病気のときも健康なときも、私たちの腸内に生息する何十億もの微生物は、生涯を通じて私たちの常に仲間です。過去数十年にわたり、科学者たちはこの「マイクロバイオーム」の性質が人間の病気とその治療に貴重な手がかりをどのように提供できるかを示してきました。
EMBL ハイデルベルクの Bork グループによる新しい研究が最近雑誌に掲載されました 細胞、 は、ライフスタイルや病気などの多くの状態が腸内の微生物の総数に影響を与えると報告しているため、この指標は無視されがちですが、腸内マイクロバイオーム研究においてさらなる評価が必要です。
構成からロードまで
マイクロバイオームを研究する場合、研究者は微生物の組成、つまりさまざまな種類の微生物（通常は細菌と古細菌ですが、原生生物、ウイルス、その他の微生物も）の相対的な割合にさらに重点を置く傾向があります。これは、たとえば、特定の疾患患者の腸内で、ある種の細菌のレベルが他の種と比較して上昇しているか下降しているかを示します。
これを説明するために、腸内に 1,000 個の細菌しか住んでいないと想像してください。健康な人の場合、これには「赤色」種の細菌が 10 個、「青色」種の細菌が 20 個含まれる可能性があるため、赤色細菌はマイクロバイオームの 2% を構成し、青色細菌は 5% を構成すると言えます。しかし、特定の病気にかかっている人の場合、赤色細菌がマイクロバイオームの 4% を占めていることに気づくかもしれません。これは相対的に増加しているのに対し、青色細菌は 5% に留まっています。次に、赤色細菌がこの病気に関連しているという仮説を立てることができます。
一方、微生物負荷とは、腸内の微生物の密度を指します。実験的には、糞便 1 グラムあたりの微生物細胞の数として測定されます。微生物の組成とは異なり、絶対量です。上の例では、病気の結果として細菌の総数が 500 個に減少したと想像してください。絶対数で見ると、赤いバクテリアの数は実際には同じままで、青いバクテリアの数が減少した可能性があります。
微生物負荷を測定するための現在の実験方法は時間とコストの両方がかかるため、科学者は通常、マイクロバイオーム研究を実施する際に微生物の組成のみを考慮します。
機械学習を使用してマイクロバイオーム研究をより堅牢にする
「私たちは、微生物負荷を定量化するために追加の実験方法を必要としない新しい方法を開発したかったのです」と、この研究の筆頭著者でボークグループの博士研究員である西島卓氏は述べた。 「微生物組成と実験的に測定された微生物負荷データの両方を含む大規模なデータセットにアクセスできました。これらを使用して、微生物組成のみを考慮して微生物負荷を推定する機械学習モデルをトレーニングできるかどうかを確認したいと思いました。」
彼らは、多くの要因が微生物負荷に影響を与える可能性があることを発見しました。たとえば、下痢は腸内の微生物の数を減らす可能性がありますが、便秘は微生物の数を増やす可能性があります。平均して、女性は男性よりも微生物負荷が高く（おそらく、女性は男性よりも頻繁に便秘を経験するという観察に関連している）、若者は高齢者より平均微生物負荷が低い。多くの病気とその治療に使用される薬剤は、微生物量を大幅に変化させます。
これらの科学者が開発した新しい機械学習モデル（組成データから微生物負荷を予測する初めてのモデル）のおかげで、科学者は今後の腸内マイクロバイオーム研究にこの重要な要素を組み込むことができるようになりました。このモデルは、世界中の研究者がテストや再利用のために自由かつオープンに利用できます。
これは、腸内微生物叢をはるかに超えた影響を与える可能性もあります。
私たちの海、土壌、川はすべて微生物で満ちており、これらのマイクロバイオームを理解することで、地球の健康を維持するのに役立つ貴重な洞察が得られる可能性があります。この研究は、微生物負荷がそのような研究において考慮されなければならない重要な尺度であることを示しています。したがって、私たちは腸内微生物叢に関する知識を他の生息地に応用することに取り組んでいきます。」
Peer Bork氏、EMBLハイデルベルクのグループリーダー兼ディレクター、研究の主任著者
ソース：
参考雑誌:
西島 聡 他。 （2024年）。糞便微生物量は、腸内微生物叢の変動の主要な決定要因であり、疾患との関連性の交絡因子です。 細胞。 doi.org/10.1016/j.cell.2024.10.022。
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#微生物負荷が腸の健康と病気にどのような影響を与えるかを研究が示しています
2024-11-14 05:30:00