科学者らは、938 人の健康な成人の共存在ネットワークを分析することで、ライフスタイル要因がどのように腸内の細菌関係を微妙に再配線するかを発見し、存在量に基づくモデルよりも健康特性を予測する強力な方法を提供しました。
勉強： 年齢、性別、喫煙、BMIに関する家族間および家族間の相互作用。画像クレジット: Christoph Burgstedt / Shutterstock
雑誌に掲載された最近の研究では コミュニケーション生物学研究者らは、ヒトの腸内マイクロバイオームの共存在に関連する環境要因を調査しました。
腸内微生物叢の生態系の複雑さ
健康と病気における腸内マイクロバイオームの構成に関連する特徴について説明する研究が増えています。顕著な特徴には、性別、年齢、宿主の遺伝学、食事などがあります。ただし、宿主とマイクロバイオームの関係のいくつかの側面は特徴づけるのが困難です。腸内マイクロバイオームは複雑な生態系であり、その構成要素は分類群間の相互作用を通じてサブコミュニティを形成します。
共存性と機能的接続性
サブコミュニティは、一貫した機能グループとして連携したり、ローカル環境から同じリソースを活用したりすることで、共豊性を示します。分類群の共存在性とマイクロバイオーム内の接続性を調査することは、単変量アプローチでは見逃されるであろう特徴を特定するのに役立ちます。しかし、集団内の個人間の細菌の共存在量の変化に関連する因子をスクリーニングするためのゴールドスタンダードな方法はありません。
MANOCCA による共存在量分析法
本研究では、研究者らは環境要因と腸内マイクロバイオーム共存在ネットワークの変化との関連性を特徴付けた。まず、条件付き共分散分析の多変量解析 (MANOCCA) を使用して、938 人の健康な参加者からのデータを使用して、80 の環境要因 (宿主の特徴) と分類群の共存在度の間の関連性を科、属、種レベルで調査しました。
ホストの特徴と共存在度の間の関連性
MANOCCA は、分類群の共分散と任意の予測変数との間の関連性の正式な統計的検定を可能にする共分散ベースのアプローチであり、現在の制限に対処するために開発されました。
宿主の特徴に関するデータはベースラインで収集され、これには人口統計、病歴、食習慣、バイオマーカーが含まれます。 MANOCCA は、3 つのすべての分類レベルでの性別、年齢、喫煙と、属レベルでの肥満指数 (BMI) との有意な関連を明らかにしました。
ネットワーク構造と属間の相互作用
注目すべきことに、分類群の共存在量との関連は栄養学的特徴に関して強化されており、分類群の相互作用ネットワークに対する食事のささやかな、しかし体系的な影響を示しています。
次に、チームは性別、年齢、BMI、喫煙シグナルの寄与重みを導き出し、ほとんどの分類群が関連性に対してゼロではなく実質的に不均一な寄与を持っていることに注目しました。
MANOCCA 重みは、標準線形回帰から導出された単変量平均効果 p 値関連と比較されました。これにより、喫煙、BMI、年齢、性別に関する 2 つの結果の間に有意な正の相関があることが明らかになり、多くの属の存在量と共存在量に対する二重の影響が示されました。
約 200 属の中核が 4 つの因子すべてにわたって系統的に影響を受けており、ネットワーク構造における中心的な役割を示唆しています。次に、チームは、科レベルでの共存在量の変動に最も寄与している上位 5% の属のペアの特徴を分析しました。 151 家系のうち、10、8、11、および 7 つの重複する家系セットが、それぞれ、年齢、性別、喫煙、BMI の上位寄与属の 50% 以上をカバーしていました。
含まれる主要なファミリー ラクノスピラ科、 バクテロイダ科、 ルミノコッカス科、 アクリバクテラ科そして オシロスピラ科などの珍しい家族と一緒に エッガーテラ科、 ペプトストレプトコッカス科そして バキュラ科の中。特に、 バクテロイダ科 共存在量の変化では過小評価されていたのに対し、 オシロスピ科 特にBMIに関連して大きな影響を受けました。
年齢、性別、喫煙、BMIに関する家族間および家族間の相互作用。 MANOCCA の上位 4 つの関連特徴 (年齢、性別、BMI、喫煙) について、合計 259,560 の製品から寄与する属の上位 1,000 ペアを抽出し、共存在量のペアに対する各予測因子の影響の方向性を導き出しました。各特徴間の共有ペアのベン図をプロットしました (ある) と ( の分類群の重複)b）。で （c)、予測因子ごと、および年齢 – 喫煙および性別 – BMI 交差ごとの効果の方向の分布を示します。次に、特徴のペアを使用して、各予測子に関する相関関係の変化のネットワークを導出しました。属を表すノード サイズは、他の属との寄与数に比例し、エッジは上位の寄与ペアを結び付けます。エッジの色は効果の方向を示し、緑色は予測子の増加によって共存在量が増加することを示し、赤色は予測子の増加によって共存在量が減少することを示し、黒は重複する予測子の混合された効果の方向を示します。各ノードの色は、4 つの予測子間でどのように共有されるかによって決まり、(b、 c) ベン図。パネル (d) は、単一の予測因子 (年齢、性別、BMI、喫煙) と重複する予測因子 (年齢と喫煙、性別と BMI) に含まれるエッジの数を表示します。赤色は共存在量の減少、緑色は共存在量の増加を示します。灰色のエッジは、重複する予測子の効果の混合方向を示します。特に、性別と BMI の重複については、ハッシュ領域は、性別の共存在量の増加と BMI の共存在量の減少に向かうエッジを表します。逆に、灰色の部分は、性別の減少と BMI の増加をカバーします。
予測パフォーマンスと研究結果
次に、チームは、MANOCCA 関連シグナルに寄与する上位 1,000 組の属から共存在量変動のネットワークを生成しました。合計 4,000 のペアが 476 の固有の属を網羅しました。
注目すべきことに、研究者らは、BMIと性別（658の共有ペア）、および喫煙と年齢（306の共有ペア）の両方の影響を受ける、豊富に存在する分類群のペアでかなりの重複を観察した。喫煙と年齢の増加は主に共存在量の減少と関連していましたが、BMIの増加は増加と関連していました。
セックスは混合パターンを示しました。例えば、 バクテロイデス A は、相対存在量に関連がないにもかかわらず、喫煙者における多くの中核分類群との共存在量の減少を示し、共分散分析が従来の存在量に基づく方法では見逃される相互作用の変化をどのように検出できるかを示しています。最後に、チームは科、属、種レベルで分類群を使用して、最も関連する特徴 (BMI、喫煙、年齢、性別) を予測する際の MANOCCA の精度を評価しました。
精度は、受信機動作特性曲線の下の面積と、バイナリ結果と連続結果の二乗相関 (r²) をそれぞれ使用して決定されました。共分散に基づく予測モデルは、相対存在量に基づく標準線形モデルと比較されました。研究チームは、MANOCCA が標準モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮し、精度が大幅に高かったことに注目しました。
年齢に対する予測の増加は大幅に大きく、MANOCCA モデルの r²(年齢) 値の中央値は 0.18 (科)、0.25 (属)、0.27 (種) であり、存在量ベースのモデルと比較して 3 倍の改善を示しました。
標準モデルからの対応する r²(年齢) 推定値は、それぞれ 0.05、0.07、0.10 でした。 MANOCCA のすべての分類レベルで、性別の予測が有意に高かった。
より広範な意味と将来の応用
要約すると、この研究では、宿主の特徴と健康な人における腸内マイクロバイオームの共起との関係を調べました。 MANOCCA は、分類群の共存在量の変動と年齢、性別、BMI、喫煙との間に有意な関連性があることを明らかにしました。
上位寄与属のネットワークから、相互作用の変動性が少数の科に限定されていることが明らかになりました。共存在量の変動は限られた数の家族に集中しており、家族間の相互作用が家族内のつながりよりもはるかに優勢でした。さらに、相互作用は、同じ科内ではなく、異なる科の属間で主に観察されました。
MANOCCA フレームワークは、予測モデルの開発にも利用できます。分類群の共存在量ベースのモデルの予測力は、すべての特徴について標準の存在量ベースのモデルの予測力よりも大幅に高かった。しかし、著者らは、MANOCCA法では大きなサンプルサイズ（通常は100人以上の参加者）が必要であり、マイクロバイオームデータの構成的性質を明示的にモデル化していないため、将来の研究で改善する必要があると指摘しました。
参考雑誌:
- ボエット C、ロメロ VB、ヘンチェス L 他(2025年)。健康な人間の腸内マイクロバイオームにおける細菌の共存在量に対する環境の影響。 Communications Biology、8(1)、1537。DOI: 10.1038/s42003-025-08895-y、
1762744399
#腸内細菌はあなたの年齢やライフスタイルを予測できますか新しい研究はそうだと言う
2025-11-10 03:03:00