Vaginálny mikrobióm cez šošovku systémovej biológie

Vaginálny mikrobióm cez šošovku systémovej biológie

Ľudský organizmus je komplexný ekosystém koexistujúcich mikrobiómov, vrátane mikrobiómov v čreve, koži a vagíne u žien. Tieto zohrávajú kľúčovú úlohu v zdraví a chorobe. Stále sa však o nich dá veľa učiť.

Nový dokument nedávno uverejnený online v Trendy v mikrobiológii Časopis hodnotí prístup systémovej biológie k štúdiu vaginálneho mikrobiómu (VMB), ktorý pomáha pochopiť jeho zloženie a funkciu, ako aj mechanizmy, ktorými interaguje s hostiteľom.

Vyšetrenie: Nové pohľady na vaginálny mikrobióm so systémovou biológiou. Obrazový kredit: Design_Cells / Shutterstock

úvod

VMB je rozhodujúca pre ženskú plodnosť a poruchy môžu byť spojené s poruchami tehotenstva, gynekologickými ochoreniami, ako je zápalové ochorenie panvy (PID), a množstvom infekcií postihujúcich ženský urogenitálny a reprodukčný trakt. Okrem toho môže VMB pomôcť ovplyvniť účinnosť lieku u žien.

VMB je však zle pochopená, okrem vágnej predstavy, že prevaha Lactobacillus je spojená s „dobrým“ stavom s homogénnou štruktúrou komunity. Naopak, nežiaduci stav VMB nastáva, keď sú vo väčšom množstve identifikované rozmanitejšie druhy.

Tento posledný suboptimálny stav je často spojený s bakteriálnou vaginózou (BV), ktorá sa vyskytuje u jednej z troch žien počas ich reprodukčného veku a môže mať vážne následky na ich plodnosť. Preto je potrebný výskum v tejto oblasti, aby sme pochopili smer a rozsah takýchto asociácií.

Problém

Aj keď sa v tejto oblasti uskutočnilo mnoho štúdií, je ťažké pochopiť, ako vyzerá optimálna VMB kvôli zložitým interakciám medzi mikróbmi a inými hostiteľskými faktormi. To znamená, že zdravá VMB sa môže výrazne líšiť od ženy k žene a v rôznych bodoch životného cyklu tej istej osoby.

K takýmto zmenám dochádza v priebehu niekoľkých dní, na rozdiel od oveľa pomalších zmien pozorovaných v črevných, kožných a orálnych mikrobiómoch, ktoré sa môžu meniť v priebehu mesiacov alebo dokonca rokov. Bohužiaľ to robí prierezové údaje celkom nereprezentatívne pre štúdium asociácie zloženia, funkcie a choroby VMB – a preto je väčšina týchto údajov menej užitočná, ako by mohla byť.

Aj tu sa ľudský VMB výrazne líši od zvieracích a kultúrnych modelov. V prvom prípade ani primáty (okrem človeka) nevykazujú charakteristické stavy ľudskej vagíny, vrátane kyslého pH a dominancie Lactobacillus.

V druhom prípade sú niektoré mikróby neuveriteľne odolné voči kultivácii in vitro, zatiaľ čo rôzne laboratóriá používajú rôzne kultivačné podmienky v závislosti od média. To by mohlo spôsobiť, že rastové prostredie bude veľmi odlišné od prostredia ľudského krčka maternice a vagíny, čo by znehodnotilo výsledky takýchto experimentov.

Klinické vzorky, z ktorých sa kultivuje, identifikuje a kvantifikuje vaginálna mikroflóra, predstavujú primárny zdroj informácií o ľudskej VMB. Tieto informácie sú zafarbené experimentálnymi a hostiteľskými premennými, ktoré vyžadujú sofistikované štatistické úpravy na dosiahnutie platného záveru.

"Hoci je to relevantné pre všetky miesta mikrobiómov, [toto] je obzvlášť použiteľné pre VMB kvôli nedostatku experimentálnych modelov, ktoré umožňujú vyšetrovanie vaginálnej mikroflóry za kontrolovaných podmienok."

Riešenie

Takáto slepá ulička môže byť vyriešená prístupom systémovej biológie, kde sa kvantitatívne analýzy používajú na extrakciu dôležitých faktorov, ktoré ovplyvňujú správanie a funkciu mikrobiálnej komunity. Preto "použitie techník systémovej biológie aplikovaných na iné mikrobiómy, ako aj vývoj nových techník a aplikácia týchto metód na VMB bude mať významný vplyv na zlepšenie zdravia žien."

Využitie systémovej biológie môže riešiť výzvy takýchto zložitých a početných externých a interných interaktívnych sietí. Okrem toho možno použiť viacero prístupov v závislosti od typu dostupných informácií a cieľa štúdie.

Štatistické metódy alebo metódy založené na údajoch sú preto ideálne, keď je v relatívne novom študijnom odbore veľa údajov s vysokou priepustnosťou. To môže pomôcť poskytnúť informácie o tom, ktoré mikrobiálne profily sú spojené s chorobou alebo zdravím. Keďže je o VMB málo známe, doteraz prevládali modely založené na údajoch.

Naopak, mechanistické metódy založené na hypotézach sú lepšie, keď je už o systéme známe veľa alebo sú dostupné aspoň základné údaje a je potrebné pochopiť mechanizmy príčinno-dôsledkových vzťahov, ktoré sú základom biologickej funkcie. Okrem toho pomáhajú definovať rozsahy, v ktorých sa mikrobiálne zloženie a interakcie môžu vyskytnúť v normálnych a abnormálnych situáciách.

E-kniha objavovanie drog

Kompilácia top rozhovorov, článkov a noviniek za posledný rok. Stiahnite si bezplatnú kópiu

Niektoré mechanické metódy zahŕňajú kinetiku hromadného pôsobenia alebo modely dynamiky populácie (založené na diferenciálnych rovniciach), metabolické modely na úrovni genómu (GEM) a modely založené na činiteľoch (ABM).

Čo sa dosiahlo?

Prístup systémovej biológie už pomohol identifikovať a kategorizovať typy komunitných štátov (CST) spojené so zdravím, chorobou alebo prechodmi medzi nimi. Najprv boli definované mikrobiálnym množstvom, integrovali demografické a zdravotné údaje pacientov, aby vytvorili hierarchické zoskupenia. Okrem toho boli vyvinuté ďalšie metódy, ako napríklad klasifikácia najbližšieho ťažiska, aby sa prekonala inherentná odchýlka v súbore údajov s predchádzajúcim prístupom.

Zoskupenia CST pomáhajú zjednodušiť zloženie VMB, a tak navrhnúť asociácie so zložením a funkciou komunity. Je to však za cenu prehliadania komunitných faktorov špecifických pre rôzne taxóny.

Multi-omické prístupy by sa mohli integrovať do stratégií systémovej biológie, napríklad na identifikáciu asociácií s rôznymi typmi spoločenstiev a špecifickými profilmi metabolomiky, transkriptomiky a metagenomiky. Okrem toho sa spúšťajú náhodné lesné modely a ďalšie pokročilé modely strojového učenia, ktoré pomáhajú rozlíšiť VMB s prevahou rôznych mikróbov, ako sú L. crispatus vs. L. iners alebo Bifidobacteriaceae.

Je zaujímavé, že modely neurónových sietí preukázali nadradenosť metabolomiky pri presnom opise cervikovaginálneho prostredia v porovnaní s kompozíciou VMB alebo imunoproteomikou. Integrovaná aplikácia týchto stratégií by mohla pomôcť odhaliť dôležité hnacie sily stavov VMB v oblasti zdravia a chorôb.

Obzvlášť dôležité by mohli byť získané poznatky o riziku sexuálne prenosnej infekcie (STI) so zvýšenou frekvenciou „zlých“ mikróbov. Napríklad zvýšenie L. iners sa zdá byť spojené s vyšším rizikom STI, zatiaľ čo L. gasseri je spojené so zdravím. Naopak, druhy Gardnerella vaginalis a Prevotella sú spojené s infekciou chlamýdiami.

Mechanické modely zahŕňajú techniku ​​nazývanú MIMOSA (Model-based Integration of Metabolite Observations and Species Abundances), ktorá využíva modelovanie metabolickej siete na pochopenie funkcie komunity prostredníctvom jej génového obsahu. To pomohlo identifikovať druhy Prevotella a Atopobium vaginae ako kľúčové modulátory VMB pomocou vypočítaného skóre komunitného metabolitového potenciálu (CMP). CMP ukazuje obrat každého metabolitu danou komunitou.

Podobne aj rekonštrukcie sietí na úrovni genómu (GENRE) by mohli pomôcť pochopiť úlohu sofistikovaných mikróbov vo VMB. Modely založené na bežnej diferenciálnej rovnici (ODE) sa používajú na štúdium toho, ako môžu lieky ovplyvniť VMB a ekológiu tohto systému, pričom ukazujú, ako zloženie kolíše po vystavení rôznym faktorom.

Čo leží v budúcnosti?

Rôzne štúdie sa zamerali na črevný mikrobióm, pričom do vývoja a štandardizácie nových nástrojov na jeho štúdium sa investovalo takmer 150 miliónov dolárov. Výskumníci VMB ich môžu použiť na svoje vlastné účely. To zahŕňa BURRITO, webový nástroj, ktorý pomáha vizualizovať komunitu mikrobiómov podľa relatívneho množstva. Toto by sa mohlo rozšíriť na štúdium metagenomiky VMB, ktorá ukazuje, ako symptómy pacienta súvisia s CST.

Medzi kontrolované prístupy strojového učenia na lepšie pochopenie VMB patrí analýza integrácie údajov pre objavovanie biomarkerov pomocou latentných komponentov (DIABLO), ktorá integruje omické súbory údajov prostredníctvom korelácie, a riedka regulovaná zovšeobecnená kanonická korelačná analýza (SRGCCA), ktorá sa používa pri Crohnovej chorobe.

Na prekonanie obmedzení vyplývajúcich z nedostatku vedomostí o funkčnej klasifikácii VMB môžu byť užitočné stratégie učenia bez dozoru, ako napríklad: B. multi-omická faktorová analýza (MOFA).

Mnohé modely ODE možno použiť aj na základe modelov Generalized Lotka-Volterra (gLV). Patria sem web-gLV, mikrobiálny dynamický systém na inferenciu pre analýzu časových sérií mikrobiómov (MDSINE) a metóda učenia sa interakcií z mikrobiálnych časových sérií (LIMITS), ako aj novšie úpravy, ako napríklad Compositional Lotka-Volterra (cLV) a „Odhad biomasy a modelová inferencia“, ktoré nie sú závislé od kultúrnej kapacity EM BE. komunita alebo veľké dlhodobé súbory údajov.

Novšie metódy zahŕňajú algoritmy ako Constant Yield Expectation Framework (conYE) a MMinte, ktoré simulujú podmienky pre metabolizmus a rast komunity na základe hustých interakcií medzi druhmi. Takéto sofistikované úpravy a prístupy by mohli pomôcť pochopiť faktory, ktoré formujú dynamickú VMB v zdraví a chorobe v rôznych populáciách.

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

.