, reposent principalement sur le dépistage du streptocoque du groupe B réalisé à l’approche du terme. Si cette approche a permis de réduire certaines infections, elle ne prend pas en compte la complexité du microbiote vaginal et ne permet pas d’évaluer le risque infectieux global. Cette limite conduit à une utilisation large et probabiliste des antibiotiques, avec un impact sur les résistances bactériennes et le microbiote néonatal.

Dans cette étude prospective multicentrique, promue par l’AP-HP, des chercheurs montrent qu’il est possible d’identifier, à partir d’un prélèvement vaginal réalisé lors de l’accouchement, les signatures microbiennes associées au risque d’infection néonatale.

Communiqué de presse en ligne

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