動態建模有助於預測腸道微生物的工作方式

一項新的研究為預測腸道微生物群落的工作方式提供了一個平台，並為理解如何操縱腸道生態系統的特性奠定了基礎。例如，這可以讓科學家們設計一種持久存在於腸道中的益生菌或者定製飲食以積極影響人類健康。

人類的腸道充滿了微生物，每個細胞在一個令人難以置信的積極和消極的交流網路中相互作用。有些產生的物質可以作為其他微生物的食物，而另一些則產生殺死鄰居的毒素 - 抗生素。

科學家們一直在試圖理解這種被稱為微生物組的腸道微生物是如何形成的，它是如何隨著時間的推移而變化的，以及它如何被諸如用於治療疾病的抗生素等干擾所影響。來自威斯康星大學麥迪遜分校生物化學教授Ophelia Venturelli和她在加州大學伯克利分校的合作者的一項新研究可能有助於緩解這一難題。

該研究於6月21日發表在「 分子系統生物學 」雜誌上，為預測微生物腸道群落如何工作提供了一個平台，並為理解如何操縱腸道生態系統的性質邁出了第一步。例如，這可以讓科學家們設計一種持久存在於腸道中的益生菌或者定製飲食以積極影響人類健康。

Venturelli說：「我們對腸道微生物組的生態相互作用知之甚少。「許多研究集中於編目所有存在的微生物，這是非常有用的，但我們想嘗試了解管理它們進入社區的規則，如何實現穩定性，以及它們如何對擾動做出反應。」

通過學習這些規則，研究人員說他們可以使用計算工具更好地預測微生物之間的相互作用，而不是進行費力和費時的實驗室實驗。

數據也可以開始回答關於病原體在入侵社區時如何造成傷害以及如何預防它們的問題。

研究人員選擇了12種存在於人類腸道中的細菌類型。它們代表了腸道微生物組的多樣性，並且大部分已被證明會顯著影響人類健康。它們與糖尿病，腸易激綜合征，克羅恩病和結腸癌等疾病有關。

該團隊收集了所謂的配對相互作用的數據，這意味著每個細菌物種都與另一個細菌物種配對，研究這兩者之間的相互作用，而不用擔心所有其他人在做什麼。這是為12人社區中的每一個可能的配對完成的。

研究人員將有關成對相互作用的數據以及每個單個物種的數據輸入動態模型，以解讀所有細菌在組合時可能如何相互作用的動態模型。他們發現，單靠成對數據足以預測更大的社區如何組裝。

Venturelli解釋說：「這個模型使我們能夠更好地理解和預測關於腸道微生物群的測量結果。」 「我們不需要測量一組物種的每一個可能的群落，比如說3,4或5個物種，我們只需要測量所有的對，它們仍然代表了一個非常大的數量，從而能夠預測整個腸道的動態「。

雖然這仍然是一個挑戰，Venturelli表示這將大大減少科學家需要測量的數量。

研究人員還通過測量微生物產生的物質（稱為代謝物），研究了哪些物種似乎是社區中最重要的物種。令他們驚訝的是，「代謝物數據無法預測重要物種在社區中的作用，」Venturelli說。

她和研究小組通過試圖估計他們12種選擇的細菌的不同組合的特徵來測試模型的預測能力。雖然不完美，但該模型在預測動態行為方面效果很好。

此外，該團隊發現社區內微生物之間更積極的相互作用比他們預期的基於其他主要表現出負面相互作用的研究。

Venturelli說：「我們發現正面和負面的互動之間存在平衡，負面的互動為社區提供了穩定的力量。」 「我們開始理解腸道微生物穩定性的設計原理以及社區從微擾中恢復的原因。」

該模型允許科學家現在開始提出有關成千上萬個微生物群落的組成和動態的問題。

「如果沒有模型，我們基本上只是盲目地測試一些東西，而沒有真正知道我們正在做什麼，以及我們的後果是什麼，例如試圖設計干預措施，」她說。「建立模型是朝著能夠有益於人類健康的方式操縱腸道生態系統邁出的第一步。」

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