Novo método de modelagem computacional prevê como os micróbios intestinais mudam ao longo do tempo

Um novo método de modelagem computacional usa instantâneos de quais tipos de micróbios são encontrados no intestino de uma pessoa para prever como a comunidade microbiana mudará ao longo do tempo. A ferramenta, desenvolvido por Liat Shenhav, Leah Briscoe e Mike Thompson do laboratório Halperin, Universidade da Califórnia em Los Angeles, e colegas do laboratório Mizrahi da Universidade Ben-Gurion, Israel, é apresentado em PLOS Biologia Computacional .

Crédito:sbtlneet / pixabay, CC0

Os tipos e quantidades relativas de micróbios encontrados no intestino de uma pessoa podem refletir e afetar o estado de sua saúde. Saber como a composição dessa comunidade microbiana muda ao longo do tempo pode fornecer informações importantes sobre saúde e doença. Contudo, não está claro até que ponto a composição da comunidade microbiana do intestino de uma pessoa em um determinado momento determina sua composição futura.

Para resolver esta questão, Shenhav e colegas desenvolveram o modelo misto linear de variabilidade temporal da comunidade microbiana (MTV-LMM), um novo método para modelar mudanças temporais na composição microbiana do intestino. Quando testado contra dados do mundo real, a nova ferramenta faz previsões mais precisas do que outros modelos desenvolvidos anteriormente para o mesmo propósito.

Os pesquisadores então usaram o MTV-LMM para trazer à tona novos insights sobre a dinâmica do microbioma. Por exemplo, eles demonstraram que, em crianças e adultos, A composição da comunidade do microbioma intestinal pode, de fato, ser prevista com precisão com base em observações anteriores da comunidade. Eles também aplicaram o modelo a dados de 39 bebês e revelaram uma mudança importante por volta dos 9 meses na forma como o microbioma intestinal muda ao longo do tempo.

Esperando ansiosamente, O MTV-LMM pode ser aplicado para explorar a dinâmica temporal do microbioma intestinal no contexto da doença, o que pode levar a um melhor diagnóstico e tratamento. Também pode ser útil para a compreensão de outros tipos de processos de microbioma temporal, como aqueles que ocorrem durante a digestão.

Nossa abordagem oferece vários avanços metodológicos, mas isso ainda é apenas a ponta do iceberg. ”

Liat Shenhav, do laboratório Halperin, Universidade da Califórnia em Los Angeles

No futuro, ela e seus colegas trabalharão para melhorar ainda mais a precisão da previsão do modelo e explorar aplicativos adicionais. “Modelar o comportamento temporal do microbioma é uma questão científica fundamental, com aplicações potenciais na medicina e além. ”

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