Eles publicaram seu método em 17 de março, 2020 em mSystems , um periódico de acesso aberto revisado por pares da American Society for Microbiology.
A classificação de doenças com base em microbioma depende de dados bem validados, modelos ou marcadores específicos de doenças. Contudo, os modelos atuais carecem dessa informação para muitas doenças. "
Dr. SU Xiaoquan, do Centro de Célula Única do Instituto Qingdao de Bioenergia e Tecnologia de Bioprocessos (QIBEBT) da Academia Chinesa de Ciências (CAS)
Além disso, SU disse, várias doenças podem compartilhar os mesmos biomarcadores - os microrganismos que indicam algo fora do comum, como uma proteína mutada encontrada em células cancerosas, tornando mais difícil para os pesquisadores classificarem corretamente cada um.
Para combater esses problemas de detecção e classificação de doenças, SU e sua equipe de software conjunta do Single-Cell Center, QIBEBT e Center for Microbiome Innovation (CMI), Universidade da Califórnia em San Diego (UCSD), desenvolveu uma nova abordagem de pesquisa com base em toda a comunidade microbiana que um corpo humano contém, chamados coletivamente de microbioma. Cada pessoa tem um microbioma, mesmo que não tenham uma doença.
Os modelos tradicionais comparam amostras de indivíduos saudáveis com aquelas de pessoas conhecidas por terem doenças específicas. Com o novo método, pesquisando com base no outlier específico, em vez de biomarcadores conhecidos que podem codificar para várias doenças, os pesquisadores podem identificar o estado do microbioma associado à doença em diferentes coortes ou plataformas de sequenciamento.
Nesta nova abordagem, a equipe de pesquisa emprega um processo de duas etapas para identificar a doença. Primeiro, eles pesquisam um banco de dados de linha de base de indivíduos saudáveis para detectar qualquer novidade atípica de microbioma específica - ou qualquer anomalia conhecida que diferencia o microbioma de um estado saudável. Em seguida, eles procuram esse outlier em um banco de dados de exemplos específicos de doenças.
"A precisão da nossa estratégia, sensibilidade e velocidade superam as abordagens baseadas em modelos, "SU disse.
Os resultados da pesquisa podem fornecer previsões rápidas para ajudar os médicos a diagnosticar e tratar doenças.
"Esta estratégia baseada em pesquisa mostra-se promissora como um primeiro passo importante no diagnóstico microbioma baseado em big data, "de acordo com Rob Knight, Diretor do CMI e UCSD. "À luz da mudança geral do foco do sequenciamento do microbioma de hospedeiros saudáveis para doentes, as descobertas aqui defendem a adição de mais amostras de linha de base de diferentes locais geográficos. "
XU Jian, Diretor do Centro de Célula Única, QIBEBT, concorda. Próximo, a equipe conjunta da Sino-EUA está trabalhando para incentivar seus colegas a se unirem a um esforço coordenado para continuar a expandir o banco de dados de microbiomas, para incluir todas as populações e todos os ecossistemas do globo.
"Com o mecanismo de pesquisa Microbiome, realizar uma pesquisa pode se tornar um padrão e permitir novos estudos de microbioma, como é hoje em dia realizar um BLAST contra sua nova sequência de DNA ”, disse XU.
Este trabalho foi apoiado pela Fundação Nacional de Ciências Naturais da China, a Academia Chinesa de Ciências, os Institutos Nacionais de Saúde, a National Science Foundation, a Fundação Alfred P. Sloan e o Conselho Nacional de Saúde e Pesquisa Médica.
O Instituto Qingdao de Bioenergia e Tecnologia de Bioprocessos (QIBEBT), A Academia Chinesa de Ciências (CAS) foi fundada em 2006. A sede principal do instituto está localizada em Qingdao, Província de Shandong, China. O instituto é composto por uma equipe de mais de 500 funcionários, 207 alunos de pós-graduação, e 64 pós-doutorandos.
QIBEBT é uma das principais instituições nacionais de pesquisa da China para energia renovável e materiais verdes, focando principalmente em pesquisa e desenvolvimento de recursos, tecnologias, produtos e processos para energia e materiais de base biológica.
QIBEBT se dedica a fornecer soluções sistemáticas e sustentáveis para as necessidades de bioenergia da China, integrando a ciência, tecnologia, e engenharia nas áreas de biologia industrial, tecnologia química verde, e engenharia de processo.
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