Το κολπικό μικροβίωμα μέσα από το φακό της βιολογίας συστημάτων

Το κολπικό μικροβίωμα μέσα από το φακό της βιολογίας συστημάτων

Ο ανθρώπινος οργανισμός είναι ένα πολύπλοκο οικοσύστημα από συνυπάρχοντα μικροβιώματα, συμπεριλαμβανομένων αυτών στο έντερο, το δέρμα και τον κόλπο στις γυναίκες. Αυτά παίζουν καθοριστικό ρόλο στην υγεία και την ασθένεια. Ωστόσο, υπάρχουν ακόμη πολλά να μάθουμε γι 'αυτούς.

Μια νέα εργασία που δημοσιεύτηκε πρόσφατα στο διαδίκτυο Τάσεις στη Μικροβιολογία Το περιοδικό εξετάζει την προσέγγιση της βιολογίας συστημάτων για τη μελέτη του κολπικού μικροβιώματος (VMB), η οποία βοηθά στην κατανόηση της σύνθεσης και της λειτουργίας του, καθώς και των μηχανισμών με τους οποίους αλληλεπιδρά με τον ξενιστή.

Εξέταση: Νέες προοπτικές για το μικροβίωμα του κόλπου με τη βιολογία συστημάτων. Πίστωση εικόνας: Design_Cells / Shutterstock

εισαγωγή

Το VMB είναι ζωτικής σημασίας για τη γυναικεία γονιμότητα και οι διαταραχές μπορεί να σχετίζονται με διαταραχές εγκυμοσύνης, γυναικολογικές ασθένειες όπως η φλεγμονώδης νόσος της πυέλου (PID) και μια σειρά λοιμώξεων που επηρεάζουν το γυναικείο ουρογεννητικό και αναπαραγωγικό σύστημα. Επιπλέον, το VMB μπορεί να βοηθήσει να επηρεάσει την αποτελεσματικότητα του φαρμάκου στις γυναίκες.

Ωστόσο, το VMB είναι ελάχιστα κατανοητό, εκτός από μια αόριστη ιδέα ότι η επικράτηση του Lactobacillus σχετίζεται με μια «καλή» κατάσταση με μια ομοιογενή δομή κοινότητας. Αντίθετα, μια ανεπιθύμητη κατάσταση του VMB εμφανίζεται όταν εντοπίζονται περισσότερα διαφορετικά είδη σε μεγαλύτερη αφθονία.

Αυτή η τελευταία υποβέλτιστη κατάσταση συχνά σχετίζεται με βακτηριακή κολπίτιδα (BV), η οποία εμφανίζεται σε μία στις τρεις γυναίκες κατά τη διάρκεια των αναπαραγωγικών τους ετών και μπορεί να έχει σοβαρές συνέπειες για τη γονιμότητά τους. Επομένως, απαιτείται έρευνα σε αυτόν τον τομέα για να κατανοήσουμε την κατεύθυνση και την έκταση τέτοιων συσχετισμών.

Το πρόβλημα

Παρόλο που έχουν διεξαχθεί πολλές μελέτες σε αυτόν τον τομέα, είναι δύσκολο να κατανοήσουμε πώς μοιάζει ένα βέλτιστο VMB λόγω των πολύπλοκων αλληλεπιδράσεων μεταξύ μικροβίων και άλλων παραγόντων ξενιστή. Αυτό σημαίνει ότι το υγιές VMB μπορεί να διαφέρει σημαντικά από γυναίκα σε γυναίκα και σε διαφορετικά σημεία του κύκλου ζωής του ίδιου ατόμου.

Τέτοιες αλλαγές συμβαίνουν μέσα σε ημέρες, σε αντίθεση με την πολύ πιο αργή αλλαγή που παρατηρείται στα μικροβιώματα του εντέρου, του δέρματος και του στόματος, η οποία μπορεί να αλλάξει σε μήνες ή και χρόνια. Δυστυχώς, αυτό καθιστά τα συγχρονικά δεδομένα αρκετά μη αντιπροσωπευτικά για τη μελέτη της συσχέτισης της σύνθεσης, της λειτουργίας και της νόσου του VMB - και επομένως κάνει τα περισσότερα από αυτά τα δεδομένα λιγότερο χρήσιμα από ό,τι θα μπορούσαν να είναι.

Και εδώ, το ανθρώπινο VMB διαφέρει σημαντικά από αυτό των ζώων και των μοντέλων που βασίζονται σε πολιτισμούς. Στην πρώτη περίπτωση, ακόμη και τα πρωτεύοντα πλην του ανθρώπου δεν παρουσιάζουν τις χαρακτηριστικές καταστάσεις του ανθρώπινου κόλπου, συμπεριλαμβανομένου του όξινου pH και της κυριαρχίας του γαλακτοβάκιλλου.

Στην τελευταία περίπτωση, ορισμένα μικρόβια είναι απίστευτα ανθεκτικά στην in vitro καλλιέργεια, ενώ διαφορετικά εργαστήρια χρησιμοποιούν διαφορετικές συνθήκες καλλιέργειας ανάλογα με το μέσο. Αυτό θα μπορούσε να κάνει το περιβάλλον ανάπτυξης πολύ διαφορετικό από αυτό του ανθρώπινου τραχήλου και του κόλπου, γεγονός που θα ακύρωνε τα αποτελέσματα τέτοιων πειραμάτων.

Ως εκ τούτου, κλινικά δείγματα από τα οποία καλλιεργείται, ταυτοποιείται και ποσοτικοποιείται η κολπική μικροχλωρίδα αποτελούν την πρωταρχική πηγή πληροφοριών για την ανθρώπινη VMB. Αυτές οι πληροφορίες χρωματίζονται από πειραματικές μεταβλητές και μεταβλητές κεντρικού υπολογιστή που απαιτούν εξελιγμένες στατιστικές προσαρμογές για να καταλήξουν σε έγκυρο συμπέρασμα.

«Αν και σχετίζεται με όλες τις τοποθεσίες μικροβιώματος, [αυτό] ισχύει ιδιαίτερα για το VMB λόγω της έλλειψης πειραματικών μοντέλων που επιτρέπουν την ανάκριση της κολπικής μικροχλωρίδας υπό ελεγχόμενες συνθήκες».

Η λύση

Ένα τέτοιο αδιέξοδο μπορεί να επιλυθεί με μια προσέγγιση συστημικής βιολογίας, όπου χρησιμοποιούνται ποσοτικές αναλύσεις για την εξαγωγή των σημαντικών παραγόντων που επηρεάζουν τη συμπεριφορά και τη λειτουργία μιας μικροβιακής κοινότητας. Ως εκ τούτου, «η χρήση τεχνικών βιολογίας συστημάτων που εφαρμόζονται σε άλλα μικροβιώματα, καθώς και η ανάπτυξη νέων τεχνικών και η εφαρμογή αυτών των μεθόδων στο VMB, θα έχει σημαντικό αντίκτυπο στη βελτίωση της υγείας των γυναικών».

Η χρήση της βιολογίας συστημάτων μπορεί να αντιμετωπίσει τις προκλήσεις τέτοιων πολύπλοκων και πολλαπλών εξωτερικών και εσωτερικών διαδραστικών δικτύων. Επιπλέον, μπορούν να χρησιμοποιηθούν πολλαπλές προσεγγίσεις ανάλογα με το είδος των διαθέσιμων πληροφοριών και τον στόχο της μελέτης.

Επομένως, οι στατιστικές μέθοδοι ή οι μέθοδοι που βασίζονται σε δεδομένα είναι ιδανικές όταν τα δεδομένα υψηλής απόδοσης είναι άφθονα σε ένα σχετικά νέο πεδίο μελέτης. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στην παροχή ενδείξεων σχετικά με τα μικροβιακά προφίλ που σχετίζονται με ασθένεια ή υγεία. Δεδομένου ότι λίγα είναι γνωστά για το VMB, τα μοντέλα που βασίζονται σε δεδομένα έχουν επικρατήσει μέχρι στιγμής.

Αντίθετα, οι μηχανιστικές μέθοδοι που βασίζονται σε υποθέσεις είναι καλύτερες όταν είναι ήδη γνωστά πολλά για ένα σύστημα ή τουλάχιστον τα βασικά δεδομένα είναι διαθέσιμα και υπάρχει ανάγκη κατανόησης των μηχανισμών των σχέσεων αιτίου-αποτελέσματος που διέπουν τη βιολογική λειτουργία. Επιπλέον, βοηθούν στον καθορισμό των περιοχών εντός των οποίων η μικροβιακή σύνθεση και αλληλεπιδράσεις μπορούν να συμβούν σε φυσιολογικές και μη φυσιολογικές καταστάσεις.

Ηλεκτρονικό βιβλίο ανακάλυψης φαρμάκων

Συγκέντρωση των κορυφαίων συνεντεύξεων, άρθρων και ειδήσεων του περασμένου έτους. Κατεβάστε ένα δωρεάν αντίγραφο

Ορισμένες μηχανιστικές μέθοδοι περιλαμβάνουν μοντέλα κινητικής δράσης μάζας ή δυναμικής πληθυσμού (με βάση διαφορικές εξισώσεις), μεταβολικά μοντέλα κλίμακας γονιδιώματος (GEM) και μοντέλα βασισμένα σε παράγοντες (ABMs).

Τι έχει επιτευχθεί;

Η προσέγγιση της συστημικής βιολογίας έχει ήδη βοηθήσει στον εντοπισμό και την κατηγοριοποίηση τύπων κοινοτικών καταστάσεων (CST) που σχετίζονται με την υγεία, τις ασθένειες ή τις μεταβάσεις μεταξύ των δύο. Πρώτα ορίστηκαν από τη μικροβιακή αφθονία, ενσωμάτωσαν δημογραφικά δεδομένα και δεδομένα υγείας των ασθενών για να σχηματίσουν ιεραρχικές ομάδες ομαδοποίησης. Επιπλέον, έχουν αναπτυχθεί άλλες μέθοδοι, όπως η ταξινόμηση του πλησιέστερου κεντροειδούς, για να ξεπεραστεί η εγγενής διακύμανση στο σύνολο δεδομένων με την προηγούμενη προσέγγιση.

Οι ομαδοποιήσεις CST βοηθούν στην απλούστευση της σύνθεσης VMB και επομένως προτείνουν συσχετίσεις με τη σύνθεση και τη λειτουργία της κοινότητας. Ωστόσο, αυτό έχει το κόστος της παράβλεψης των κοινοτικών παραγόντων που είναι ειδικοί για διαφορετικά ταξινομικά τμήματα.

Οι προσεγγίσεις πολλαπλής ωμικής θα μπορούσαν να ενσωματωθούν σε στρατηγικές βιολογίας συστημάτων, για παράδειγμα για τον εντοπισμό συσχετίσεων με διαφορετικούς τύπους κοινοτήτων και συγκεκριμένα προφίλ μεταβολομικής, μεταγραφομικής και μεταγονιδιωματικής. Επιπλέον, τυχαία μοντέλα δασών και άλλα προηγμένα μοντέλα μηχανικής μάθησης τίθενται σε λειτουργία για να βοηθήσουν στη διάκριση των VMB με κυριαρχία διαφορετικών μικροβίων, όπως L. crispatus έναντι L. iners ή Bifidobacteriaceae.

Είναι ενδιαφέρον ότι τα μοντέλα νευρωνικών δικτύων έχουν αποδείξει την ανωτερότητα της μεταβολομικής στην ακριβή περιγραφή του τραχηλικοκολπικού περιβάλλοντος σε σύγκριση είτε με τη σύνθεση VMB είτε με την ανοσοπρωτεϊνική. Η ολοκληρωμένη εφαρμογή αυτών των στρατηγικών θα μπορούσε να βοηθήσει στην εξάλειψη των σημαντικών οδηγών των καταστάσεων VMB στην υγεία και τις ασθένειες.

Η γνώση που αποκτήθηκε σχετικά με τον κίνδυνο μιας σεξουαλικά μεταδιδόμενης λοίμωξης (ΣΜΝ) με αυξημένη συχνότητα «κακών» μικροβίων θα μπορούσε να είναι ιδιαίτερα σημαντική. Για παράδειγμα, η αύξηση των L. iners φαίνεται να σχετίζεται με υψηλότερο κίνδυνο για ΣΜΝ, ενώ η L. gasseri σχετίζεται με την υγεία. Αντίθετα, τα είδη Gardnerella vaginalis και Prevotella σχετίζονται με μόλυνση από χλαμύδια.

Τα μηχανιστικά μοντέλα περιλαμβάνουν την τεχνική που ονομάζεται MIMOSA (Model-based Integration of Metabolite Observations and Species Abundances), η οποία χρησιμοποιεί μοντελοποίηση μεταβολικών δικτύων για να κατανοήσει τη λειτουργία της κοινότητας μέσω του περιεχομένου γονιδίων της. Αυτό βοήθησε στον εντοπισμό των ειδών Prevotella και Atopobium vaginae ως βασικών ρυθμιστών του VMB χρησιμοποιώντας μια υπολογισμένη βαθμολογία δυναμικού μεταβολίτη με βάση την κοινότητα (CMP). Η CMP δείχνει τον κύκλο εργασιών κάθε μεταβολίτη από μια δεδομένη κοινότητα.

Ομοίως, οι ανακατασκευές δικτύου σε κλίμακα γονιδιώματος (GENREs) θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην κατανόηση του ρόλου των εξελιγμένων μικροβίων στο VMB. Τα μοντέλα που βασίζονται σε συνηθισμένες διαφορικές εξισώσεις (ODE) χρησιμοποιούνται για τη μελέτη του τρόπου με τον οποίο τα φάρμακα μπορούν να επηρεάσουν το VMB και την οικολογία αυτού του συστήματος, δείχνοντας πώς η σύνθεση κυμαίνεται μετά από έκθεση σε διάφορους παράγοντες.

Τι υπάρχει στο μέλλον;

Διάφορες μελέτες έχουν επικεντρωθεί στο μικροβίωμα του εντέρου, με σχεδόν 150 εκατομμύρια δολάρια να επενδύονται στην ανάπτυξη και την τυποποίηση νέων εργαλείων για τη μελέτη του. Οι ερευνητές VMB μπορούν να τα χρησιμοποιήσουν για τους δικούς τους σκοπούς. Αυτό περιλαμβάνει το BURRITO, ένα διαδικτυακό εργαλείο που βοηθά στην οπτικοποίηση μιας κοινότητας μικροβιώματος σε σχετική αφθονία. Αυτό θα μπορούσε να επεκταθεί για τη μελέτη της μεταγονιδιωματικής του VMB που δείχνει πώς σχετίζονται τα συμπτώματα των ασθενών με τα CST.

Οι εποπτευόμενες προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης για την καλύτερη κατανόηση του VMB περιλαμβάνουν την ανάλυση ενσωμάτωσης δεδομένων για την ανακάλυψη βιοδεικτών με χρήση λανθάνον στοιχείων (DIABLO), τα οποία ενσωματώνουν σύνολα δεδομένων omics μέσω συσχέτισης και την Ανάλυση αραιής τακτοποιημένης γενικευμένης κανονικής συσχέτισης (SRGCCA), που χρησιμοποιείται στη νόσο του Crohn.

Για να ξεπεραστούν οι περιορισμοί που επιβάλλονται από την έλλειψη γνώσης σχετικά με τη λειτουργική ταξινόμηση του VMB, μπορούν να είναι χρήσιμες στρατηγικές μάθησης χωρίς επίβλεψη, όπως: Β. ανάλυση πολλαπλών ομικών παραγόντων (MOFA).

Πολλά μοντέλα ODE μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν με βάση τα μοντέλα Generalized Lotka-Volterra (gLV). Αυτά περιλαμβάνουν το web-gLV, το Microbial Dynamical Systems Inference Engine for Microbiome Time-Series Analysis (MDSINE) και τη μέθοδο Learning Interactions from Microbial Time Series (LIMITS), καθώς και πιο πρόσφατες προσαρμογές όπως η Compositional Lotka-Volterra (cLV) και η «Εκτίμηση Μέγιστης Εκτίμησης και Εκτίμησης Βιομάζας» (BEEM), τα οποία δεν εξαρτώνται από την πολιτιστική ικανότητα της κοινότητας ή του διαθεσιμότητα μεγάλων συνόλων διαχρονικών δεδομένων.

Οι νεότερες μέθοδοι περιλαμβάνουν αλγόριθμους όπως το Constant Yield Expectation Framework (conYE) και το MMinte, οι οποίοι προσομοιώνουν τις συνθήκες για το μεταβολισμό και την ανάπτυξη της κοινότητας με βάση τις πυκνές αλληλεπιδράσεις μεταξύ των ειδών. Τέτοιες εξελιγμένες προσαρμογές και προσεγγίσεις θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην κατανόηση των παραγόντων που διαμορφώνουν το δυναμικό VMB στην υγεία και τις ασθένειες σε διαφορετικούς πληθυσμούς.

Αναφορά:

• 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

.