В последние годы исследователи начали исследовать обширное скопление микробов на теле человека и внутри него. К ним относятся протисты, археи, грибы, вирусы и огромное количество бактерий, живущих в симбиотических экосистемах.

Эти крошечные образования, известные под общим названием микробиом человека , влияют на удивительный спектр деятельности, от обмена веществ до поведения, и играют центральную роль в здоровье и болезнях. Около 39 триллионов нечеловеческих микробов процветают на нас и внутри нас в непрерывной взаимозависимой суете. Вместе они составляют более половины клеток человеческого тела , хотя могут иметь в 500 раз больше генов, чем в клетках человека. Выявление и понимание этого микробного смешения было главной задачей для исследователей.

В новом исследовании Циюнь Чжу и его коллеги подробно описывают новый метод исследования микробиома . Методика обеспечивает большую простоту и удобство использования по сравнению с существующими подходами. Используя новую технику, исследователи демонстрируют улучшенную способность точно определять биологически значимые характеристики, включая возраст и пол субъекта, на основе образцов микробиома.

Инновационное исследование обещает быстрое продвижение исследований тайн микробиома. Обладая такими знаниями, исследователи надеются лучше понять, как эти микробы совместно действуют для защиты здоровья человека и как их дисфункция может привести к широкому спектру заболеваний. Со временем лекарства и другие методы лечения можно будет даже подбирать индивидуально, исходя из микробиомного профиля пациента.

Профессор Чжу является научным сотрудником Центра биодизайна фундаментальной и прикладной микробиологии и Школы наук о жизни АГУ. В исследовательскую группу входят сотрудники Калифорнийского университета в Сан-Диего, включая соавтора Роба Найта, бывшего наставника Чжу.

Результаты исследования группы опубликованы в текущем выпуске журнала mSystems.

Инструменты торговли

Две мощные технологии были использованы, чтобы помочь исследователям раскрыть разнообразие и сложность микробиома путем секвенирования микробной ДНК, присутствующей в образце. Они известны как 16S и метагеномное секвенирование. Техника, описанная в текущем исследовании, использует сильные стороны обоих методов для создания нового способа обработки данных из микробиома.

«Мы заимствуем некоторые знания, полученные в результате секвенирования 16S РНК, и применяем их к метагеномике», — говорит Чжу. В отличие от других методов секвенирования, включая 16S, метагеномика позволяет исследователям секвенировать всю информацию о ДНК, присутствующую в образце микробиома. Но новое исследование показывает, что метагеномный подход может быть улучшен. «То, как люди в настоящее время анализируют метагеномные данные, ограничено, потому что данные всего генома сначала должны быть переведены в таксономию».

Новый метод, известный как операционные геномные единицы (OGU), устраняет трудоемкую и иногда вводящую в заблуждение практику присвоения таксономических категорий, таких как род и вид, множеству микробов, присутствующих в образце. Вместо этого метод использует отдельные геномы в качестве основных единиц статистического анализа и просто пытается сопоставить последовательности, присутствующие в образце, с последовательностями, найденными в существующих геномных базах данных.

Делая это, исследователи могут получить гораздо более детальное разрешение, что особенно полезно, когда присутствуют микробы, которые тесно связаны в последовательности ДНК. Это верно, потому что большинство таксономических классификаций основаны на сходстве последовательностей. Если две последовательности отличаются менее чем на определенный порог, они попадают в одну и ту же таксономическую категорию, однако подход OGU может помочь исследователям различить их.

Кроме того, метод устраняет ошибки в таксономии, которые сохраняются как реликвии эпохи до секвенирования, когда разные виды определялись по их морфологии, а не по данным о последовательности ДНК.

Помимо улучшения разрешения и простоты, OGU может помочь исследователям анализировать данные, используя так называемые филогенетические деревья. Как следует из названия, это ветвящиеся структуры, которые могут описывать степень родства между организмами на основе сходства их последовательностей. Подобно тому, как два отдаленно родственных вида , таких как черви и антилопы, появятся на более отдаленных ветвях филогенетического дерева, так же появятся и более отдаленно связанные бактерии и другие составляющие микробиома.

Инновации в секвенировании

Наиболее широко используемый метод исследования микробиома, известный как секвенирование рибосомной РНК 16S или просто 16S, основан на простой идее. Все бактерии имеют ген 16S, который необходим бактериям для запуска синтеза белка. Бактериальный ген 16S длиной 1500 пар оснований состоит из отдельных областей. Некоторые из этих областей очень мало меняются между разными бактериями и в течение эволюционных временных рамок, в то время как другие сильно различаются.

Исследователи поняли, что консервативные и вариабельные области гена 16S позволяют ему действовать как молекулярные часы, отслеживая бактерии, которые имеют более близкое или более отдаленное родство, основываясь на сходстве их последовательностей. Таким образом, 8 консервативных и 9 вариабельных областей 16S можно использовать для идентификации бактерий.

Для этого сначала берут образец микробиома. Это может быть образец кала для оценки микробиома кишечника или образец кожи или изо рта. Каждый участок тела является домом для своего бактериального зверинца.

Затем используется технология ПЦР для амплификации частей гена 16S. Путем секвенирования высококонсервативных областей можно идентифицировать широкий спектр бактерий, а секвенирование вариабельных областей помогает сузить идентичность конкретных бактерий.

Хотя 16S — недорогой и хорошо разработанный метод, он имеет ограничения. Этот метод может дать только общее представление о присутствующих видах бактерий с ограниченным разрешением. В общем, 16S точен только до уровня идентификации рода.

Введите метагеномное секвенирование. Этот метод секвенирует полные геномы всех микробов, присутствующих в образце микробиома (а не только бактерий, как в случае с 16S). Метагеномика позволяет исследователям параллельно секвенировать тысячи организмов, обеспечивая точное разрешение на уровне видов. Однако большее разрешение требует затрат. Метагеномные данные намного богаче и сложнее в вычислительном отношении для анализа, чем данные 16S, и их обработка требует больше времени и денег.

Новый путь метагеномики

Техника OGU упрощает метагеномное секвенирование, обеспечивая при этом еще большее разрешение. Подход классифицирует микробы в образце строго в соответствии с их соответствием эталонной базе данных — таксономическое присвоение не требуется. Этот подход позволяет исследователям оценить степень видового разнообразия, присутствующего в образце.

По сравнению с 16S и стандартным метагеномным секвенированием новый подход лучше подходит для извлечения биологически значимой информации. Используя классический набор данных Human Microbiome Project из 210 метагеномов, взятых из семи участков тела мужчин и женщин, исследование демонстрирует лучшую корреляцию между участком тела и полом хозяина.

Затем были проанализированы 6430 образцов стула, собранных в результате случайной выборки населения Финляндии, с использованием как 16S, так и метагеномного секвенирования. Выборки принадлежат большой, случайно выбранной когорте финского населения, известной как FINRISK. Цель состояла в том, чтобы предсказать возраст отобранных людей на основе микробного состава кишечника. Опять же, метод OGU превзошел 16S и обычный метагеномный анализ, обеспечив более точные прогнозы.

Новое исследование, основанное на еще более крупных наборах данных, еще больше повысит разрешающую способность нового метода и расширит описательную силу независимого от таксономии анализа.