O microbioma vaginal através das lentes da biologia de sistemas

O microbioma vaginal através das lentes da biologia de sistemas

O organismo humano é um ecossistema complexo de microbiomas coexistentes, incluindo os do intestino, da pele e da vagina das mulheres. Estes desempenham um papel crucial na saúde e na doença. No entanto, ainda há muito que aprender sobre eles.

Um novo artigo publicado recentemente on-line em Tendências em Microbiologia A revista analisa a abordagem da biologia de sistemas para estudar o microbioma vaginal (VMB), o que ajuda a compreender a sua composição e função, bem como os mecanismos pelos quais interage com o hospedeiro.

Exame: Novas perspectivas sobre o microbioma vaginal com biologia de sistemas. Crédito da imagem: Design_Cells/Shutterstock

introdução

O VMB é crucial para a fertilidade feminina e os distúrbios podem estar associados a distúrbios da gravidez, doenças ginecológicas, como a doença inflamatória pélvica (DIP), e uma série de infecções que afetam o trato urogenital e reprodutivo feminino. Além disso, o VMB pode ajudar a influenciar a eficácia dos medicamentos em mulheres.

No entanto, o VMB é pouco compreendido, exceto por uma vaga ideia de que a predominância de Lactobacillus está associada a uma condição “boa” com uma estrutura comunitária homogênea. Por outro lado, um estado indesejável do VMB ocorre quando espécies mais diversas são identificadas em maior abundância.

Esta última condição subótima está frequentemente associada à vaginose bacteriana (VB), que ocorre em uma em cada três mulheres durante os seus anos reprodutivos e pode ter consequências graves para a sua fertilidade. Portanto, pesquisas nesta área são necessárias para compreender a direção e a extensão de tais associações.

O problema

Embora muitos estudos tenham sido realizados nesta área, é difícil entender como é um VMB ideal devido às complexas interações entre micróbios e outros fatores do hospedeiro. Isto significa que o VMB saudável pode variar significativamente de mulher para mulher e em diferentes pontos do ciclo de vida da mesma pessoa.

Tais alterações ocorrem em poucos dias, em contraste com as alterações muito mais lentas observadas nos microbiomas intestinais, cutâneos e orais, que podem mudar ao longo de meses ou mesmo anos. Infelizmente, isso torna os dados transversais pouco representativos para o estudo da associação entre a composição, função e doença do VMB – e, portanto, torna a maioria desses dados menos úteis do que poderiam ser.

Aqui, novamente, o VMB humano difere significativamente daquele dos animais e dos modelos baseados em cultura. No primeiro caso, mesmo os primatas não humanos não apresentam as condições características da vagina humana, incluindo pH ácido e dominância de Lactobacillus.

Neste último caso, alguns micróbios são incrivelmente resistentes à cultura in vitro, enquanto diferentes laboratórios utilizam diferentes condições de cultura dependendo do meio. Isto poderia tornar o ambiente de crescimento muito diferente daquele do colo do útero e da vagina humanos, o que invalidaria os resultados de tais experiências.

Como tal, as amostras clínicas a partir das quais a microflora vaginal é cultivada, identificada e quantificada constituem a principal fonte de informação sobre o VMB humano. Esta informação é colorida por variáveis ​​experimentais e hospedeiras que requerem ajustes estatísticos sofisticados para chegar a uma conclusão válida.

“Embora seja relevante para todos os locais do microbioma, [isto] é particularmente aplicável ao VMB devido à falta de modelos experimentais que permitam a interrogação da microbiota vaginal sob condições controladas.”

A solução

Tal impasse pode ser resolvido com uma abordagem de biologia de sistemas, onde análises quantitativas são utilizadas para extrair os fatores importantes que influenciam o comportamento e a função de uma comunidade microbiana. Portanto, “o uso de técnicas de biologia de sistemas aplicadas a outros microbiomas, bem como o desenvolvimento de novas técnicas e a aplicação destes métodos ao VMB, terão um impacto significativo na melhoria da saúde das mulheres”.

O uso da biologia de sistemas pode enfrentar os desafios dessas redes interativas externas e internas, complexas e múltiplas. Além disso, múltiplas abordagens podem ser utilizadas dependendo do tipo de informação disponível e do objetivo do estudo.

Portanto, métodos estatísticos ou baseados em dados são ideais quando dados de alto rendimento são abundantes em um campo de estudo relativamente novo. Isto pode ajudar a fornecer pistas sobre quais perfis microbianos estão associados a doenças ou saúde. Como pouco se sabe sobre o VMB, os modelos baseados em dados têm prevalecido até agora.

Por outro lado, os métodos mecanicistas baseados em hipóteses são melhores quando já se sabe muito sobre um sistema ou pelo menos os dados básicos estão disponíveis e há necessidade de compreender os mecanismos das relações de causa e efeito subjacentes à função biológica. Além disso, ajudam a definir os intervalos dentro dos quais a composição e as interações microbianas podem ocorrer em situações normais e anormais.

E-book sobre descoberta de medicamentos

Compilação das principais entrevistas, artigos e notícias do ano passado. Baixe uma cópia gratuita

Alguns métodos mecanísticos incluem cinética de ação em massa ou modelos de dinâmica populacional (baseados em equações diferenciais), modelos metabólicos em escala genômica (GEMs) e modelos baseados em agentes (ABMs).

O que foi alcançado?

A abordagem da biologia de sistemas já ajudou a identificar e categorizar os tipos de estados comunitários (CSTs) associados à saúde, à doença ou às transições entre os dois. Definidos inicialmente pela abundância microbiana, eles integraram dados demográficos e de saúde dos pacientes para formar grupos hierárquicos de agrupamento. Além disso, outros métodos, como a classificação do centróide mais próximo, foram desenvolvidos para superar a variação inerente no conjunto de dados com a abordagem anterior.

Os agrupamentos do CST ajudam a simplificar a composição do VMB e, assim, sugerem associações com a composição e função da comunidade. No entanto, isto tem o custo de ignorar factores comunitários específicos de diferentes táxons.

As abordagens multiómicas poderiam ser integradas em estratégias de biologia de sistemas, por exemplo, para identificar associações com diferentes tipos de comunidades e perfis específicos de metabolómica, transcriptómica e metagenómica. Além disso, modelos florestais aleatórios e outros modelos avançados de aprendizado de máquina estão sendo colocados em operação para ajudar a distinguir VMBs com predominância de diferentes micróbios, como L. crispatus vs. L. iners ou Bifidobacteriaceae.

Curiosamente, os modelos de redes neurais demonstraram a superioridade da metabolômica na descrição precisa do ambiente cervicovaginal em comparação com a composição do VMB ou a imunoproteômica. A aplicação integrada destas estratégias poderia ajudar a revelar os importantes impulsionadores dos estados VMB na saúde e na doença.

O conhecimento adquirido sobre o risco de uma infecção sexualmente transmissível (IST) com uma frequência aumentada de micróbios “maus” pode ser particularmente importante. Por exemplo, um aumento de L. iners parece estar associado a um risco mais elevado de IST, enquanto a L. gasseri está associada à saúde. Por outro lado, as espécies Gardnerella vaginalis e Prevotella estão associadas à infecção por clamídia.

Os modelos mecanísticos incluem a técnica chamada MIMOSA (integração baseada em modelo de observações de metabólitos e abundância de espécies), que usa modelagem de rede metabólica para compreender a função da comunidade por meio de seu conteúdo genético. Isso ajudou a identificar espécies de Prevotella e Atopobium vaginae como principais moduladores do VMB usando uma pontuação calculada de potencial metabólico baseado na comunidade (CMP). O CMP mostra a rotatividade de cada metabólito por uma determinada comunidade.

Da mesma forma, as reconstruções de redes em escala genômica (GENREs) poderiam ajudar a compreender o papel dos micróbios sofisticados no VMB. Modelos baseados em equações diferenciais ordinárias (ODE) são usados ​​para estudar como os medicamentos podem afetar o VMB e a ecologia deste sistema, mostrando como a composição flutua após a exposição a vários fatores.

O que está no futuro?

Uma variedade de estudos centraram-se no microbioma intestinal, com quase 150 milhões de dólares investidos no desenvolvimento e padronização de novas ferramentas para o seu estudo. Os pesquisadores do VMB podem usá-los para seus próprios fins. Isso inclui o BURRITO, uma ferramenta da web que ajuda a visualizar uma comunidade de microbiomas por abundância relativa. Isso poderia ser expandido para estudar a metagenômica do VMB, mostrando como os sintomas do paciente se relacionam com os CSTs.

As abordagens supervisionadas de aprendizado de máquina para entender melhor o VMB incluem Análise de integração de dados para descoberta de biomarcadores usando componentes latentes (DIABLO), que integra conjuntos de dados ômicos por meio de correlação, e Análise de correlação canônica generalizada regularizada esparsa (SRGCCA), usada na doença de Crohn.

Para superar as limitações impostas pela falta de conhecimento sobre a classificação funcional do VMB, estratégias de aprendizagem não supervisionada podem ser úteis, tais como: B. análise fatorial multiômica (MOFA).

Muitos modelos EDO também podem ser usados ​​com base nos modelos Generalizados Lotka-Volterra (gLV). Estes incluem web-gLV, Microbial Dynamical Systems Inference Engine for Microbiome Time-Series Analysis (MDSINE) e o método Learning Interactions from Microbial Time Series (LIMITS), bem como adaptações mais recentes como o Compositional Lotka-Volterra (cLV) e o algoritmo “Biomass Estimation and Model Inference with an Expectation Maximization” (BEEM), que não dependem da capacidade cultural da comunidade ou da disponibilidade de grandes conjuntos de dados longitudinais.

Os métodos mais recentes incluem algoritmos como Constant Yield Expectation Framework (conYE) e MMinte, que simulam condições de metabolismo e crescimento da comunidade com base em interações densas entre espécies. Essas adaptações e abordagens sofisticadas poderiam ajudar a compreender os fatores que moldam o VMB dinâmico na saúde e na doença em diferentes populações.

Referência:

• 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

.