世界

腸内細菌と病気の関係は過大評価されている可能性がある

炎症性腸疾患や結腸直腸がんなどの細菌関連疾患の多くは、「悪者」と考えられる腸内細菌の過剰増殖に関連しています。しかし、ジャーナルに発表された研究は、細胞」は、病気ではなく微生物負荷の変化が、病状に関連するこれらの有害な種の存在を促進する要因である可能性があることを示しています。 従来、特定の細菌が直接的に有害であり、これらの病状の原因であると考えられていましたが、新しい分析では、年齢、食事、性別、出身国、抗生物質の使用などの要因によって影響を受ける微生物量が、次のように説明されていることが示されています。主に、患者のサンプルにおける典型的な細菌の兆候の出現であり、必ずしも病気自体に関連しているわけではありません。 この発見は、健康と病気の状態における微生物の役割を再定義します。ピア・ボルク ハイデルベルクEMBL 研究著者の一人は、病気に関連していると思われる多くの細菌が微生物負荷の変動によってよりよく説明できることを見て研究チームが驚いたと述べ、これらの微生物が便秘や下痢などの症状とより関連していることを示唆していると述べている。病気そのものと一緒。 微生物負荷はマイクロバイオームにおける重要な概念ですが、それを測定する実験研究は多くの場合費用がかかり、複雑です。研究チームは、予測機械学習モデルを使用してこの制限を克服し、マイクロバイオームの構成に基づいて糞便微生物量を推定する方法を開発しました。これにより、大規模なメタゲノム データベースを使用して、幅広い健康と病気の研究における微生物負荷の違いを調査できるようになりました。 この研究のために、研究者らはヨーロッパのプロジェクトGALAXYとMicrobLiver、およびMetaCardisからの数千のメタゲノムと実験的微生物負荷データを分析した。 この技術により、他のマイクロバイオーム研究では、実験的に測定することなく微生物負荷を予測することができます。 この研究は因果関係を確立したり、正確な作用機序を明らかにしたりするものではないが、病気に直接関係する細菌の特定や、この予測モデルを海洋や陸上のマイクロバイオームなどの他の環境に適応させることに焦点を当てた将来の研究への扉を開くものである。 モデルはバルタサール・メイヨ教授によれば、 アストゥリアス乳製品研究所における CSIC 研究 (IPLA-CSIC) サイエンス メディア センターは、総微生物量と疾患との因果関係を確立していませんが、著者らは、この総微生物量が疾患と腸内微生物の関連性にとって非常に重要な交絡要素である可能性があると考えています。 「この総微生物量を考慮に入れることで、各疾患のいくつかの重要な種に特に焦点を当てることができる可能性があります。つまり、すぐに実用化されるわけではありませんが、微生物と病気の関連性を検討するその後の研究にとっては非常に重要になる可能性があります」と彼は付け加えた。 #腸内細菌と病気の関係は過大評価されている可能性がある