Новый метод компьютерного моделирования предсказывает, как микробы кишечника меняются с течением времени

Новый метод компьютерного моделирования использует снимки типов микробов, обнаруженных в кишечнике человека, чтобы предсказать, как сообщество микробов изменится с течением времени. Инструмент, разработан Лиат Шенхав, Лия Бриско и Майк Томпсон из лаборатории Гальперина, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе, и коллеги из лаборатории Мизрахи в Университете Бен-Гуриона, Израиль, представлен в Вычислительная биология PLOS .

Кредит:sbtlneet / pixabay, CC0

Типы и относительное количество микробов, обнаруженных в кишечнике человека, могут отражать и влиять на состояние его здоровья. Знание того, как этот состав микробного сообщества меняется с течением времени, может дать ключевую информацию о здоровье и болезнях. Тем не мение, неясно, в какой степени состав микробного сообщества кишечника человека в данный момент определяет его будущий состав.

Чтобы ответить на этот вопрос, Шенхав и его коллеги разработали линейную смешанную модель временной изменчивости микробного сообщества (MTV-LMM), новый метод моделирования временных изменений микробного состава кишечника. При тестировании на реальных данных новый инструмент делает более точные прогнозы, чем другие модели, ранее разработанные для той же цели.

Затем исследователи использовали MTV-LMM, чтобы получить новое представление о динамике микробиома. Например, они продемонстрировали, что, как у младенцев, так и у взрослых, Состав сообщества кишечного микробиома действительно можно точно предсказать, основываясь на более ранних наблюдениях за сообществом. Они также применили модель к данным 39 младенцев и выявили ключевой сдвиг примерно в возрасте 9 месяцев в том, как микробиом кишечника меняется с течением времени.

Жду с нетерпением, MTV-LMM можно применять для изучения временной динамики микробиома кишечника в контексте заболевания, что может привести к улучшению диагностики и лечения. Это также может быть полезно для понимания других типов временных микробиомных процессов, например, возникающие во время пищеварения.

<цитата>

Наш подход обеспечивает множество методологических усовершенствований, но это все еще лишь верхушка айсберга ».

Лиат Шенхав, из лаборатории Гальперина, Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе

В будущем, она и ее коллеги будут работать над дальнейшим повышением точности прогнозов модели и изучать дополнительные приложения. «Моделирование временного поведения микробиома - фундаментальный научный вопрос, с потенциальным применением в медицине и за ее пределами ».

• Новая стратегия может усилить коммуникацию между кишечником и мозгом
• Исследователи, вероятно, нашли способ вырастить новую зубную ткань для пациентов