Nova metoda računalniškega modeliranja napoveduje, kako se črevesni mikrobi spreminjajo skozi čas

Nova metoda računalniškega modeliranja uporablja posnetke, katere vrste mikrobov najdemo v črevesju osebe, da napovemo, kako se bo sčasoma spremenila mikrobna skupnost. Orodje, razvil Liat Shenhav, Leah Briscoe in Mike Thompson iz laboratorija Halperin, Kalifornijska univerza v Los Angelesu, in sodelavci v laboratoriju Mizrahi na univerzi Ben-Gurion, Izrael, je predstavljen v Računalniška biologija PLOS .

Zasluge:sbtlneet/pixabay, CC0

Vrste in relativne količine mikrobov, ki jih najdemo v črevesju osebe, lahko odražajo in vplivajo na stanje njihovega zdravja. Poznavanje, kako se sestava te mikrobne skupnosti sčasoma spreminja, bi lahko zagotovilo ključen vpogled v zdravje in bolezni. Vendar pa ni jasno, v kolikšni meri sestava mikrobne skupnosti v črevesju osebe v danem trenutku določa njeno prihodnjo sestavo.

Da bi rešili to vprašanje, Shenhav in sodelavci so razvili linearni mešani model časovne variabilnosti mikrobiološke skupnosti (MTV-LMM), nova metoda za modeliranje časovnih sprememb v mikrobni sestavi črevesja. Ko se testira glede na podatke iz resničnega sveta, novo orodje daje natančnejše napovedi kot drugi modeli, ki so bili predhodno razviti za isti namen.

Raziskovalci so nato uporabili MTV-LMM za prikaz novih vpogledov v dinamiko mikrobiomov. Na primer, so pokazali, pri dojenčkih in odraslih, Sestavo črevesne mikrobiomske skupnosti je mogoče resnično natančno predvideti na podlagi prejšnjih opazovanj skupnosti. Model so uporabili tudi pri podatkih 39 dojenčkov in odkrili ključni premik pri starosti 9 mesecev pri spreminjanju črevesnega mikrobioma skozi čas.

Veselim se, MTV-LMM bi lahko uporabili za raziskovanje časovne dinamike črevesnega mikrobioma v kontekstu bolezni, kar bi lahko vodilo k boljši diagnozi in zdravljenju. Lahko bi bilo koristno tudi za razumevanje drugih vrst časovnih mikrobiomskih procesov, na primer tiste, ki se pojavijo med prebavo.

Naš pristop zagotavlja več metodoloških napredkov, vendar je to še vedno le vrh ledene gore. "

Liat Shenhav, iz laboratorija Halperin, Kalifornijska univerza v Los Angelesu

V prihodnosti, ona in njeni sodelavci si bodo prizadevali za nadaljnje izboljšanje natančnosti napovedovanja modela in raziskovanje dodatnih aplikacij. "Modeliranje časovnega obnašanja mikrobioma je temeljno znanstveno vprašanje, s potencialno uporabo v medicini in širše. "

• Nova strategija bi lahko okrepila komunikacijo med črevesjem in možgani
• Raziskovalci so verjetno našli način za rast novih zobnih tkiv za paciente