Mikrobiomų paieškos metodas gali pagerinti ligų aptikimo ir diagnostikos efektyvumą

Mikrobioma pagrįsta ligų klasifikacija priklauso nuo gerai patvirtintos, konkrečios ligos modeliai ar žymenys. Tačiau, dabartiniams modeliams trūksta tos informacijos apie daugelį ligų “.

Daktaras SU Xiaoquan, iš Kinijos mokslų akademijos (CAS) Qingdao bioenergetikos ir bioproceso instituto (QIBEBT) vienaląsčių centro.

Papildomai, SU sakė:kelios ligos gali turėti tuos pačius biologinius žymenis - mikroorganizmus, kurie rodo kažką neįprasto, pvz., mutavęs baltymas, randamas vėžio ląstelėse, todėl mokslininkams sunkiau teisingai klasifikuoti kiekvieną.

Norėdami kovoti su šiomis ligomis aptikti ir klasifikuoti, SU ir jo bendra programinės įrangos komanda iš vieno langelio centro, QIBEBT ir mikrobiomų inovacijų centras (CMI), Kalifornijos universitetas San Diege (UCSD), sukūrė naują paieškos metodą, pagrįstą visa žmogaus organizmo mikrobų bendruomene, bendrai vadinamas mikrobiomu. Kiekvienas žmogus turi mikrobiomą, net jei jie neturi ligos.

Tradiciniai modeliai palygina sveikų asmenų mėginius su žmonių, kurie, žinoma, serga specifinėmis ligomis, mėginiais. Su nauju metodu, ieškodami pagal konkretų nukrypimą, o ne žinomi biologiniai žymenys, galintys koduoti kelias ligas, tyrėjai gali nustatyti su liga susijusią mikrobiomos būseną įvairiose grupėse ar sekos nustatymo platformose.

Šiuo nauju požiūriu, tyrimų grupė naudoja dviejų etapų procesą, kad nustatytų ligą. Pirmas, jie ieško bazinės sveikų asmenų duomenų bazės, kad aptiktų bet kokią specifinę mikrobiomos naujovę - arba bet kokią žinomą anomaliją, skiriančią mikrobiomą nuo sveikos būklės. Tada jie ieško to nuokrypio konkrečių ligų pavyzdžių duomenų bazėje.

„Mūsų strategijos tikslumas, jautrumas ir greitis pranoksta modelio metodus, “, - sakė SU.

Paieškos rezultatai gali greitai prognozuoti, kad padėtų gydytojams diagnozuoti ir gydyti ligas.

„Ši paieškos strategija rodo pažadą kaip svarbų pirmąjį žingsnį atliekant mikrobiomos didelių duomenų diagnostiką, „Pasak Robo Knighto, CMI ir UCSD direktorius. "Atsižvelgiant į bendrą mikrobiomų sekos nustatymo perėjimą nuo sveikų prie sergančių šeimininkų, čia pateiktos išvados skatina pridėti daugiau pradinių pavyzdžių iš skirtingų geografinių vietovių ".

XU Jianas, Vienaląsčių centro direktorius, QIBEBT, sutinka. Kitas, Jungtinė Kinijos ir JAV komanda stengiasi paskatinti savo kolegas dėti koordinuotas pastangas ir toliau plėsti mikrobiomų duomenų bazę, įtraukti visus gyventojus ir visas pasaulio ekosistemas.

„Su„ Microbiome Search Engine “, Paieškos atlikimas gali tapti toks įprastas ir leidžiantis atlikti naujus mikrobiomų tyrimus, kaip šiandien yra BLAST atlikimas prieš jūsų naują DNR seką “, - sakė XU.

Šį darbą rėmė Kinijos nacionalinis gamtos mokslų fondas, Kinijos mokslų akademija, Nacionaliniai sveikatos institutai, Nacionalinis mokslo fondas, Alfredo P. Sloano fondas ir Nacionalinė sveikatos ir medicinos tyrimų taryba.

Čingdao bioenergetikos ir bioproceso technologijų institutas (QIBEBT), Kinijos mokslų akademija (CAS) buvo įkurta 2006 m. Pagrindinė instituto būstinė yra Čingdao, Šandongo provincija, Kinija. Institutą sudaro daugiau nei 500 darbuotojų komanda, 207 magistrantai, ir 64 postdokumentai.

QIBEBT yra viena iš pagrindinių Kinijos nacionalinių atsinaujinančios energijos ir žaliųjų medžiagų tyrimų institucijų, daugiausia dėmesio skiriant išteklių tyrimams ir plėtrai, technologijos, produktai ir procesai, skirti biologinei energijai ir medžiagoms.

„QIBEBT“ siūlo sistemingus ir tvarius Kinijos bioenergijos poreikių sprendimus, integruodama mokslą, technologija, ir inžinerija pramonės biologijos srityse, žalia chemijos technologija, ir procesų inžinerija.

• Dažniausiai naudojamas burnos skalavimo skystis padidina laktatą gaminančias bakterijas, mažinančias seilių pH
• Virškinimo simptomai yra dažni pacientams, sergantiems COVID-19,