Un nuovo metodo rivela come funzionano le comunità microbiche nei nostri corpi

Nell'ultima decade, gli scienziati hanno compiuto enormi progressi nella comprensione del fatto che i gruppi di batteri e virus che coesistono naturalmente in tutto il corpo umano svolgono un ruolo importante in alcune funzioni vitali come la digestione, metabolismo e persino combattere le malattie. Ma capire come lo fanno rimane una domanda.

I ricercatori della Drexel University sperano di aiutare a rispondere a questa domanda attraverso un'intelligente combinazione di sequenziamento genetico ad alto rendimento e algoritmi informatici di elaborazione del linguaggio naturale. La loro ricerca, che è stato recentemente pubblicato sulla rivista PLOS UNO , riporta un nuovo metodo di analisi dei codici trovati nell'RNA che può delineare le comunità microbiche umane e rivelare come operano.

Gran parte della ricerca sull'ambiente microbico umano - o microbioma - si è concentrata sull'identificazione di tutte le diverse specie di microbi. E il nascente sviluppo di trattamenti per le malattie legate al microbiota opera sotto l'idea che gli squilibri o le deviazioni nel microbioma siano la fonte di problemi di salute, come l'indigestione o il morbo di Crohn.

Ma per correggere adeguatamente questi squilibri è importante che gli scienziati abbiano una comprensione più ampia delle comunità microbiche così come esistono, sia nelle aree colpite che in tutto il corpo.

Stiamo davvero iniziando a raschiare la superficie della comprensione degli effetti sulla salute del microbiota. In molti modi gli scienziati si sono lanciati in questo lavoro senza avere un quadro completo di come siano queste comunità microbiche, quanto sono prevalenti e come la loro configurazione interna influenza il loro ambiente immediato all'interno del corpo umano".

Gail Rosen, dottorato di ricerca, professore associato presso il College of Engineering di Drexel, autore del documento

Rosen dirige il Centro di Drexel per la scoperta biologica dai Big Data, un gruppo di ricercatori che ha applicato algoritmi e apprendimento automatico per aiutare a decifrare enormi quantità di informazioni sul sequenziamento genetico che sono diventate disponibili negli ultimi anni. Il loro lavoro e sforzi simili in tutto il mondo hanno spostato la microbiologia e la ricerca genetica dal laboratorio umido al data center, creando un approccio computazionale allo studio delle interazioni e dell'evoluzione degli organismi, chiamata metagenomica.

In questo tipo di ricerca, una scansione di un campione di materiale genetico - DNA o RNA - può essere interpretata per rivelare gli organismi che sono probabilmente presenti. Il metodo presentato dal gruppo di Rosen fa un ulteriore passo avanti analizzando il codice genetico per individuare schemi ricorrenti, un'indicazione che certi gruppi di organismi - microbi in questo caso - si trovano insieme così frequentemente che non è una coincidenza.

"Chiamiamo questo metodo 'temetagenomica, ' perché stiamo cercando temi ricorrenti nei microbiomi che siano indicatori di gruppi concomitanti di microbi, " ha detto Rosen. "Ci sono migliaia di specie di microbi che vivono nel corpo, quindi, se si pensa a tutte le permutazioni di raggruppamenti che potrebbero esistere, si può immaginare quale compito arduo sia determinare quali di loro vivono in comunità l'uno con l'altro. Il nostro metodo mette un algoritmo di individuazione dei modelli per lavorare sull'attività, che consente di risparmiare un'enorme quantità di tempo ed elimina alcune congetture."

Metodi attuali per lo studio del microbiota, batteri intestinali per esempio, prendi un campione da una zona del corpo e poi guarda il materiale genetico che è presente. Questo processo è intrinsecamente privo di un contesto importante, secondo gli autori.

"È impossibile capire veramente cosa stanno facendo le comunità di microbi se prima non capiamo l'estensione della comunità e con quale frequenza e dove altro potrebbero verificarsi nel corpo, " ha detto Steve Woloszynek, dottorato di ricerca, e tirocinante MD presso il College of Medicine di Drexel e coautore del documento. "In altre parole, è difficile sviluppare trattamenti per promuovere la coesistenza microbica naturale se il loro "stato naturale" non è ancora noto".

Ottenere una mappa completa delle comunità microbiche, utilizzando la tematagenomica, consente ai ricercatori di osservare come cambiano nel tempo, sia nelle persone sane che in quelle che soffrono di malattie. E osservare la differenza tra i due fornisce indizi sulla funzione della comunità, oltre a illuminare la configurazione delle specie microbiche che lo consente.

"La maggior parte dei metodi di metagenomica ti dice semplicemente quali microbi sono abbondanti - quindi probabilmente importanti - ma in realtà non ti dicono molto su come ogni specie sta supportando gli altri membri della comunità, " ha detto Rosen. "Con il nostro metodo si ottiene un'immagine della configurazione della comunità - ad esempio, potrebbe avere E. coli e B. fragilis come i microbi più abbondanti e in numero abbastanza uguale, il che potrebbe indicare che stanno alimentando in modo incrociato. Un'altra comunità potrebbe avere B. fragilis come il microbo più abbondante, con molti altri microbi in egual misura, ma più basso, numeri - che potrebbero indicare che si stanno nutrendo di qualsiasi cosa stia facendo B. fragilis, senza alcuna collaborazione».

Uno degli obiettivi finali dell'analisi del microbiota umano è utilizzare la presenza di determinate comunità microbiche come indicatori per identificare malattie come il Crohn o persino tipi specifici di cancro. Per testare il loro nuovo metodo, i ricercatori di Drexel lo hanno messo a confronto con procedure di modellazione di argomenti simili che diagnosticano il morbo di Crohn e il cancro della bocca misurando l'abbondanza relativa di determinate sequenze genetiche.

Il metodo della temagenomica si è dimostrato altrettanto accurato nel prevedere le malattie, ma lo fa molto più velocemente degli altri metodi di modellazione dell'argomento - minuti contro giorni - e svela anche come ogni specie di microbi nella comunità degli indicatori può contribuire alla gravità della malattia. Con questo livello di granularità, i ricercatori saranno in grado di concentrarsi su particolari gruppi genetici durante lo sviluppo di trattamenti mirati.

Il gruppo ha reso pubblici i suoi strumenti di analisi della temagenomica nella speranza di accelerare i progressi verso cure e trattamenti per queste malattie.

"È molto presto adesso, ma più comprendiamo come funziona il microbioma - anche solo sapendo che i gruppi possono agire insieme - allora possiamo esaminare le vie metaboliche di questi gruppi e intervenire o controllarli, aprendo così la strada allo sviluppo di farmaci e alla ricerca terapeutica, " ha detto Rosen.

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