Maksts mikrobioms caur sistēmu bioloģijas objektīvu

Maksts mikrobioms caur sistēmu bioloģijas objektīvu

Cilvēka organisms ir sarežģīta līdzāspastāvošu mikrobiomu ekosistēma, tostarp zarnās, ādā un makstī sievietēm. Tiem ir izšķiroša nozīme veselības un slimību ārstēšanā. Tomēr par tiem vēl ir daudz ko uzzināt.

Jauns dokuments, kas nesen tika publicēts tiešsaistē Mikrobioloģijas tendences Žurnālā ir apskatīta sistēmu bioloģijas pieeja maksts mikrobioma (VMB) izpētei, kas palīdz izprast tā sastāvu un funkcijas, kā arī mehānismus, ar kuriem tā mijiedarbojas ar saimniekorganismu.

Pārbaude: Jaunas perspektīvas maksts mikrobiomā ar sistēmu bioloģiju. Attēla kredīts: Design_Cells / Shutterstock

ievads

VMB ir ļoti svarīga sieviešu auglībai, un traucējumi var būt saistīti ar grūtniecības traucējumiem, ginekoloģiskām slimībām, piemēram, iegurņa iekaisuma slimību (PID), un vairākām infekcijām, kas ietekmē sieviešu uroģenitālo un reproduktīvo traktu. Turklāt VMB var palīdzēt ietekmēt zāļu efektivitāti sievietēm.

Tomēr VMB ir slikti izprotams, ja neskaita neskaidru ideju, ka Lactobacillus pārsvars ir saistīts ar “labu” stāvokli ar viendabīgu kopienas struktūru. Un otrādi, nevēlams VMB stāvoklis rodas, ja tiek identificētas daudzveidīgākas sugas.

Šis pēdējais suboptimālais stāvoklis bieži ir saistīts ar bakteriālo vaginozi (BV), kas rodas katrai trešajai sievietei reproduktīvā vecumā un var nopietni ietekmēt viņu auglību. Tāpēc ir nepieciešami pētījumi šajā jomā, lai izprastu šādu asociāciju virzienu un apjomu.

Problēma

Lai gan šajā jomā ir veikti daudzi pētījumi, ir grūti saprast, kā izskatās optimāls VMB, jo ir sarežģīta mijiedarbība starp mikrobiem un citiem saimniekfaktoriem. Tas nozīmē, ka veselīgs VMB var ievērojami atšķirties atkarībā no sievietes un vienas un tās pašas personas dažādos dzīves cikla posmos.

Šādas izmaiņas notiek dažu dienu laikā, atšķirībā no daudz lēnākām izmaiņām, kas novērotas zarnu, ādas un mutes mikrobiomās, kas var mainīties mēnešu vai pat gadu laikā. Diemžēl tas padara šķērsgriezuma datus diezgan nereprezentatīvus, lai pētītu VMB sastāva, funkcijas un slimību saistību, un tādējādi lielākā daļa šo datu ir mazāk noderīgi, nekā tie varētu būt.

Šeit atkal cilvēka VMB būtiski atšķiras no dzīvnieku un uz kultūru balstītiem modeļiem. Pirmajā gadījumā pat primātiem, kas nav cilvēkveidīgie primāti, nav cilvēka maksts raksturīgo apstākļu, tostarp skābā pH un Lactobacillus dominējošā stāvokļa.

Pēdējā gadījumā daži mikrobi ir neticami izturīgi pret in vitro kultūru, savukārt dažādās laboratorijās atkarībā no barotnes tiek izmantoti dažādi audzēšanas apstākļi. Tas varētu padarīt augšanas vidi ļoti atšķirīgu no cilvēka dzemdes kakla un maksts vides, kas padarītu nederīgus šādu eksperimentu rezultātus.

Kā tādi klīniskie paraugi, no kuriem tiek kultivēta, identificēta un kvantificēta maksts mikroflora, ir galvenais informācijas avots par cilvēka VMB. Šo informāciju iekrāso eksperimentāli un resursdatora mainīgie, kuriem ir nepieciešamas sarežģītas statistikas korekcijas, lai izdarītu derīgu secinājumu.

"Lai gan tas attiecas uz visām mikrobiomu vietām, [tas] ir īpaši piemērojams VMB, jo trūkst eksperimentālu modeļu, kas ļauj pārbaudīt maksts mikrobiotu kontrolētos apstākļos."

Risinājums

Šādu strupceļu var atrisināt, izmantojot sistēmu bioloģijas pieeju, kur kvantitatīvās analīzes tiek izmantotas, lai iegūtu svarīgos faktorus, kas ietekmē mikrobu kopienas uzvedību un darbību. Tāpēc "sistēmbioloģijas metožu izmantošanai, ko piemēro citiem mikrobiomiem, kā arī jaunu metožu izstrādei un šo metožu pielietošanai VMB, būs būtiska ietekme uz sieviešu veselības uzlabošanu."

Sistēmu bioloģijas izmantošana var risināt šādu sarežģītu un daudzu ārējo un iekšējo interaktīvo tīklu problēmas. Turklāt atkarībā no pieejamās informācijas veida un pētījuma mērķa var izmantot vairākas pieejas.

Tāpēc statistikas vai uz datiem balstītas metodes ir ideālas, ja salīdzinoši jaunā studiju jomā ir daudz datu ar augstu caurlaidspēju. Tas var palīdzēt sniegt norādes par to, kuri mikrobu profili ir saistīti ar slimību vai veselību. Tā kā par VMB ir maz zināms, līdz šim dominējuši uz datiem balstīti modeļi.

Un otrādi, mehāniskās metodes, kuru pamatā ir hipotēzes, ir labākas, ja par sistēmu jau ir zināms daudz vai ir pieejami vismaz pamatdati un ir jāsaprot cēloņu un seku attiecību mehānismi, kas ir bioloģiskās funkcijas pamatā. Turklāt tie palīdz noteikt diapazonus, kuros mikrobu sastāvs un mijiedarbība var notikt normālās un neparastās situācijās.

Narkotiku atklāšanas e-grāmata

Pagājušā gada populārāko interviju, rakstu un ziņu apkopojums. Lejupielādējiet bezmaksas kopiju

Dažas mehāniskās metodes ietver masu darbības kinētikas vai populācijas dinamikas modeļus (pamatojoties uz diferenciālvienādojumiem), genoma mēroga metabolisma modeļus (GEM) un uz aģentiem balstītus modeļus (ABM).

Kas ir sasniegts?

Sistēmu bioloģijas pieeja jau ir palīdzējusi identificēt un klasificēt kopienas stāvokļa tipus (CST), kas saistīti ar veselību, slimībām vai pārejām starp abiem. Vispirms tos noteica mikrobu pārpilnība, un tie integrēja pacientu demogrāfiskos un veselības datus, veidojot hierarhiskas klasterizācijas grupas. Turklāt ir izstrādātas citas metodes, piemēram, tuvākā centroīda klasifikācija, lai pārvarētu datu kopas raksturīgās atšķirības ar iepriekšējo pieeju.

CST grupas palīdz vienkāršot VMB sastāvu un tādējādi ierosina asociācijas ar kopienas sastāvu un funkciju. Tomēr tas ir saistīts ar to, ka netiek ņemti vērā kopienas faktori, kas raksturīgi dažādiem taksoniem.

Multi-omikas pieejas varētu integrēt sistēmu bioloģijas stratēģijās, piemēram, lai identificētu asociācijas ar dažāda veida kopienām un specifiskiem metabolomikas, transkriptomikas un metagenomikas profiliem. Turklāt tiek izmantoti nejauši meža modeļi un citi uzlaboti mašīnmācīšanās modeļi, lai palīdzētu atšķirt VMB, kuros dominē dažādi mikrobi, piemēram, L. crispatus pret L. iners vai Bifidobacteriaceae.

Interesanti, ka neironu tīklu modeļi ir parādījuši metabolomikas pārākumu, precīzi aprakstot cervivaginālo vidi, salīdzinot ar VMB sastāvu vai imūnproteomiku. Šo stratēģiju integrēta piemērošana varētu palīdzēt novērst svarīgos VMB stāvokļu virzītājspēkus veselības un slimību jomā.

Īpaši svarīgas varētu būt iegūtās zināšanas par seksuāli transmisīvo infekciju (STI) risku ar paaugstinātu “slikto” mikrobu biežumu. Piemēram, šķiet, ka L. iners palielināšanās ir saistīta ar lielāku STI risku, savukārt L. gasseri ar veselību. Un otrādi, Gardnerella vaginalis un Prevotella sugas ir saistītas ar hlamīdiju infekciju.

Mehāniskie modeļi ietver paņēmienu, ko sauc par MIMOSA (uz modeļiem balstīta metabolītu novērojumu un sugu daudzuma integrācija), kas izmanto vielmaiņas tīkla modelēšanu, lai izprastu kopienas funkciju, izmantojot tās gēnu saturu. Tas palīdzēja identificēt Prevotella sugas un Atopobium vaginae kā galvenos VMB modulatorus, izmantojot aprēķināto kopienas metabolītu potenciāla (CMP) rādītāju. CMP parāda katra metabolīta apgrozījumu noteiktā kopienā.

Tāpat genoma mēroga tīkla rekonstrukcijas (GENRE) varētu palīdzēt izprast sarežģītu mikrobu lomu VMB. Uz parastajiem diferenciālvienādojumiem (ODE) balstīti modeļi tiek izmantoti, lai pētītu, kā zāles var ietekmēt VMB un šīs sistēmas ekoloģiju, parādot, kā sastāvs svārstās pēc dažādu faktoru iedarbības.

Kas slēpjas nākotnē?

Dažādi pētījumi ir vērsti uz zarnu mikrobiomu, un gandrīz 150 miljoni ASV dolāru ir ieguldīti jaunu pētījumu rīku izstrādē un standartizācijā. VMB pētnieki tos var izmantot saviem mērķiem. Tas ietver BURRITO — tīmekļa rīku, kas palīdz vizualizēt mikrobiomu kopienu pēc relatīvās pārpilnības. To varētu paplašināt, lai izpētītu VMB metagenomiku, parādot, kā pacienta simptomi ir saistīti ar CST.

Uzraudzītās mašīnmācīšanās pieejas, lai labāk izprastu VMB, ietver datu integrācijas analīzi biomarķieru atklāšanai, izmantojot latentos komponentus (DIABLO), kas integrē omikas datu kopas, izmantojot korelāciju, un mazo regulāro vispārējo kanonisko korelācijas analīzi (SRGCCA), ko izmanto Krona slimībā.

Lai pārvarētu ierobežojumus, ko rada zināšanu trūkums par VMB funkcionālo klasifikāciju, var būt noderīgas nepārraudzītas mācīšanās stratēģijas, piemēram: B. Multi-omic faktoru analīze (MOFA).

Daudzus ODE modeļus var izmantot arī, pamatojoties uz vispārinātajiem Lotka-Volterra (gLV) modeļiem. Tie ietver tīmekļa gLV, mikrobu dinamisko sistēmu secinājumu dzinēju mikrobiomu laikrindu analīzei (MDSINE) un mācīšanās mijiedarbību no mikrobu laikrindas (LIMITS) metodes, kā arī jaunākus pielāgojumus, piemēram, kompozīcijas Lotka-Volterra (cLV) un “Biomass Estimation with Maximization Animation and Exorip Model”, nav atkarīgi no kopienas kultūras iespējām vai pieejamības lielas garengriezuma datu kopas.

Jaunākās metodes ietver tādus algoritmus kā Constant Yield Expectation Framework (conYE) un MMinte, kas simulē apstākļus metabolismam un kopienas augšanai, pamatojoties uz blīvu mijiedarbību starp sugām. Šādi sarežģīti pielāgojumi un pieejas varētu palīdzēt izprast faktorus, kas veido dinamisko VMB veselības un slimību jomā dažādās populācijās.

Atsauce:

• 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

.