Метод, основанный на поиске микробиома, может повысить эффективность обнаружения и диагностики заболеваний

Большие данные дают большие обещания, когда дело доходит до понимания поведения и здоровья человека. Проблема в том, как эффективно использовать информацию, которую он предоставляет. Международная группа исследователей предложила метод поиска микробиома, через поисковую систему Microbiome Search Engine (MSE), анализировать множество доступных данных о здоровье для обнаружения и диагностики заболеваний человека.

Они опубликовали свой метод 17 марта, 2020 в mSystems , рецензируемый журнал открытого доступа Американского общества микробиологии.

<цитата>

Классификация болезней на основе микробиома зависит от хорошо проверенных, специфические для болезни модели или маркеры. Тем не мение, в современных моделях эта информация отсутствует по многим заболеваниям ».

Д-р СУ Сяоцюань, из Центра единичных клеток в Циндаоском институте биоэнергетики и биотехнологий (QIBEBT) Китайской академии наук (CAS)

Кроме того, СУ сказал:несколько заболеваний могут иметь одни и те же биомаркеры - микроорганизмы, указывающие на что-то необычное, например, мутировавший белок, обнаруженный в раковых клетках, что затрудняет правильную классификацию каждого из них.

Чтобы бороться с этими проблемами при обнаружении и классификации болезней, SU и его совместная команда разработчиков программного обеспечения из Single-Cell Center, QIBEBT и Центр инноваций микробиома (CMI), Калифорнийский университет в Сан-Диего (UCSD), разработали новый подход к поиску, основанный на всем микробном сообществе, которое содержится в человеческом теле, все вместе называется микробиомом. У каждого человека есть микробиом, даже если у них нет болезни.

Традиционные модели сравнивают образцы от здоровых людей с образцами от людей, у которых есть определенные заболевания. С новым методом путем поиска по конкретному выбросу, а не известные биомаркеры, которые могут кодировать несколько заболеваний, исследователи могут идентифицировать состояние микробиома, связанное с заболеванием, в разных когортах или на платформах секвенирования.

В этом новом подходе исследовательская группа использует двухэтапный процесс для выявления болезни. Первый, они осуществляют поиск в базовой базе данных здоровых людей, чтобы обнаружить какие-либо особые выбросы микробиома или любую известную аномалию, которая отличает микробиом от здорового состояния. Затем они ищут этот выброс в базе данных примеров конкретных заболеваний.

«Точность нашей стратегии, чувствительность и скорость превосходят подходы, основанные на моделях, "Сказал СУ.

Результаты поиска могут дать быстрые прогнозы, которые помогут врачам диагностировать и лечить заболевания.

"Эта основанная на поиске стратегия является многообещающей как важный первый шаг в диагностике на основе больших данных микробиома, "по словам Роба Найта, Директор CMI и UCSD. "В свете общего смещения акцента при секвенировании микробиома со здоровых хозяев на больных, полученные здесь данные свидетельствуют о добавлении большего количества базовых образцов из разных географических регионов ».

Сюй Цзянь, Директор одноклеточного центра, QIBEBT, соглашается. Следующий, совместная китайско-американская команда работает над тем, чтобы побудить своих коллег присоединиться к скоординированным усилиям по продолжению расширения базы данных микробиома, чтобы охватить каждую популяцию и каждую экосистему на земном шаре.

"С помощью поисковой системы Microbiome, Выполнение поиска может стать таким же стандартом и сделать возможным новые исследования микробиома, как сегодня выполняется BLAST против вашей новой последовательности ДНК », - сказал Сюй.

Работа поддержана Национальным фондом естественных наук Китая. Китайская академия наук, Национальные институты здоровья, Национальный научный фонд, Фонд Альфреда П. Слоана и Национальный совет по здравоохранению и медицинским исследованиям.

Циндаоский институт биоэнергетики и биотехнологий (QIBEBT), Китайская академия наук (CAS) была основана в 2006 году. Главный офис института расположен в Циндао, Провинция Шаньдун, Китай. В институте работает команда из более чем 500 сотрудников, 207 аспирантов, и 64 постдока.

QIBEBT - одно из ведущих национальных исследовательских институтов Китая в области возобновляемых источников энергии и экологически чистых материалов. уделяя особое внимание исследованиям и разработке ресурсов, технологии, продукты и процессы для получения энергии и материалов на основе биологических источников.

QIBEBT стремится предоставить систематические и устойчивые решения для биоэнергетических потребностей Китая путем интеграции науки, технология, и инженерия в области промышленной биологии, зеленая химическая технология, и технологический процесс.

• Обычно используемая жидкость для полоскания рта увеличивает количество продуцирующих лактат бактерий, кото…
• Пищеварительные симптомы часто встречаются у пациентов с COVID-19,