Mikrobiom-søgebaseret metode kan forbedre effektiviteten i opdagelse og diagnose af sygdomme

Big data giver store løfter, når det kommer til at give indsigt i menneskelig adfærd og sundhed. Problemet er, hvordan man udnytter de oplysninger, det giver på en effektiv måde. Et internationalt forskerteam har foreslået en mikrobiom-søgebaseret metode, via Microbiome Search Engine (MSE), at analysere den rigdom af tilgængelige sundhedsdata til at opdage og diagnosticere menneskelige sygdomme.

De offentliggjorde deres metode den 17. marts, 2020 i mSystemer , en fagfællebedømt open access journal fra American Society for Microbiology.

Mikrobiombaseret sygdomsklassificering afhænger af velvalideret, sygdomsspecifikke modeller eller markører. Imidlertid, nuværende modeller mangler denne information til mange sygdomme. "

Dr. SU Xiaoquan, fra Single-Cell Center ved Qingdao Institute of Bioenergy and Bioprocess Technology (QIBEBT) fra det kinesiske videnskabsakademi (CAS)

Ud over, SU sagde, flere sygdomme kan dele de samme biomarkører - mikroorganismerne, der indikerer noget ud over det sædvanlige, såsom et muteret protein, der findes i kræftceller, gør det sværere for forskere at klassificere hver enkelt korrekt.

For at bekæmpe disse spørgsmål til opdagelse og klassificering af sygdomme, SU og hans fælles softwareteam fra Single-Cell Center, QIBEBT og Center for Microbiome Innovation (CMI), University of California i San Diego (UCSD), udviklet en ny søgetilgang baseret på hele det mikrobielle samfund, en menneskekrop indeholder, samlet kaldet mikrobiomet. Hver person har et mikrobiom, selvom de ikke har en sygdom.

Traditionelle modeller sammenligner prøver fra raske forsøgspersoner med dem fra mennesker, der vides at have specifikke sygdomme. Med den nye metode, ved at søge baseret på den specifikke outlier, frem for kendte biomarkører, der kan kode for flere sygdomme, forskerne kan identificere mikrobiometilstanden forbundet med sygdommen på tværs af forskellige kohorter eller sekventeringsplatforme.

I denne nye tilgang, forskergruppen anvender en totrinsproces til at identificere sygdom. Først, de søger i en baseline database over raske individer for at opdage enhver specifik mikrobiom -outlier -nyhed - eller enhver kendt anomali, der adskiller mikrobiomet fra en sund tilstand. De søger derefter efter den outlier i en database med sygdomsspecifikke eksempler.

"Vores strategis præcision, følsomhed og hastighed overgår modelbaserede tilgange, "Sagde SU.

Resultaterne af søgningen kan give hurtige forudsigelser til at hjælpe klinikere med at diagnosticere og behandle sygdomme.

"Denne søgebaserede strategi viser løfte som et vigtigt første skridt i mikrobiom big data-baseret diagnose, "ifølge Rob Knight, Direktør for CMI og UCSD. "I lyset af det generelle skift af fokus på mikrobiom-sekventering fra raske til syge værter, resultaterne her taler for at tilføje flere baseline -prøver fra forskellige geografiske steder. "

XU Jian, Direktør for Single-Cell Center, QIBEBT, er enig. Næste, det fælles kinesisk-amerikanske team arbejder på at tilskynde deres kolleger til at deltage i en koordineret indsats for at fortsætte med at udvide mikrobiomdatabasen, at inkludere hver befolkning og ethvert økosystem på kloden.

"Med Microbiome Search Engine, udførelse af en søgning kan blive som standard og muliggøre nye mikrobiomundersøgelser, som at udføre en BLAST mod din nye DNA -sekvens er i dag. "XU sagde.

Dette arbejde blev støttet af National Natural Science Foundation of China, det kinesiske videnskabsakademi, National Institutes of Health, National Science Foundation, Alfred P. Sloan Foundation og National Health and Medical Research Council.

Qingdao Institute of Bioenergy and Bioprocess Technology (QIBEBT), Chinese Academy of Sciences (CAS) blev grundlagt i 2006. Instituttets hovedkvarter ligger i Qingdao, Shandong -provinsen, Kina. Instituttet består af et team på over 500 ansatte, 207 kandidatstuderende, og 64 post-docs.

QIBEBT er en af ​​Kinas primære nationale forskningsinstitutioner for vedvarende energi og grønne materialer, fokuserer hovedsageligt på forskning og udvikling af ressourcerne, teknologier, produkter og processer til biobaseret energi og materialer.

QIBEBT er dedikeret til at levere systematiske og bæredygtige løsninger på Kinas behov for bioenergi ved at integrere videnskab, teknologi, og teknik inden for industriel biologi, grøn kemisk teknologi, og procesteknik.

• Almindeligt brugt mundskyl øger laktatproducerende bakterier, der sænker spytets pH
• Fordøjelsessymptomer er almindelige hos COVID-19-patienter,