Microbiomul vaginal prin prisma biologiei sistemelor

Microbiomul vaginal prin prisma biologiei sistemelor

Organismul uman este un ecosistem complex de microbiomi coexistenți, inclusiv cei din intestin, piele și vagin la femei. Acestea joacă un rol crucial în sănătate și boală. Cu toate acestea, mai sunt multe de învățat despre ei.

O nouă lucrare publicată recent online în Tendințe în microbiologie Jurnalul revizuiește abordarea biologiei sistemelor pentru studierea microbiomului vaginal (VMB), care ajută la înțelegerea compoziției și funcției sale, precum și a mecanismelor prin care interacționează cu gazda.

Examinare: Noi perspective asupra microbiomului vaginal cu biologia sistemelor. Credit imagine: Design_Cells / Shutterstock

introducere

VMB este esențială pentru fertilitatea feminină, iar tulburările pot fi asociate cu tulburări de sarcină, boli ginecologice, cum ar fi boala inflamatorie pelvină (BIP) și o serie de infecții care afectează tractul urogenital și reproductiv feminin. În plus, VMB poate ajuta la influențarea eficacității medicamentelor la femei.

Cu toate acestea, VMB este prost înțeles, în afară de o idee vagă că o predominanță a Lactobacillus este asociată cu o stare „bună” cu o structură comunitară omogenă. În schimb, o stare nedorită a VMB apare atunci când specii mai diverse sunt identificate în abundență mai mare.

Această ultimă condiție suboptimă este adesea asociată cu vaginoza bacteriană (VB), care apare la una din trei femei în timpul anilor reproductivi și poate avea consecințe grave pentru fertilitatea lor. Prin urmare, cercetarea în acest domeniu este necesară pentru a înțelege direcția și amploarea unor astfel de asociații.

Problema

Deși au fost efectuate multe studii în acest domeniu, este dificil de înțeles cum arată un VMB optim din cauza interacțiunilor complexe dintre microbi și alți factori gazdă. Aceasta înseamnă că VMB sănătos poate varia semnificativ de la femeie la femeie și în diferite momente ale ciclului de viață al aceleiași persoane.

Astfel de modificări apar în câteva zile, spre deosebire de schimbarea mult mai lentă observată în microbiomele intestinale, pielii și orale, care se pot schimba în luni sau chiar ani. Din păcate, acest lucru face ca datele transversale să fie destul de nereprezentative pentru studiul asocierii compoziției, funcției și bolii VMB - și, astfel, face ca majoritatea acestor date să fie mai puțin utile decât ar putea fi.

Din nou, VMB umană diferă semnificativ de cel al animalelor și al modelelor bazate pe cultură. În primul caz, chiar și primatele non-umane nu prezintă condițiile caracteristice vaginului uman, inclusiv pH-ul acid și dominanța Lactobacillus.

În acest din urmă caz, unii microbi sunt incredibil de rezistenți la cultura in vitro, în timp ce diferite laboratoare folosesc condiții de cultură diferite în funcție de mediu. Acest lucru ar putea face mediul de creștere foarte diferit de cel al colului uterin și al vaginului uman, ceea ce ar invalida rezultatele unor astfel de experimente.

Ca atare, probele clinice din care microflora vaginală este cultivată, identificată și cuantificată constituie sursa primară de informații despre VMB umană. Aceste informații sunt colorate de variabile experimentale și gazdă care necesită ajustări statistice sofisticate pentru a ajunge la o concluzie validă.

„Deși relevant pentru toate site-urile microbiomului, [acest lucru] este aplicabil în special VMB din cauza lipsei de modele experimentale care să permită interogarea microbiotei vaginale în condiții controlate.”

Solutia

Un astfel de impas poate fi rezolvat printr-o abordare de biologie a sistemelor, în care analizele cantitative sunt utilizate pentru a extrage factorii importanți care influențează comportamentul și funcția unei comunități microbiene. Prin urmare, „utilizarea tehnicilor de biologie a sistemelor aplicate altor microbiomi, precum și dezvoltarea unor tehnici noi și aplicarea acestor metode la VMB, vor avea un impact semnificativ asupra îmbunătățirii sănătății femeilor”.

Utilizarea biologiei sistemelor poate aborda provocările unor astfel de rețele interactive externe și interne complexe și multiple. În plus, pot fi utilizate abordări multiple în funcție de tipul de informații disponibile și de scopul studiului.

Prin urmare, metodele statistice sau bazate pe date sunt ideale atunci când datele cu debit mare sunt abundente într-un domeniu de studiu relativ nou. Acest lucru poate ajuta la furnizarea de indicii despre care profiluri microbiene sunt asociate cu boală sau sănătate. Din moment ce se știe puțin despre VMB, modelele bazate pe date au predominat până acum.

În schimb, metodele mecaniciste bazate pe ipoteze sunt mai bune atunci când se cunosc deja multe despre un sistem sau cel puțin datele de bază sunt disponibile și este nevoie să se înțeleagă mecanismele relațiilor cauză-efect care stau la baza funcției biologice. În plus, ele ajută la definirea intervalelor în care compoziția microbiană și interacțiunile pot apărea în situații normale și anormale.

Cartea electronică pentru descoperirea medicamentelor

Compilare a celor mai bune interviuri, articole și știri din ultimul an. Descărcați o copie gratuită

Unele metode mecaniciste includ modele cinetice de acțiune în masă sau dinamică a populației (bazate pe ecuații diferențiale), modele metabolice la scară genomică (GEM) și modele bazate pe agenți (ABM).

Ce s-a realizat?

Abordarea biologiei sistemelor a ajutat deja la identificarea și clasificarea tipurilor de state comunitare (CST) asociate cu sănătatea, boala sau tranzițiile între cele două. Definiți mai întâi de abundența microbiană, au integrat datele demografice și de sănătate ale pacienților pentru a forma grupuri de grupare ierarhice. În plus, au fost dezvoltate și alte metode, cum ar fi clasificarea cel mai apropiat centroid, pentru a depăși variația inerentă a setului de date cu abordarea anterioară.

Grupările CST ajută la simplificarea compoziției VMB și sugerează astfel asocieri cu compoziția și funcția comunității. Cu toate acestea, acest lucru vine cu prețul trecerii cu vederea factorilor comunitari specifici diferiților taxoni.

Abordările multi-omice ar putea fi integrate în strategiile de biologie a sistemelor, de exemplu pentru a identifica asocieri cu diferite tipuri de comunități și profiluri metabolomice, transcriptomice și metagenomice specifice. În plus, modelele forestiere aleatorii și alte modele avansate de învățare automată sunt puse în funcțiune pentru a ajuta la distingerea VMB-urilor cu o dominație a diferiților microbi, cum ar fi L. crispatus vs. L. iners sau Bifidobacteriaceae.

În mod interesant, modelele de rețele neuronale au demonstrat superioritatea metabolomicei în descrierea cu acuratețe a mediului cervicovaginal în comparație fie cu compoziția VMB, fie cu imunoproteomica. Aplicarea integrată a acestor strategii ar putea ajuta la evidențierea factorilor importanți ai stărilor VMB în sănătate și boală.

Cunoștințele dobândite despre riscul unei infecții cu transmitere sexuală (ITS) cu o frecvență crescută a microbilor „răi” ar putea fi deosebit de importante. De exemplu, o creștere a L. iners pare să fie asociată cu un risc mai mare de ITS, în timp ce L. gasseri este asociat cu sănătatea. În schimb, speciile Gardnerella vaginalis și Prevotella sunt asociate cu infecția cu chlamydia.

Modelele mecaniciste includ tehnica numită MIMOSA (Model-based Integration of Metabolite Observations and Species Abundances), care utilizează modelarea rețelei metabolice pentru a înțelege funcția comunității prin conținutul său genic. Acest lucru a ajutat la identificarea speciilor Prevotella și a Atopobium vaginae ca modulatori cheie ai VMB, utilizând un scor calculat al potențialului metabolit bazat pe comunitate (CMP). CMP arată cifra de afaceri a fiecărui metabolit de către o anumită comunitate.

În mod similar, reconstrucțiile rețelei la scară genomică (GENRE) ar putea ajuta la înțelegerea rolului microbilor sofisticați în VMB. Modelele bazate pe ecuații diferențiale obișnuite (ODE) sunt utilizate pentru a studia modul în care medicamentele pot afecta VMB și ecologia acestui sistem, arătând modul în care compoziția fluctuează în urma expunerii la diferiți factori.

Ce se află în viitor?

O varietate de studii s-au concentrat pe microbiomul intestinal, cu aproape 150 de milioane de dolari investiți în dezvoltarea și standardizarea de noi instrumente pentru studiul său. Cercetătorii VMB le pot folosi în propriile lor scopuri. Aceasta include BURRITO, un instrument web care ajută la vizualizarea unei comunități de microbiom prin abundență relativă. Acest lucru ar putea fi extins pentru a studia metagenomica VMB care arată modul în care simptomele pacientului se raportează la CST.

Abordările supravegheate de învățare automată pentru a înțelege mai bine VMB includ Analiza de integrare a datelor pentru descoperirea biomarkerilor folosind componente latente (DIABLO), care integrează seturi de date omice prin corelare și Analiza de corelație canonică generalizată și regularizată sparse (SRGCCA), utilizată în boala Crohn.

Pentru a depăși limitările impuse de lipsa de cunoștințe despre clasificarea funcțională a VMB, pot fi utile strategiile de învățare nesupravegheată, precum: B. analiza factorilor multiomici (MOFA).

Multe modele ODE pot fi utilizate și pe baza modelelor Generalized Lotka-Volterra (gLV). Acestea includ web-gLV, Microbial Dynamical Systems Inference Engine for Microbiome Time-Series Analysis (MDSINE) și metoda Learning Interactions from Microbial Time Series (LIMITS), precum și adaptări mai recente, cum ar fi Compositional Lotka-Volterra (cLV) și „Estimarea biomasei și modelul de inferență cu o capacitate de maximizare a modelului cu un algoritm cultural (BE”), care nu depind de capacitatea culturală (BE) comunitatea sau cel disponibilitatea unor seturi mari de date longitudinale.

Metodele mai noi includ algoritmi precum Constant Yield Expectation Framework (conYE) și MMinte, care simulează condițiile pentru metabolism și creșterea comunității pe baza interacțiunilor dense dintre specii. Astfel de adaptări și abordări sofisticate ar putea ajuta la înțelegerea factorilor care modelează VMB dinamic în sănătate și boală în diferite populații.

Referinţă:

• 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

.