「食べたものが体を作る」というのは、食生活が健康に与える影響を説明するよく使われるフレーズだが、同じ食べ物に対して誰もが同じように反応するわけではない。「10人にバナナを食べさせると、反対側から異なる化学物質が出てくる」と、 ショーン・ギボンズシステム生物学研究所のマイクロバイオーム科学者。
ショーン・ギボンズ氏とシステム生物学研究所の彼の研究室は、実験モデルと計算モデルを使用して腸内微生物叢を研究しています。
クレジット: システム生物学研究所 (ISB)
これらの化学物質は短鎖脂肪酸（SCFA）です。「腸内細菌叢は短鎖脂肪酸を生成する機械です」とギボンズ氏は言います。「食物繊維を摂取し、それを発酵させてSCFAを生成します。」SCFAは代謝を制御し、免疫反応を調整する上で重要な役割を担っているため、その生成を理解することで食事と健康を結び付けることができます。
個体レベルでのSCFA生産を予測するために、ギボンズと彼のチームは最近、微生物群集規模の 代謝モデル （1）。このモデルは、個々の細菌分類群の既存のゲノム規模の代謝モデルと個人のマイクロバイオームおよび食事の摂取を統合し、個人レベルで SCFA の生成を予測します。「予測を行う際、その予測がどのように行われたかを実際に把握しています」とギボンズ氏は言います。「特定のものの生産に実際に関与している細菌と生化学的経路がわかっています。」これは、アルゴリズムがどのように、またはなぜその予測を行ったのか理解するのが難しい、ブラックボックスの機械学習アプローチを使用する既存の方法とは対照的です。
短鎖脂肪酸は腸管からすぐに吸収されるため、体内で測定するのは困難です。そのため、モデルを検証するために、ギボンのチームは体外の実験システムに目を向けました。研究者は、代謝モデルが、最も一般的な短鎖脂肪酸の1つである酪酸の生成を、両方の方法を使用して正確に予測することを発見しました。 試験管内で 腸内細菌と便サンプルの共培養。既存のデータセットを使用して、代謝モデルが SCFA 生成と、炎症、インスリン抵抗性、血圧に関連するものを含む血液ベースのバイオマーカーとの間の予想される相関関係を特定したことを発見しました。
10人にバナナを食べさせると、反対側からは異なる化学物質が出てきます。
– ショーン・ギボンズ、システム生物学研究所
パーソナライズされた栄養学への影響について検討するため、研究者らは、このモデルを使用して、食事、プレバイオティクス、プロバイオティクスのいずれかにおいて SCFA 生成を最適化するためのパーソナライズされた介入を設計できるかどうかをテストしました。個人が低繊維食から高繊維食に切り替えたとき、研究者らは、すべての人が食事の変化に同じように反応したわけではないことを発見しました。酪酸の生成量が増えた人もいれば、酪酸の生成量が少なくなったり変化がなかったりした人もいました。プロバイオティクスまたはプレバイオティクスの補給に関しては、単一の介入が全面的に有益であることはないことがわかりました。「これは、介入の個別化に向けた将来的な非常に良い手掛かりとなります」とカンフォラ氏は述べています。
ギボンズ氏はさらに、「今後は、こうしたタイプのモデルを臨床試験に導入し、モデルを使用して設計された精密介入が、栄養士が提案する標準的な治療やランダムな介入よりも優れていることを証明したいと考えています」と付け加えた。
参照
- クイン・ボーマン、N. 他。 微生物群集規模の代謝モデリングにより、ヒトの腸内での短鎖脂肪酸の生産プロファイルを個別に予測。 ナット微生物学 9、1700–1712（2024）。
#腸内細菌叢に基づいた栄養のパーソナライズ