A hüvelyi mikrobiom a rendszerbiológia szemüvegén keresztül

A hüvelyi mikrobiom a rendszerbiológia szemüvegén keresztül

Az emberi szervezet egy összetett ökoszisztéma, amely együttélő mikrobiomokból áll, beleértve a nők bélrendszerében, bőrében és hüvelyében lévő mikrobiomokat. Ezek döntő szerepet játszanak az egészségben és a betegségekben. Azonban még mindig sokat kell tanulni róluk.

Egy új tanulmány nemrég jelent meg az interneten Trendek a mikrobiológiában A folyóirat áttekinti a vaginális mikrobiom (VMB) tanulmányozásának rendszerbiológiai megközelítését, amely segít megérteni összetételét és működését, valamint azokat a mechanizmusokat, amelyek révén kölcsönhatásba lép a gazdaszervezettel.

Vizsgálat: Új perspektívák a hüvelyi mikrobiomról a rendszerbiológiával. A kép jóváírása: Design_Cells / Shutterstock

bevezetés

A VMB kulcsfontosságú a női termékenység szempontjából, és a rendellenességek összefüggésbe hozhatók terhességi rendellenességekkel, nőgyógyászati ​​betegségekkel, például kismedencei gyulladásos betegséggel (PID), valamint számos fertőzéssel, amelyek a női urogenitális és reproduktív rendszert érintik. Ezenkívül a VMB segíthet befolyásolni a gyógyszerek hatékonyságát a nőknél.

A VMB azonban kevéssé ismert, eltekintve attól a homályos elképzeléstől, hogy a Lactobacillus túlsúlya homogén közösségszerkezettel rendelkező „jó” állapothoz kapcsolódik. Ezzel szemben a VMB nemkívánatos állapota akkor következik be, amikor több változatos fajt nagyobb abundanciával azonosítanak.

Ez utóbbi szuboptimális állapot gyakran társul bakteriális vaginosishoz (BV), amely minden harmadik nőnél fordul elő szaporodási évei alatt, és súlyos következményekkel járhat a termékenységre nézve. Ezért ezen a területen kutatásra van szükség ahhoz, hogy megértsük az ilyen társulások irányát és mértékét.

A probléma

Bár számos tanulmányt végeztek ezen a területen, nehéz megérteni, hogyan néz ki az optimális VMB a mikrobák és más gazdatényezők közötti összetett kölcsönhatások miatt. Ez azt jelenti, hogy az egészséges VMB nőről nőre és ugyanazon személy életciklusának különböző pontjain jelentősen eltérhet.

Az ilyen változások napokon belül bekövetkeznek, ellentétben a bélben, a bőrben és a szájüregi mikrobiomokban megfigyelhető sokkal lassabb változással, amely hónapok vagy akár évek alatt is változhat. Sajnos ez a keresztmetszeti adatokat meglehetősen nem reprezentatívvá teszi a VMB összetétele, funkciója és betegségei összefüggésének tanulmányozása szempontjából – és így ezen adatok többsége kevésbé hasznos, mint amilyen lehet.

Itt is az emberi VMB jelentősen eltér az állatokétól és a kultúrán alapuló modellektől. Az előbbi esetben még a főemlősök sem mutatják az emberi hüvely jellegzetes állapotait, beleértve a savas pH-t és a Lactobacillus dominanciáját.

Ez utóbbi esetben egyes mikrobák hihetetlenül ellenállóak az in vitro tenyésztéssel szemben, míg a különböző laboratóriumok a táptalajtól függően eltérő tenyésztési körülményeket alkalmaznak. Ez jelentősen eltérhet a növekedési környezettől az emberi méhnyak és hüvely környezetétől, ami érvénytelenné tenné az ilyen kísérletek eredményeit.

Mint ilyenek, azok a klinikai minták, amelyekből a hüvelyi mikroflórát tenyésztik, azonosítják és számszerűsítik, képezik az elsődleges információforrást az emberi VMB-ről. Ezeket az információkat olyan kísérleti és gazdaváltozók színesítik, amelyek kifinomult statisztikai kiigazításokat igényelnek az érvényes következtetés levonásához.

"Bár minden mikrobióm-helyre vonatkozik, [ez] különösen érvényes a VMB-re, mivel nincsenek olyan kísérleti modellek, amelyek lehetővé teszik a hüvelyi mikrobióta ellenőrzött körülmények közötti kikérdezését."

A megoldás

Egy ilyen zsákutcát rendszerbiológiai megközelítéssel lehet feloldani, ahol kvantitatív elemzésekkel kinyerik azokat a fontos tényezőket, amelyek befolyásolják a mikrobiális közösség viselkedését és működését. Ezért „a más mikrobiomokra alkalmazott rendszerbiológiai technikák alkalmazása, valamint az új technikák kifejlesztése és ezeknek a módszereknek a VMB-ben való alkalmazása jelentős hatással lesz a nők egészségi állapotának javítására”.

A rendszerbiológia alkalmazása képes kezelni az ilyen összetett és többszörös külső és belső interaktív hálózatok kihívásait. Ezenkívül a rendelkezésre álló információ típusától és a vizsgálat céljától függően többféle megközelítés is alkalmazható.

Ezért a statisztikai vagy adatvezérelt módszerek ideálisak, ha a nagy áteresztőképességű adatok bőségesek egy viszonylag új kutatási területen. Ez segíthet nyomokat adni arról, hogy mely mikrobiális profilok kapcsolódnak a betegséghez vagy az egészséghez. Mivel keveset tudunk a VMB-ről, eddig az adatvezérelt modellek érvényesültek.

Ezzel szemben a hipotéziseken alapuló mechanisztikus módszerek jobbak, ha egy rendszerről már sokat tudunk, vagy legalább az alapvető adatok rendelkezésre állnak, és meg kell érteni a biológiai működés mögött meghúzódó ok-okozati összefüggések mechanizmusait. Ezenkívül segítenek meghatározni azokat a tartományokat, amelyeken belül a mikrobiális összetétel és kölcsönhatások előfordulhatnak normál és rendellenes helyzetekben.

Drogfelfedező e-könyv

Összeállítás az elmúlt év legjobb interjúiból, cikkeiről és híreiről. Tölts le egy ingyenes példányt

Egyes mechanikai módszerek közé tartoznak a tömeghatás-kinetikai vagy populációdinamikai modellek (differenciálegyenletek alapján), a genom léptékű metabolikus modellek (GEM) és az ágens-alapú modellek (ABM).

Mit sikerült elérni?

A rendszerbiológiai megközelítés már segített azonosítani és kategorizálni az egészséggel, betegséggel vagy a kettő közötti átmenetekkel kapcsolatos közösségi állapottípusokat (CST-k). Először a mikrobiális bőség alapján határozták meg, integrálták a betegek demográfiai és egészségügyi adatait, hogy hierarchikus klasztercsoportokat alkossanak. Ezen túlmenően más módszereket is kifejlesztettek, például a legközelebbi centroid osztályozást, hogy az előző megközelítéssel leküzdjék az adatkészletben rejlő eltéréseket.

A CST-csoportok segítenek a VMB összetételének egyszerűsítésében, és így asszociációkat javasolnak a közösség összetételével és funkciójával. Ennek azonban az az ára, hogy figyelmen kívül hagyjuk a különböző taxonokra jellemző közösségi tényezőket.

A multi-omikai megközelítéseket be lehetne építeni a rendszerbiológiai stratégiákba, például a különböző típusú közösségekkel való asszociációk azonosítására, valamint specifikus metabolomikai, transzkriptomikai és metagenomikai profilokra. Ezenkívül véletlenszerű erdőmodelleket és más fejlett gépi tanulási modelleket helyeznek üzembe, hogy segítsenek megkülönböztetni a VMB-ket, amelyekben különböző mikrobák dominálnak, mint például a L. crispatus vs. L. iners vagy Bifidobacteriaceae.

Érdekes módon a neurális hálózati modellek kimutatták a metabolomika felsőbbrendűségét a cervicovaginális környezet pontos leírásában, akár a VMB összetételével, akár az immunproteomikával összehasonlítva. Ezeknek a stratégiáknak az integrált alkalmazása segíthet kiküszöbölni a VMB állapotok egészséggel és betegségekkel kapcsolatos fontos mozgatórugóit.

Különösen fontosak lehetnek a „rossz” mikrobák fokozott gyakoriságával járó szexuális úton terjedő fertőzések (STI) kockázatával kapcsolatos ismeretek. Például úgy tűnik, hogy az L. iners növekedése az STI-k nagyobb kockázatával jár, míg az L. gasseri az egészséggel. Ezzel szemben a Gardnerella vaginalis és a Prevotella fajok chlamydia fertőzéssel járnak.

A mechanisztikus modellek közé tartozik a MIMOSA (Model-based Integration of Metabolite Observations and Species Abundances) nevű technika, amely metabolikus hálózatmodellezést használ a közösség működésének megértéséhez géntartalmán keresztül. Ez segített azonosítani a Prevotella fajokat és az Atopobium vaginae-t, mint a VMB kulcsfontosságú modulátorait, egy számított közösségi alapú metabolitpotenciál (CMP) pontszám segítségével. A CMP az egyes metabolitok forgalmát mutatja egy adott közösségben.

Hasonlóképpen, a genom léptékű hálózati rekonstrukciók (GENRE-k) segíthetnek megérteni a kifinomult mikrobák szerepét a VMB-ben. Közönséges differenciálegyenleten (ODE) alapuló modelleket használnak annak tanulmányozására, hogy a gyógyszerek hogyan befolyásolhatják a VMB-t és ennek a rendszernek az ökológiáját, megmutatva, hogyan ingadozik az összetétel a különböző tényezőknek való kitettség után.

Mi rejlik a jövőben?

Számos tanulmány a bél mikrobiomára összpontosított, és közel 150 millió dollárt fektettek be a tanulmányozáshoz szükséges új eszközök fejlesztésébe és szabványosításába. A VMB kutatói ezeket felhasználhatják saját céljaikra. Ez magában foglalja a BURRITO-t, egy internetes eszközt, amely segít a mikrobióm közösségek relatív bősége alapján vizualizálni. Ezt ki lehetne terjeszteni a VMB metagenomika tanulmányozására, amely megmutatja, hogyan kapcsolódnak a betegek tünetei a CST-ekhez.

A VMB jobb megértését segítő felügyelt gépi tanulási megközelítések közé tartozik az adatintegrációs elemzés a biomarkerek felfedezéséhez latens komponensek használatával (DIABLO), amely korreláción keresztül integrálja az omikai adatkészleteket, és a Crohn-betegségben használt ritka szabályos általánosított kanonikus korrelációs elemzés (SRGCCA).

A VMB funkcionális besorolásával kapcsolatos ismeretek hiánya által támasztott korlátok leküzdésére a felügyelet nélküli tanulási stratégiák hasznosak lehetnek, mint például: B. multi-omic factor analysis (MOFA).

Számos ODE-modell használható az általánosított Lotka-Volterra (gLV) modellek alapján is. Ezek közé tartozik a web-gLV, a Microbial Dynamical Systems Inference Engine for Microbiome Time-Series Analysis (MDSINE) és a Learning Interactions from Microbial Time Series (LIMITS) módszer, valamint az újabb adaptációk, mint például a Compositional Lotka-Volterra (cLV) és a „Biomass Estimation with Maximization and Exorip Modell” (Biomasszabecslés a maximalizálással és az EM modellel). nem függenek a közösség kulturális kapacitásától vagy a nagy longitudinális adatkészletek elérhetősége.

Az újabb módszerek közé tartoznak az olyan algoritmusok, mint a Constant Yield Expectation Framework (conYE) és az MMinte, amelyek a fajok közötti sűrű kölcsönhatások alapján szimulálják az anyagcsere és a közösség növekedésének feltételeit. Az ilyen kifinomult adaptációk és megközelítések segíthetnek megérteni azokat a tényezőket, amelyek a dinamikus VMB-t alakítják az egészségben és a betegségekben a különböző populációkban.

Referencia:

• 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

.