Microbiome: یک سیستم اقتصادی حیاتی

میکروبیوم روده انسان شامل تریلیون ها میکروارگانیسم - باکتری، archaea، ویروس ها و قارچ ها - که در دستگاه گوارش ساکن هستند، این اکوسیستم پیچیده اثرات عمیقی بر فیزیولوژی میزبان اعمال می کند، بر هضم، متابولیسم، عملکرد ایمنی و حتی سیگنال های عصبی آن در ترکیب میکروبی، کشف دیبیوز، به شدت به طیف وسیعی از بیماری های التهابی مزمن مرتبط است، از جمله اختلالات کبدی، و بیماری های التهابی آن (Ip2، و حتی بیماری های عصبی، ایجاد اختلالات کبدی، و بیماری های کبدی، بیماری های عفونی کننده ای که باعث ایجاد بیماری های حاد، و حتی اختلالات کبدی، و حتی بیماری های کبدی، و حتی اختلالات کبدی، و بیماری های کبدی، و بیماری های کبدی، ایجاد بیماری های کبدی، و حتی اختلالات کبدی، ایجاد بیماری های کبدی، ایجاد می شوند.

روش های تجربی سنتی، از جمله مدل های حیوانی و مطالعات گروه انسانی، بینش های بنیادی را ارائه داده اند، با این حال، پیچیدگی کامل میکروبیوم - با صدها گونه و تریلیون تعاملات متابولیک - اغلب از ظرفیت آزمایش مستقیم به تنهایی فراتر می رود. C مدلسازی به عنوان یک ابزار ضروری برای ادغام داده های چند منظوره، شبیه سازی و فرضیه های متقابل-host، و تولید تعاملات متقابل-interaction.

فیزیولوژی میزبان و میکروبیم: یک خیابان دو و دو طرفه

رابطه بین میکروبیوم و فیزیولوژی میزبان دو جهت است. عوامل مشتق شده میزبان مانند اسید های صفرا، پپتیدهای ضد میکروبی و ساختار جامعه میکروبی و عملکرد آن.در عوض، متابولیت های میکروبی - از جمله اسیدهای چرب زنجیره ای کوتاه (SCFAs)، اسید های ثانویه و انتقال دهنده های عصبی - مسیرهای سیگنال دهی میزبان را تنظیم می کنند، اما مانند انرژی روده بزرگ، اثرات ایمنی بدن را تنظیم می کنند و منابع عصبی را تنظیم می کنند.

این گفتگوی پیچیده فراتر از مولکول های مشتق شده از میکروبیم روده گسترش می یابد و بر بافت های محیطی مانند کبد، بافت adipose و مغز از طریق محور مغز روده-مغز تأثیر می گذارد. مدل سازی این تعاملات سیستمیک [FLT 1] نیاز به ثبت نه تنها مبادلات متابولیک محلی، بلکه پاسخ های زیست شناسی بدن کامل است که ترکیب داده ها با میکروبیوم پیچیده، و متابولیک، و با استفاده از این شبکه های پیچیده، و متابولی هستند.

مدل سازی رویکرد

مدل های محاسباتی تعاملات میکروبیوم-host در رزولوشن، دامنه و فرضیات بیولوژیکی متفاوت است. سه چارچوب غالب مدل های متابولیک، مدل های شبکه و مدل های یادگیری ماشین هستند.هر کدام جنبه های مختلف مشکل را به خود اختصاص می دهند و دارای نقاط قوت و محدودیت های متمایز هستند.

مدل های متابولیک

مدل های متابولیک در مقیاس ژنوم (GEMs) نشان دهنده مجموعه کامل واکنش های بیوشیمیایی است که در داخل میکروارگانیسم یا سلول میزبان رخ می دهد.با ادغام ناهنجاری های ژنومیک با مدل سازی پیش از متابولیسم، GEMs پیش بینی می کند که نوسانات متابولیک در زیر مدل های مختلف ژنتیکی یا زیست محیطی، هنگامی که به جوامع میکروبی اعمال می شود، چند-spec GEM شبیه سازی متقابل-د، تولید آنزیمی (برای مثال، و یا تجمعات متابولیکی که او می تواند شامل این باشد.

مدل های شبکه

رویکردهای مبتنی بر شبکه، تعاملات جفت کننده بین مالیات میکروبی یا بین میکروب ها و مولکول های میزبان را به عنوان گره ها و لبه ها، شبکه های Co-occurrence را از 16S rRNA یا تجزیه و تحلیل توالی میکروبی (برای نشان دادن روابط محلی) نشان می دهد؛ مانند گره های متقابل، رقابت یا پیش فعال - با شبکه های پیچیده تر شامل تجزیه و تحلیل ژن میزبان یا پروتئین است (برای شناسایی داده های خاص، نشانه های سیگنال دهی میکروبی).

ماشین آلات یادگیری

الگوریتم های یادگیری ماشین (ML) ، از جمله جنگل های تصادفی ، تقویت گرادیان و شبکه های عصبی عمیق (شبکه های عصبی عمیق) ، در استخراج الگوهای از مجموعه داده های بزرگ و بالا بعدی ، در تحقیقات میکروبیوم ، مدل های ML به طور معمول در پروفایل های یادگیری رنگی و کارآمد آموزش داده می شوند تا نتایج بالینی مانند وضعیت بیماری ، پاسخ درمان یا پیشرفت بیماری را پیش بینی کنند.

برنامه های کاربردی در سلامت و بیماری

روش های مدل سازی در حال حاضر به بینش عملی در چندین منطقه بیماری ترجمه می شوند.در زیر سه نمونه برجسته وجود دارد:

بیماری های بوئل

IBD - بیماری کرون و کولیت زخم آور - با نشانگرهای مزمن دستگاه گوارش مشخص می شود. متاgenomic مطالعات به طور مداوم نشان داده اند که تنوع میکروبی و تجزیه باکتری های تولید کننده SCFA در بیماران IBD.com2، مدل های متابولیک مبتنی بر Constraint پیش بینی کرده اند که [Fase] باکتری های التهابی التهابی روده ای (F1) باعث رشد آنزیم های ضد باکتریایی می شوند.

اختلالات متابولیکی

چاقی و نوع 2 دیابت به شدت با تغییرات میکروبیوم روده مرتبط است. [برای مثال مدل های متابولیک چند-species شبیه سازی کرده اند که چگونه یک رژیم غذایی غربی میکروبطور را تغییر می دهد - میزبان co-metabolism، منجر به افزایش برداشت انرژی و تغییر داده شده پروفیل های اسید هیدروژل شده بر اساس گیرنده های تغذیه ای که توسط FXR5 تست شده اند، نشان داده است که گیرنده های میکروبی را بهبود می دهند.

سلامت روان

محور مغز یک منطقه به سرعت در حال رشد از تحقیقات است، با مدل های پیش بالینی نشان می دهد که میکروبیتا بر رفتار اضطراب مانند، فشار متقابل استرس و مدل های یادگیری ماشین آلات تجزیه و تحلیل نمونه های مدفوع از بیماران با اختلال عصبی عمده شناسایی شده است:0 سطح بالایی از باکتری های التهابی پیشگیرانه [F] [LT1] [F] را پیش بینی می کند.

چالش ها و محدودیت ها

علی رغم قدرت آنها، مدل های فعلی با محدودیت های متعددی مواجه هستند.اول، کیفیت داده و استاندارد سازی همچنان مشکل باقی مانده است. Metagenomic و متابولمیک اندازه گیری به طور گسترده ای در سراسر پروتکل ها، آزمایشگاه ها و خطوط لوله های میکروبی، انتقال مدل های فنی، و غیر قابل اطمینان، بیشتر مدل های زمان را به جای ادغام رژیم غذایی طولانی مدت، به چالش کشیدن انواع مختلف از مواد غذایی، و متغیر است.

مسیر های آینده

نسل بعدی مدل های میکروبیوم-host احتمالاً در چارچوب های چند مقیاسی، چند منظوره که داده ها را از مولکولی به سطح جمعیت ادغام می کنند، هم تراز خواهند شد.[۱۰] مدل های مبتنی بر میکروبی که شبیه سازی سلول های میکروبی فردی که از طریق محیط های میکروارگانیسم حرکت می کنند، در حال ظهور هستند، گرفتن ناهمگنت در تشکیل و نفوذ همزمان، پیشرفت های یادگیری مبتنی بر فیبروئیدی، به طور دقیق، این سیستم عامل های فیزیکی را با تجزیه و تجزیه و تحلیل می کند و تحلیل می کند و تحلیل دقیق تر از این سیستم عامل های فیزیکی واقعی، و تحلیل می کند.

از آنجایی که این ابزارها بالغ هستند، آنها روش های دقیق پزشکی را که پروبیوتیک ها، پیشاباتیک، رژیم های غذایی یا حتی درمان های میکروبیوم را بر اساس میکروبیوم فردی و نمونه های ژنومی فرد تنظیم می کنند، فعال می کنند که فیبرهای پیش از میکروبی در حال حاضر تولید SCFA را در روده فرد خاص ترویج می دهند.

منابع خارجی برای خواندن بیشتر شامل:

با پیشرفت این چارچوب های مدل سازی، محققان درک عمیق تری از زبان که ساکنان میکروبی ما با سلول های ما صحبت می کنند و چگونه گوش دهند، به دست خواهند آورد.