Die auf der Mikrobiomsuche basierende Methode kann die Effizienz bei der Erkennung und Diagnose von Krankheiten verbessern

Big Data verspricht große Versprechen, wenn es darum geht, Erkenntnisse über menschliches Verhalten und Gesundheit zu gewinnen. Das Problem besteht darin, die bereitgestellten Informationen effizient zu nutzen. Ein internationales Forscherteam hat eine auf Mikrobiomsuche basierende Methode vorgeschlagen, über die Mikrobiom-Suchmaschine (MSE), die Fülle der verfügbaren Gesundheitsdaten zu analysieren, um menschliche Krankheiten zu erkennen und zu diagnostizieren.

Sie veröffentlichten ihre Methode am 17. März, 2020 in mSystems , ein peer-reviewed Open-Access-Journal der American Society for Microbiology.

Die mikrobiombasierte Krankheitsklassifikation hängt von gut validierten, krankheitsspezifische Modelle oder Marker. Jedoch, aktuellen Modellen fehlen diese Informationen für viele Krankheiten."

Dr. SU Xiaoquan, vom Single-Cell Center am Qingdao Institute of Bioenergy and Bioprocess Technology (QIBEBT) der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (CAS)

Zusätzlich, SU sagte, mehrere Krankheiten können dieselben Biomarker teilen - die Mikroorganismen, die auf etwas Außergewöhnliches hinweisen, wie ein mutiertes Protein, das in Krebszellen vorkommt, was es den Forschern erschwert, jeden einzelnen richtig zu klassifizieren.

Um diese Probleme bei der Erkennung und Klassifizierung von Krankheiten zu bekämpfen, SU und sein gemeinsames Softwareteam vom Single-Cell Center, QIBEBT und Zentrum für Mikrobiom-Innovation (CMI), Universität von Kalifornien in San Diego (UCSD), einen neuen Suchansatz entwickelt, der auf der gesamten mikrobiellen Gemeinschaft eines menschlichen Körpers basiert, zusammenfassend als Mikrobiom bezeichnet. Jeder Mensch hat ein Mikrobiom, auch wenn sie keine Krankheit haben.

Traditionelle Modelle vergleichen Proben von gesunden Probanden mit denen von Menschen, von denen bekannt ist, dass sie an bestimmten Krankheiten leiden. Mit der neuen Methode, durch Suche nach dem spezifischen Ausreißer, anstelle bekannter Biomarker, die für mehrere Krankheiten kodieren können, die Forscher können den mit der Krankheit verbundenen Mikrobiom-Zustand über verschiedene Kohorten oder Sequenzierungsplattformen hinweg identifizieren.

Bei diesem neuen Ansatz das forschungsteam verwendet einen zweistufigen prozess, um krankheiten zu identifizieren. Zuerst, Sie durchsuchen eine Basisdatenbank gesunder Personen, um jede spezifische Neuheit von Mikrobiom-Ausreißern zu erkennen – oder jede bekannte Anomalie, die das Mikrobiom von einem gesunden Zustand unterscheidet. Anschließend suchen sie in einer Datenbank mit krankheitsspezifischen Beispielen nach diesem Ausreißer.

"Die Präzision unserer Strategie, Sensitivität und Geschwindigkeit übertreffen modellbasierte Ansätze, “ sagte SU.

Die Ergebnisse der Suche können schnelle Vorhersagen liefern, um Ärzten bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten zu helfen.

"Diese suchbasierte Strategie ist vielversprechend als wichtiger erster Schritt in der auf Big Data basierenden Mikrobiom-Diagnose. " laut Rob Knight, Direktor von CMI und UCSD. "Angesichts der allgemeinen Verlagerung des Fokus der Mikrobiom-Sequenzierung von gesunden auf kranke Wirte, Die Ergebnisse hier sprechen dafür, mehr Basisproben aus verschiedenen geografischen Standorten hinzuzufügen."

XU Jian, Direktor des Einzelzellzentrums, QIBEBT, stimmt zu. Nächste, das gemeinsame chinesisch-amerikanische Team arbeitet daran, ihre Kollegen zu ermutigen, sich einer koordinierten Anstrengung anzuschließen, um die Mikrobiom-Datenbank weiter auszubauen, um jede Population und jedes Ökosystem der Welt einzubeziehen.

"Mit der Mikrobiom-Suchmaschine, Die Durchführung einer Suche kann zum Standard werden und neue Mikrobiom-Studien ermöglichen, wie es heute die Durchführung eines BLAST gegen Ihre neue DNA-Sequenz ist", sagte XU.

Diese Arbeit wurde unterstützt von der National Natural Science Foundation of China, die Chinesische Akademie der Wissenschaften, die Nationalen Gesundheitsinstitute, die National Science Foundation, der Alfred P. Sloan Foundation und dem National Health and Medical Research Council.

Das Qingdao Institute of Bioenergy and Bioprocess Technology (QIBEBT), Die Chinesische Akademie der Wissenschaften (CAS) wurde 2006 gegründet. Der Hauptsitz des Instituts befindet sich in Qingdao, Shandong Provinz, China. Das Institut besteht aus einem Team von über 500 Mitarbeitern, 207 Absolventen, und 64 Postdocs.

QIBEBT ist eine der wichtigsten nationalen Forschungseinrichtungen Chinas für erneuerbare Energien und grüne Materialien. mit Schwerpunkt auf Forschung und Entwicklung der Ressourcen, Technologien, Produkte und Verfahren für biobasierte Energie und Materialien.

QIBEBT widmet sich der Bereitstellung systematischer und nachhaltiger Lösungen für Chinas Bioenergiebedarf durch die Integration von Wissenschaft, Technologie, und Ingenieurwissenschaften in den Bereichen Industriebiologie, grüne chemische Technologie, und Verfahrenstechnik.

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