El nuevo método de modelado computacional predice cómo cambian los microbios intestinales con el tiempo

Un nuevo método de modelado computacional utiliza instantáneas de los tipos de microbios que se encuentran en el intestino de una persona para predecir cómo cambiará la comunidad microbiana con el tiempo. La herramienta, desarrollado por Liat Shenhav, Leah Briscoe y Mike Thompson del laboratorio Halperin, Universidad de California, Los Angeles, y colegas del laboratorio Mizrahi de la Universidad Ben-Gurion, Israel, se presenta en PLOS Biología Computacional .

Crédito:sbtlneet / pixabay, CC0

Los tipos y cantidades relativas de microbios que se encuentran en el intestino de una persona pueden reflejar y afectar el estado de su salud. Saber cómo esta composición de la comunidad microbiana cambia con el tiempo podría proporcionar información clave sobre la salud y la enfermedad. Sin embargo, No está claro hasta qué punto la composición de la comunidad microbiana del intestino de una persona en un momento dado determina su composición futura.

Para abordar esta pregunta, Shenhav y sus colegas desarrollaron el modelo lineal mixto de variabilidad temporal de la comunidad microbiana (MTV-LMM), un nuevo método para modelar cambios temporales en la composición microbiana del intestino. Cuando se prueba con datos del mundo real, la nueva herramienta hace predicciones más precisas que otros modelos desarrollados previamente con el mismo propósito.

Luego, los investigadores utilizaron MTV-LMM para sacar a la luz nuevos conocimientos sobre la dinámica del microbioma. Por ejemplo, demostraron que, tanto en bebés como en adultos, La composición de la comunidad del microbioma intestinal se puede predecir con precisión basándose en observaciones anteriores de la comunidad. También aplicaron el modelo a datos de 39 bebés y revelaron un cambio clave alrededor de los 9 meses en cómo cambia el microbioma intestinal con el tiempo.

Viendo hacia adelante, MTV-LMM podría aplicarse para explorar la dinámica temporal del microbioma intestinal en el contexto de una enfermedad, lo que podría conducir a un mejor diagnóstico y tratamiento. También podría ser útil para comprender otros tipos de procesos del microbioma temporal, como los que ocurren durante la digestión.

Nuestro enfoque proporciona múltiples avances metodológicos, pero esto sigue siendo solo la punta del iceberg ".

Liat Shenhav, del laboratorio de Halperin, Universidad de California, Los Angeles

En el futuro, ella y sus colegas trabajarán para mejorar aún más la precisión de la predicción del modelo y explorarán aplicaciones adicionales. “Modelar el comportamiento temporal del microbioma es una cuestión científica fundamental, con aplicaciones potenciales en medicina y más allá ".

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