الميكروبيوم المهبلي من خلال عدسة بيولوجيا الأنظمة

الميكروبيوم المهبلي من خلال عدسة بيولوجيا الأنظمة

الكائن البشري هو نظام بيئي معقد من الميكروبات المتعايشة، بما في ذلك تلك الموجودة في الأمعاء والجلد والمهبل لدى النساء. هذه تلعب دورا حاسما في الصحة والمرض. ومع ذلك، لا يزال هناك الكثير لنتعلمه عنهم.

ورقة جديدة نشرت مؤخرا على الانترنت في الاتجاهات في علم الأحياء الدقيقة تستعرض المجلة منهج بيولوجيا الأنظمة لدراسة الميكروبيوم المهبلي (VMB)، والذي يساعد على فهم تكوينه ووظيفته، بالإضافة إلى الآليات التي يتفاعل من خلالها مع المضيف.

فحص: وجهات نظر جديدة حول الميكروبيوم المهبلي مع بيولوجيا الأنظمة. حقوق الصورة: Design_Cells / Shutterstock

مقدمة

يعد VMB أمرًا بالغ الأهمية لخصوبة الإناث، ويمكن أن تترافق الاضطرابات مع اضطرابات الحمل والأمراض النسائية مثل مرض التهاب الحوض (PID)، وعدد من الالتهابات التي تؤثر على الجهاز البولي التناسلي والجهاز التناسلي للأنثى. بالإضافة إلى ذلك، قد يساعد VMB في التأثير على فعالية الدواء لدى النساء.

ومع ذلك، فإن VMB غير مفهوم بشكل جيد، بصرف النظر عن فكرة غامضة مفادها أن غلبة العصيات اللبنية ترتبط بحالة "جيدة" مع بنية مجتمعية متجانسة. على العكس من ذلك، تحدث حالة غير مرغوب فيها من VMB عندما يتم تحديد أنواع أكثر تنوعًا وبوفرة أكبر.

غالبًا ما ترتبط هذه الحالة الأخيرة دون المستوى الأمثل بالتهاب المهبل الجرثومي (BV)، والذي يحدث لدى واحدة من كل ثلاث نساء خلال سنوات الإنجاب ويمكن أن يكون له عواقب وخيمة على خصوبتهن. ولذلك، هناك حاجة إلى البحث في هذا المجال لفهم اتجاه ومدى هذه الارتباطات.

المشكلة

على الرغم من إجراء العديد من الدراسات في هذا المجال، فمن الصعب فهم كيف يبدو VMB الأمثل بسبب التفاعلات المعقدة بين الميكروبات والعوامل المضيفة الأخرى. وهذا يعني أن VMB الصحي يمكن أن يختلف بشكل كبير من امرأة إلى أخرى وفي مراحل مختلفة من دورة حياة نفس الشخص.

تحدث مثل هذه التغييرات في غضون أيام، على عكس التغيير الأبطأ بكثير الذي يتم ملاحظته في الأمعاء والجلد والميكروبات الفموية، والذي يمكن أن يتغير على مدى أشهر أو حتى سنوات. ولسوء الحظ، فإن هذا يجعل البيانات المقطعية غير ممثلة تمامًا لدراسة الارتباط بين تكوين VMB، ووظيفته، والمرض، وبالتالي يجعل معظم هذه البيانات أقل فائدة مما يمكن أن تكون عليه.

وهنا مرة أخرى، يختلف VMB البشري اختلافًا كبيرًا عن الحيوانات والنماذج القائمة على الثقافة. في الحالة الأولى، حتى الرئيسيات غير البشرية لا تظهر الظروف المميزة للمهبل البشري، بما في ذلك درجة الحموضة الحمضية وهيمنة العصيات اللبنية.

في الحالة الأخيرة، تكون بعض الميكروبات مقاومة بشكل لا يصدق للثقافة المختبرية، بينما تستخدم المختبرات المختلفة ظروف زراعة مختلفة اعتمادًا على الوسط. وهذا يمكن أن يجعل بيئة النمو مختلفة تمامًا عن تلك الموجودة في عنق الرحم والمهبل البشري، مما قد يبطل نتائج مثل هذه التجارب.

على هذا النحو، تشكل العينات السريرية التي يتم من خلالها زراعة البكتيريا المهبلية وتحديدها وقياس كميتها المصدر الرئيسي للمعلومات حول VMB البشري. يتم تلوين هذه المعلومات بواسطة المتغيرات التجريبية والمضيفة التي تتطلب تعديلات إحصائية معقدة للوصول إلى نتيجة صحيحة.

"على الرغم من أهميته لجميع مواقع الميكروبيوم، [هذا] ينطبق بشكل خاص على VMB بسبب عدم وجود نماذج تجريبية تسمح باستجواب الكائنات الحية الدقيقة المهبلية في ظل ظروف خاضعة للرقابة."

الحل

يمكن حل هذا المأزق من خلال نهج بيولوجيا الأنظمة، حيث يتم استخدام التحليلات الكمية لاستخلاص العوامل المهمة التي تؤثر على سلوك ووظيفة المجتمع الميكروبي. ولذلك، فإن "استخدام تقنيات بيولوجيا الأنظمة المطبقة على الميكروبيومات الأخرى، بالإضافة إلى تطوير تقنيات جديدة وتطبيق هذه الأساليب على VMB، سيكون له تأثير كبير على تحسين صحة المرأة".

إن استخدام بيولوجيا الأنظمة يمكن أن يعالج تحديات مثل هذه الشبكات التفاعلية الخارجية والداخلية المعقدة والمتعددة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام أساليب متعددة اعتمادًا على نوع المعلومات المتاحة وهدف الدراسة.

لذلك، تعتبر الأساليب الإحصائية أو المعتمدة على البيانات مثالية عندما تكون البيانات عالية الإنتاجية وفيرة في مجال دراسة جديد نسبيًا. يمكن أن يساعد هذا في توفير أدلة حول الملامح الميكروبية المرتبطة بالمرض أو الصحة. وبما أنه لا يُعرف سوى القليل عن VMB، فقد سادت النماذج المعتمدة على البيانات حتى الآن.

على العكس من ذلك، فإن الأساليب الآلية القائمة على الفرضيات تكون أفضل عندما يكون هناك الكثير معروف بالفعل عن نظام ما أو على الأقل عندما تكون البيانات الأساسية متاحة وهناك حاجة لفهم آليات العلاقات بين السبب والنتيجة الكامنة وراء الوظيفة البيولوجية. بالإضافة إلى ذلك، فهي تساعد في تحديد النطاقات التي يمكن أن يحدث فيها التركيب الميكروبي والتفاعلات في المواقف الطبيعية وغير الطبيعية.

الكتاب الإلكتروني لاكتشاف المخدرات

تجميع لأهم المقابلات والمقالات والأخبار من العام الماضي. تنزيل نسخة مجانية

تتضمن بعض الأساليب الميكانيكية حركية الفعل الجماعي أو نماذج الديناميكيات السكانية (استنادًا إلى المعادلات التفاضلية)، ونماذج التمثيل الغذائي على نطاق الجينوم (GEMs)، والنماذج القائمة على العوامل (ABMs).

ما الذي تم تحقيقه؟

لقد ساعد نهج بيولوجيا الأنظمة بالفعل في تحديد وتصنيف أنواع حالة المجتمع (CSTs) المرتبطة بالصحة أو المرض أو التحولات بين الاثنين. تم تعريفهم في البداية من خلال الوفرة الميكروبية، وقاموا بدمج البيانات الديموغرافية والصحية للمرضى لتشكيل مجموعات عنقودية هرمية. بالإضافة إلى ذلك، تم تطوير طرق أخرى مثل أقرب تصنيف للنقطه الوسطى للتغلب على التباين المتأصل في مجموعة البيانات مع النهج السابق.

تساعد مجموعات CST على تبسيط تكوين VMB وبالتالي تقترح الارتباطات مع تكوين المجتمع ووظيفته. ومع ذلك، يأتي هذا على حساب إغفال العوامل المجتمعية الخاصة بالأصناف المختلفة.

يمكن دمج مناهج omics المتعددة في استراتيجيات بيولوجيا الأنظمة، على سبيل المثال لتحديد الارتباطات مع أنواع مختلفة من المجتمعات وملامح استقلابية محددة، وعلم النسخ، وملامح الميتاجينوميات. بالإضافة إلى ذلك، يتم تشغيل نماذج الغابات العشوائية وغيرها من نماذج التعلم الآلي المتقدمة للمساعدة في التمييز بين VMBs مع هيمنة الميكروبات المختلفة مثل L. كريسباتوس مقابل L. إينر أو بيفيدوبكترياسيا.

ومن المثير للاهتمام أن نماذج الشبكة العصبية أظهرت تفوق الأيض في وصف بيئة عنق الرحم المهبلي بدقة مقارنة بتكوين VMB أو البروتينات المناعية. يمكن أن يساعد التطبيق المتكامل لهذه الاستراتيجيات في اكتشاف الدوافع المهمة لحالات VMB في الصحة والمرض.

ويمكن أن تكون المعرفة المكتسبة حول خطر الإصابة بالأمراض المنقولة جنسيًا (STI) مع زيادة تواتر الميكروبات "الضارة" ذات أهمية خاصة. على سبيل المثال، يبدو أن زيادة أعداد بكتيريا الليشمانية المرتبطة بارتفاع خطر الإصابة بالأمراض المنقولة جنسيًا، في حين ترتبط بكتيريا الليشمانية الجاسيرية بالصحة. على العكس من ذلك، ترتبط أنواع Gardnerella Vaginalis وPrevotella بعدوى الكلاميديا.

تتضمن النماذج الآلية تقنية تسمى MIMOSA (التكامل القائم على النماذج لملاحظات الأيض ووفرة الأنواع)، والتي تستخدم نمذجة الشبكة الأيضية لفهم وظيفة المجتمع من خلال محتواه الجيني. وقد ساعد هذا في تحديد أنواع Prevotella وAtopobium vaginae كمعدلات رئيسية لـ VMB باستخدام درجة إمكانات الأيض المجتمعية المحسوبة (CMP). يُظهر CMP معدل دوران كل مستقلب بواسطة مجتمع معين.

وبالمثل، يمكن أن تساعد عمليات إعادة بناء الشبكة على نطاق الجينوم (GENREs) في فهم دور الميكروبات المتطورة في VMB. تُستخدم النماذج المستندة إلى المعادلة التفاضلية العادية (ODE) لدراسة كيفية تأثير الأدوية على VMB وبيئة هذا النظام، مما يوضح كيف يتقلب التركيب بعد التعرض لعوامل مختلفة.

ماذا يكمن في المستقبل؟

ركزت مجموعة متنوعة من الدراسات على ميكروبيوم الأمعاء، مع استثمار ما يقرب من 150 مليون دولار في تطوير وتوحيد أدوات جديدة لدراستها. يمكن للباحثين في VMB استخدام هذه لأغراضهم الخاصة. يتضمن ذلك بوريتو، وهي أداة ويب تساعد على تصور مجتمع الميكروبيوم من خلال الوفرة النسبية. يمكن توسيع هذا لدراسة ميتاجينوميات VMB التي توضح كيفية ارتباط أعراض المريض بـ CSTs.

تشتمل أساليب التعلم الآلي الخاضعة للإشراف لفهم VMB بشكل أفضل على تحليل تكامل البيانات لاكتشاف العلامات الحيوية باستخدام المكونات الكامنة (DIABLO)، التي تدمج مجموعات بيانات omics من خلال الارتباط، وتحليل الارتباط القانوني المعمم المتناثر (SRGCCA)، المستخدم في مرض كرون.

للتغلب على القيود التي يفرضها نقص المعرفة حول التصنيف الوظيفي لـ VMB، يمكن أن تكون استراتيجيات التعلم غير الخاضعة للرقابة مفيدة، مثل: ب. تحليل العوامل المتعددة (MOFA).

يمكن أيضًا استخدام العديد من نماذج ODE استنادًا إلى نماذج Lotka-Volterra المعممة (gLV). وتشمل هذه web-gLV، ومحرك استدلال الأنظمة الديناميكية الميكروبية لتحليل السلاسل الزمنية للميكروبيوم (MDSINE) وتفاعلات التعلم من طريقة السلاسل الزمنية الميكروبية (LIMITS)، بالإضافة إلى التعديلات الأحدث مثل التركيبية Lotka-Volterra (cLV) وخوارزمية "تقدير الكتلة الحيوية والاستدلال النموذجي مع تعظيم التوقعات" (BEEM)، والتي لا تعتمد على القدرة الثقافية للمجتمع أو التوافر مجموعات البيانات الطولية الكبيرة.

تتضمن الأساليب الأحدث خوارزميات مثل إطار توقع العائد الثابت (conYE) وMMinte، التي تحاكي ظروف التمثيل الغذائي ونمو المجتمع بناءً على التفاعلات الكثيفة بين الأنواع. يمكن لمثل هذه التعديلات والأساليب المتطورة أن تساعد في فهم العوامل التي تشكل ديناميكية VMB في الصحة والمرض لدى مجموعات سكانية مختلفة.

مرجع:

• Lee, CYet al. (2022). Neue Perspektiven in das vaginale Mikrobiom mit Systembiologie. Trends in der Mikrobiologie. https://doi.org/10.1016/j.tim.2022.09.011. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0966842X22002578

.