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# Biologie# Mikrobiologie

Untersuchung von Mikrobiomen, um Krankheitszusammenhänge zu verstehen

Eine Studie zeigt gemeinsame mikrobielle Muster bei verschiedenen Krankheiten, die die Behandlungsansätze beeinflussen.

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Einblicke aus demEinblicke aus demMikrobiom zuKrankheitsbeziehungenBehandlungsmöglichkeiten in Verbindung.verschiedenen Gesundheitsproblemen undNeue Forschungen bringen Mikroben mit
Inhaltsverzeichnis

Viele menschliche Krankheiten stehen im Zusammenhang mit einem Verlust von hilfreichen Mikroben in unserem Körper und dem Vorhandensein von schädlichen. Das Gleichgewicht zwischen diesen Mikroben und unserem Immunsystem kann den Verlauf verschiedener Erkrankungen beeinflussen. Die meisten bestehenden Studien betrachten Krankheiten separat und vergleichen sie mit einer Kontrollgruppe, wobei ignoriert wird, dass viele Menschen gleichzeitig unter mehr als einer Krankheit leiden. Fast 60 % der erwachsenen Amerikaner haben eine chronische Krankheit, und etwa 40 % haben mehr als eine.

In der Medizin ist es wichtig zu verstehen, wie sich diese überlappenden Bedingungen aufeinander beziehen, um herauszufinden, wie sie sich entwickeln. In der Krebsforschung haben Wissenschaftler genetische Tests verwendet, um Verbindungen zwischen Krankheiten zu finden, die traditionelle Methoden übersehen haben. Dieser Ansatz hat geholfen, Wege zu finden, bestehende Medikamente für verschiedene Arten von Krebs umzufunktionieren.

Ein neuer Ansatz für die Untersuchung von Mikrobiomen

Wir schlagen vor, denselben Gedanken auf Mikrobiom-Studien anzuwenden. Aktuelle Forschungen zeigen, dass Mikroben eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung von Nahrungsmitteln und der Beeinflussung unseres Stoffwechsels spielen. Jede Stoffwechselstörung könnte potenziell Verbindungen zu den Mikroben in unserem Darm haben. Darüber hinaus interagieren Mikroben mit unserem Immunsystem und können beeinflussen, wie wir auf Medikamente reagieren. Diese Fakten deuten darauf hin, dass das Darmmikrobiom sogar für Krankheiten relevant sein könnte, die normalerweise nicht mit der Darmgesundheit in Verbindung gebracht werden.

Forschungen haben gezeigt, dass Veränderungen in den Bakteriengemeinschaften zu verschiedenen komplexen Gesundheitsproblemen beitragen können, einschliesslich neurologischer, immunologischer, stoffwechselbedingter und Verdauungsstörungen. Neue Studien haben gemeinsame mikrobielle Muster aufgezeigt, die bedeutend sein könnten, um diese Krankheiten zu verstehen. Zum Beispiel wurde eine einzige Mikrobenart, Prevotella copri, häufiger bei Patienten mit Typ-2-Diabetes und rheumatoider Arthritis gefunden. Kürzlich wurden Veränderungen in der Verbindung zwischen Darm und Gehirn mit verschiedenen neurologischen Störungen wie Alzheimer und Autismus in Verbindung gebracht, was die Bedeutung der Untersuchung dieser gemeinsamen mikrobiellen Muster betont, um Einblicke in die Wechselwirkungen von Krankheiten zu gewinnen.

Ziele und Methoden

Unser Ziel ist es, ein Computersystem zu erstellen, das misst, wie ähnlich Krankheiten basierend auf ihren Mikrobiomen sind. Wir planen, einfache maschinelle Lerntechniken und Methoden zu verwenden, um spezifische Mikroben zu identifizieren, die mit jeder Krankheit assoziiert sind und solche, die zwischen verschiedenen Krankheiten geteilt werden. Der Schlüssel war, Variationen, die die Ergebnisse der Studie beeinflussen können, effektiv zu steuern.

Die meisten zuvor durchgeführten Meta-Analysen haben sich darauf konzentriert, einzigartige Aspekte von Krankheiten zu entdecken, aber unsere Studie zielt darauf ab, die Ähnlichkeiten auf eine differenziertere Weise zu analysieren. Wir betrachten viele Krankheiten, die mit Ungleichgewichten im Darmmikrobiom verbunden sind. Unsere Analyse umfasst Daten von elf verschiedenen Krankheiten, die von metabolischen bis zu neurologischen Störungen und sogar Krebs reichen.

Da das Verständnis der Ähnlichkeit von Krankheiten entscheidend für die Umfunktionierung von Medikamenten ist, könnten unsere Ergebnisse helfen, Informationen über Mikroben in den Prozess der Neupositionierung bestehender Medikamente einzubeziehen. Um die Ähnlichkeit zu untersuchen, konzentrierten wir uns auf detaillierte Mikrobiom-Sequenzierungsdaten anstelle allgemeinerer Methoden, die in der Identifizierung spezifischer Arten oder Stämme von Mikroben ungenau sein können.

Wir entwickelten ein einzigartiges Modell zur Bewertung der Krankheitsähnlichkeiten auf sowohl mikrobiellen Arten- als auch Geneebene. Unsere umfangreiche Analyse verwendete konsistente Methoden, um Daten aus verschiedenen Studien zu verarbeiten, um sicherzustellen, dass wir die Ergebnisse genau vergleichen konnten.

Ergebnisse: Ähnlichkeiten zwischen Krankheiten

Unsere Ergebnisse haben eine signifikante Ähnlichkeit zwischen Morbus Crohn und Colitis ulcerosa, zwei entzündlichen Darmerkrankungen, aufgedeckt. Wir fanden auch starke Verbindungen zwischen Morbus Crohn und kolorektalem Krebs, Typ-2-Diabetes sowie zwischen Schizophrenie und Typ-2-Diabetes. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Art der vorhandenen Mikroben in mehreren Krankheiten ähnlich sein könnte, was auf gemeinsame zugrunde liegende Mechanismen hindeutet, die zu verschiedenen Gesundheitskomplikationen beitragen.

Wir beobachteten, dass bestimmte Gruppen von Mikroben in Krankheitsfällen weniger verbreitet waren, während andere reichlicher vorhanden waren. Das könnte darauf hindeuten, dass der Wandel der mikrobiellen Populationen einen entscheidenden Einfluss auf die untersuchten Krankheiten hat. Bei Krankheiten wie Alzheimer fanden wir, dass die mikrobiellen Genprofile im Vergleich zu entzündlichen Darmerkrankungen weniger günstig erschienen, was auf einen deutlichen metabolischen Unterschied zwischen diesen Bedingungen hindeutet.

Überblick über das Studiendesign und die Datenanalyse

Die Studie umfasste die Kuratierung von Daten aus zahlreichen Shotgun-Metagenom-Datensätzen, die sich auf das Darmmikrobiom über verschiedene Krankheiten konzentrierten. Wir haben diese Datensätze einheitlich verarbeitet, um Modelle zu erstellen, die klassifizieren konnten, ob eine Probe zu einer Krankheit oder einer gesunden Kontrollgruppe gehörte.

Wir stellten fest, dass bestimmte Krankheiten, insbesondere Morbus Crohn, Colitis ulcerosa und kolorektaler Krebs, eine hohe prädiktive Genauigkeit aufwiesen. Innerhalb der untersuchten Populationen bemerkten wir, dass viele Personen mit entzündlichen Darmerkrankungen ein höheres Risiko hatten, an kolorektalem Krebs zu erkranken, was unsere Ergebnisse unterstützte.

Als wir die Überschneidungen in den mikrobiellen Gemeinschaften betrachteten, fanden wir eine signifikante Anzahl gemeinsamer Mikroben zwischen Morbus Crohn und Colitis ulcerosa, was die Idee unterstützt, dass diese Krankheiten ähnliche Wege und Reaktionsmechanismen teilen könnten.

Mikrobielle Profile bei IBD und Krebs

Focusing on Morbus Crohn, fanden wir Mikroben, die mit Kontrollen assoziiert sind, die typischerweise bei gesunden Personen vorkommen, waren bei Patienten signifikant reduziert, während bestimmte krankheitsassoziierte Mikroben erhöht waren. Diese Muster deuten darauf hin, dass ein dysreguliertes Darmmikrobiom zur Entwicklung und Progression dieser Bedingungen beitragen könnte.

Zum Beispiel waren spezifische Mikroben, die für ihre entzündungshemmenden Eigenschaften bekannt sind, bei Morbus Crohn-Patienten weniger zahlreich. Krankheiten wie kolorektaler Krebs wiesen pathogene Mikroben auf, die ein anderes Dysbiose-Muster im Vergleich zu entzündlichen Darmerkrankungen zeigten.

Wir führten auch eine Korrelationsanalyse zwischen den mikrobiellen Genwerten in diesen Erkrankungen durch. Die Ergebnisse zeigten eine starke Verbindung in der Genexpression zwischen Morbus Crohn, Colitis ulcerosa und sogar bestimmten neurologischen Erkrankungen. Dies könnte auf einen gemeinsamen mikrobiellen Einfluss zwischen verschiedenen Krankheiten hinweisen und die Verknüpfung verschiedener Gesundheitsprobleme beleuchten.

Gemeinsame mikrobielle Merkmale über Krankheiten hinweg

Unsere Analyse identifizierte zahlreiche fallassoziierte Mikroben, die zwischen verschiedenen Krankheiten geteilt werden. Zum Beispiel beobachteten wir, dass ein Anstieg bestimmter pathogener Mikroben sowohl bei Morbus Crohn als auch bei kolorektalem Krebs häufig war, was möglicherweise einen gemeinsamen mikrobiellen Weg im Zusammenhang mit Entzündungen und Tumorprogression aufzeigt.

Darüber hinaus fanden wir, dass bestimmte nützliche Arten sowohl bei Schizophrenie als auch bei Typ-2-Diabetes erschöpft waren, was darauf hindeutet, dass sie eine Rolle bei den zugrunde liegenden Mechanismen dieser Bedingungen spielen könnten. Unsere Ergebnisse ebnen den Weg für weitere Untersuchungen zu den potenziellen therapeutischen Auswirkungen dieser Mikroben auf die Krankheitsprogression.

Implikationen für die Umpositionierung von Medikamenten

Angesichts der Erkenntnisse über mikrobielle Ähnlichkeiten eröffnet sich ein neues Feld für die Umfunktionierung von Medikamenten basierend auf Mikrobiomdaten. Wir können anfangen zu hypothesieren, dass Medikamente, die ursprünglich für eine Krankheit entwickelt wurden, auch gegen eine andere wirksam sein könnten, da sie von gemeinsamen mikrobiellen Einflüssen profitieren.

Zum Beispiel hat Metformin, eine gängige Behandlung für Typ-2-Diabetes, gezeigt, dass es das Darmmikrobiom verändert. Studien haben auch angedeutet, dass Metformin positive Effekte auf Stimmungserkrankungen und neurologische Bedingungen wie Parkinson haben könnte. Das bietet Forschern eine spannende Gelegenheit, zu erkunden, wie Medikamente, die das Mikrobiom im Darm beeinflussen, auch anderen Gesundheitszuständen zugutekommen könnten.

Einschränkungen und zukünftige Richtungen

Trotz der vielversprechenden Ergebnisse ist es wichtig, die Einschränkungen unserer Studie anzuerkennen. Verschiedene Störfaktoren, wie Ernährung und Medikationsgeschichte, könnten das Darmmikrobiom beeinflussen. Zudem fehlen in vielen Studien vollständige Daten, wodurch es schwierig wird, definitive Schlussfolgerungen über die Rolle von Mikroben in verschiedenen Krankheiten zu ziehen.

Um unser Verständnis zu verbessern, wird es notwendig sein, umfassendere Daten zu sammeln und die Zusammenarbeit in verschiedenen Forschungsbereichen, einschliesslich langfristiger Studien, zu fördern. Durch die Erweiterung des Spektrums der analysierten Krankheiten und die Einbeziehung von Multi-Omics-Ansätzen können wir unsere Fähigkeit verbessern, ursächliche Zusammenhänge zwischen dem Mikrobiom und der menschlichen Gesundheit zu identifizieren und zu verstehen.

Fazit

Das Verständnis der Verbindungen zwischen dem Darmmikrobiom und menschlichen Krankheiten bietet wertvolle Einblicke in die zugrunde liegenden Prozesse, die zu komplexen Gesundheitsproblemen beitragen. Unsere Ergebnisse betonen die Wichtigkeit, die Verknüpfung von Krankheiten zu berücksichtigen, anstatt sie isoliert zu betrachten.

Durch die Erforschung gemeinsamer mikrobieller Gemeinschaften haben wir Muster aufgedeckt, die zu neuen therapeutischen Strategien und Möglichkeiten zur Umpositionierung von Medikamenten führen könnten. Zukünftige Forschungen werden weiterhin die potenziellen Vorteile dieser Verbindungen aufdecken, unser Verständnis der Krankheitsmechanismen erweitern und den Weg für innovative Behandlungen ebnen.

Originalquelle

Titel: Meta-analysis of the human gut microbiome uncovers shared and distinct microbial signatures between diseases

Zusammenfassung: Microbiome studies have revealed gut microbiotas potential impact on complex diseases. However, many studies often focus on one disease per cohort. We developed a meta-analysis workflow for gut microbiome profiles and analyzed shotgun metagenomic data covering 11 diseases. Using interpretable machine learning and differential abundance analysis, our findings reinforce the generalization of binary classifiers for Crohns disease (CD) and colorectal cancer (CRC) to hold-out cohorts and highlight the key microbes driving these classifications. We identified high microbial similarity in disease pairs like CD vs ulcerative colitis (UC), CD vs CRC, Parkinsons disease vs type 2 diabetes (T2D), and schizophrenia vs T2D. We also found strong inverse correlations in Alzheimers disease vs CD and UC. These findings detected by our pipeline provide valuable insights into these diseases. IMPORTANCEAssessing disease similarity is an essential initial step preceding disease-based approach for drug repositioning. Our study provides a modest first step in underscoring the potential of integrating microbiome insights into the disease similarity assessment. Recent microbiome research has predominantly focused on analyzing individual disease to understand its unique characteristics, which by design excludes comorbidities individuals. We analyzed shotgun metagenomic data from existing studies and identified previously unknown similarities between diseases. Our research represents a pioneering effort that utilize both interpretable machine learning and differential abundance analysis to assess microbial similarity between diseases.

Autoren: Dong-Min Jin, J. Morton, R. Bonneau

Letzte Aktualisierung: 2024-02-29 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.27.582333

Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.27.582333.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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