心臓病、糖尿病、アルツハイマー病、がんなどの一般的な慢性疾患を発症するリスクが最も高い人を特定することは、予防医学の中核的な優先事項です。 リスクの上昇を早期に発見することで、医師はライフスタイルへの介入、綿密なモニタリング、標的療法を実施して、病気の発症や進行を遅らせたり予防したりできる可能性があります。
年齢、家族歴、標準的な臨床測定値などの要素のみに基づく従来のリスク評価モデルでは、個人の遺伝的感受性や生物学的感受性の全範囲を把握できないことがよくあります。
新しい研究は、最先端のマイクロバイオーム分析を疾病リスク予測モデルに統合することの威力を実証し、より個別化された効果的な予防戦略への道を切り開きます。
アリゾナ州立大学の 朱斉雲 は、ケンブリッジ大学のヤン・リウ氏が主導する国際研究チームの一員であり、マイクロバイオミクスがどのように病気のリスク指標を洗練できるかを詳しく研究しています。
マイクロバイオミクスでは、宿主と細菌、ウイルス、真菌などの微生物との複雑な関係を調べて、それらが健康、病気の進行、一般的な健康状態に及ぼす影響を識別します。
朱斉雲
朱さんは、 基礎および応用マイクロバイオミクスバイオデザインセンター そしてASUの助教授 生命科学部。
この研究は、ケンブリッジ大学、ベーカー心臓・糖尿病研究所、フィンランド保健福祉研究所、カリフォルニア大学サンディエゴ校など、世界中の機関の専門家が参加した共同作業でした。 この多様なチームは、ゲノミクス、マイクロバイオミクス、疫学、計算生物学の専門知識を組み合わせて、革新的な研究を推進しました。
研究 Nature Aging 誌の最新号に掲載されています。
診断上の課題
治療を成功させるには、多くの病気の早期発見が依然として重要です。 病気の発見は大きく進歩しましたが、多くの一般的な病気の早期診断は依然として不正確な科学です。 しかし、体内の腸内微生物培養物の膨大な構成に関する研究により、病気の感受性について新たな洞察が得られつつあります。
腸内マイクロバイオームは、微生物の生命の巨大な貯蔵庫として機能します。 これらの複雑な微生物群集は相乗的に作用し、消化活動や体重管理から行動に影響を与えると考えられている脳の変化に至るまで、さまざまなタスクを実行します。
臨床リスク因子、多遺伝子性リスクスコア（特定の病状を発症する人の遺伝的リスクを示す数値）、腸内マイクロバイオーム分析という 3 つの補完的な要素を組み合わせることで、研究者らは、単一の要素を単独で使用した場合よりも優れた統合予測モデルを開発することができました。長期追跡調査を通じて病気のリスクを予測します。
この新しい研究は、ベーカー心臓・糖尿病研究所、ケンブリッジ大学、フィンランド保健福祉研究所が共同で実施し、5,670人以上の成人から健康データを収集した。
従来の疾患リスク評価は通常、年齢、性別、BMI、血圧、コレステロール値、血糖値の測定などの要因に依存します。 多遺伝子リスクスコアと腸内微生物組成の分析を組み合わせた強力な新しいデータストリームを活用することで、予測モデルが強化され、リスクが高い患者を正確に特定し、独自の生物学的プロファイルに合わせて予防戦略を調整する医師の能力が向上します。
この研究では、研究者らは、中央値約18年間の追跡期間にわたって、将来の冠動脈疾患、2型糖尿病、アルツハイマー病、前立腺がんの発症に関する多遺伝子リスクスコア、腸内微生物叢、および伝統的な危険因子の個別および複合予測性能を調査した。 FINRISKとして知られる人口調査を使用してアップします。
多角的な分析
マルチオミクスとは、生物学的システムとプロセスをより包括的に理解するために、複数の分野からのデータを統合および分析することを指します。 このアプローチは、遺伝子、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームの各レベルが生物体内でどのように相互作用するかについての全体的な視点を提供することを目的としており、単一のオミクス研究だけでは理解できない複雑な生物学的問題や疾患についての洞察を提供します。
マルチオミック技術により、さまざまな一般的な加齢関連疾患の新しいバイオマーカーが発見されました。 これらの蔓延する慢性疾患のリスクが高い個人を、マルチオミクスバイオマーカーを組み込んだ予測モデリングを通じて早期に発見できれば、疾患の発症や進行前に予防的介入を高リスクグループに適用できる可能性があります。
ライフスタイルの修正、モニタリングの強化、予防薬や特定の生物学的メカニズムを標的とした治療などの早期予防戦略は、疾患の症状や合併症の発現を遅らせたり、回避したりする可能性があります。
マルチオミクス技術が進歩し続けるにつれて、それらを堅牢な予測モデルに統合することで、各個人の固有の生体分子プロファイルとリスク状況に基づいて個別の予防計画をカスタマイズできる精密予防の時代の到来が期待されます。
「機械学習と組み合わせたマルチオミクスは、病気の診断方法と病気のリスクの予測方法に革命をもたらしています。マイクロバイオミクスは、その中の重要な『オミクス』の 1 つです。」と Zhu 氏は言います。
新しい研究は、腸内微生物組成を含む多様なマルチオミクスデータを統合して、疾患の発症と予測の理解を進める可能性を示しています。 多様なデータを適切に組み込んで最良のリスク分析を提供し、治療選択肢を改善することには依然として課題が残っています。
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#研究 #遺伝子に関する情報を組み合わせることで腸内細菌が病気の早期発見を強化する
2024-03-26 23:02:14