Виды бактерий, обитающие в кишечнике человека, не только помогают нам переваривать пищу, но также производят для нас ценные витамины и даже влияют на то, как мы усваиваем лекарства. Метаболические процессы этих бактерий имеют решающее значение для нашего здоровья и очень сложны: бактерии находятся в постоянном контакте с клетками нашего кишечника, а различные организмы постоянно влияют друг на друга. Таким образом, они играют такую же важную роль в нашем здоровье, как и при многих заболеваниях. Несмотря на многие достижения науки, наши знания об этих микробах все еще ограничены.
Чтобы улучшить наше понимание и помочь новым открытиям, исследовательская группа под руководством ученого LCSB профессора доктора Инес Тиле, главы группы «Физиология молекулярных систем», создала наиболее полную коллекцию вычислительных моделей для 773 различных кишечных микробов. улавливая их индивидуальный метаболизм, называемый АГОРА. «AGORA основана на новой концепции сравнительной реконструкции моделей метаболизма бактерий, — говорит Инес Тиле. — Она позволяет анализировать гораздо большее количество бактериальных штаммов, чем когда-либо было возможно раньше. С помощью AGORA и путем включения других наборов данных, мы можем систематически изучать метаболические взаимодействия в микробиоме кишечника и то, как на эти взаимодействия влияют внешние факторы, включая диету и метаболизм хозяина ».Первый автор исследования, Стефания Магнусдоттир, в настоящее время получает степень доктора философии в группе Инес Тиле в LCSB: «Основой нашей статьи было тщательное исследование литературы по микробному метаболизму», — объясняет она. «Мы собрали известные экспериментальные и геномные данные о метаболизме 773 бактериальных штаммов, чтобы уточнить и проверить вычислительные модели. На основе этого мы охарактеризовали метаболизм каждого микроба и обнаружили, что и их метаболические возможности, и наша диета играют важную роль в том, как микробы взаимодействуют. друг с другом.
Мы можем создавать персонализированные модели микробиома путем интеграции этих вычислительных моделей с метагеномными данными, которые могут быть получены путем секвенирования микробов, присутствующих в образцах стула здоровых и больных людей ».«С помощью наших моделей мы можем целенаправленно искать метаболические пути, которые фундаментально важны для микробиома в кишечнике, и мы можем выяснить, что может вызвать заболевания, когда эти метаболические процессы идут не так», — говорит соавтор доктор Др. Ронан Флеминг, возглавляющий группу системной биохимии в LCSB: «Теперь модели AGORA позволят нам изучить влияние взаимодействий хозяин-микробиом на конкретные заболевания или использовать их в развивающейся области персонализированной медицины».Использование AGORA для изучения микробиома кишечника потребует тесного сотрудничества с исследователями, изучающими микробиом кишечника в лаборатории, в том числе с профессором доктором Полом Уилмесом, главой группы LCSB Eco-Systems Biology. Его группа разработала методы изучения кишечных бактерий в реальных условиях. «AGORA направляет нас на целевые бактериальные метаболические процессы для проведения целенаправленных экспериментов, позволяющих точно и всесторонне моделировать процессы внутри кишечных микробов», — утверждает Пол Уилмес.
Для Инес Тиле высокая точность не является самоцелью: «Мы хотим понять, как микробы модулируют метаболизм человека, когда мы изменяем нашу диету. Это может дать нам ключ к пониманию того, как мы можем предотвратить или даже лечить заболевания. , например, путем выявления пищевых добавок, которые могут изменять взаимодействия в микробиоме больного кишечника, чтобы имитировать метаболические функции здорового человека ».Проект AGORA получил поддержку со стороны программ ATTRACT, CORE, Proof-of-Concept и AFR Люксембургского национального исследовательского фонда (FNR), а также со стороны Программы передовых вычислений Министерства энергетики США, Управления перспективных научных исследований и Биологические и экологические исследования.
Коллекция прогнозирующих метаболических моделей доступна исследователям на сайте http://vmh.life.