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Nova Técnica Revela Arranjos Microbianos no Intestino

Um novo método estuda como os micróbios do intestino interagem e se adaptam às mudanças na dieta.

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O intestino humano tem uma mistura complexa de bactérias chamada Microbioma intestinal. Essa coleção de microrganismos é super importante pra nossa saúde. Quando o equilíbrio dessas bactérias é afetado, pode rolar vários problemas de saúde. Mas a gente ainda sabe pouco sobre como esses Micróbios estão organizados no intestino. A disposição deles pode impactar muito as interações e funções, que influenciam tanto a diversidade quanto a estabilidade do microbioma. Entender como essa organização espacial funciona é essencial, porque pode ajudar a gente a aprender mais sobre condições saudáveis e não saudáveis do intestino.

Importância da Organização Espacial

Os micróbios conseguem interagir de várias maneiras. Alguns podem ajudar uns aos outros compartilhando recursos, enquanto outros competem diretamente por espaço e nutrientes. Por isso, como eles estão organizados pode ser crucial pra definir o ambiente intestinal. Um ecossistema bem organizado tende a suportar uma variedade maior de espécies do que um que tá todo misturado. Além disso, o que a gente come pode influenciar como essas interações microbianas acontecem. Por exemplo, certas Fibras Alimentares podem impactar a produção de ácidos graxos de cadeia curta pelas bactérias intestinais. Mapear como esses micróbios estão organizados poderia ajudar a descobrir as regras que governam a diversidade e a resiliência do microbioma intestinal em diferentes condições.

Técnicas para Mapear Arranjos Microbianos

Várias técnicas avançadas de imagem foram desenvolvidas pra examinar os arranjos espaciais dos micróbios. Esses métodos usam técnicas de codificação e imagem sofisticadas pra identificar micróbios em amostras de tecido específicas. Embora essas técnicas forneçam detalhes espaciais altos, elas precisam de uma análise genética prévia pra criar as sondas necessárias pra identificação. Também é necessário equipamento de imagem complexo. Apesar do sucesso em estudar outros microbiomas, como o da cavidade bucal, elas ainda não foram aplicadas de forma eficaz no intestino humano por causa da sua natureza complexa e diversa.

Desenvolvimento de um Método Novo: SAMPL-seq

A gente criou uma nova técnica chamada Split-And-Pool Metagenomic Plot-sampling sequencing (SAMPL-seq). Esse método permite examinar o microbioma intestinal com detalhes espaciais bem finos. Usando técnicas inovadoras de amplificação, o SAMPL-seq combina informações sobre onde os micróbios estão localizados com quão abundantes eles são. É o primeiro método que junta as vantagens das técnicas anteriores enquanto possibilita avaliações mais fáceis e rápidas das Comunidades Microbianas.

Pra mostrar as capacidades do SAMPL-seq, aplicamos ele em amostras de fezes humanas. Isso revelou “centros espaciais” distintos na microbiota intestinal que se mantêm estáveis ao longo do tempo e são similares entre diferentes indivíduos. Quando mudanças na dieta foram feitas, esses centros se adaptaram a novos arranjos espaciais, mostrando que o microbioma intestinal pode se reorganizar com base nos nutrientes disponíveis.

Metodologia do SAMPL-seq

O SAMPL-seq usa uma amostra do microbioma que pode ser tão pequena quanto alguns milímetros cúbicos. A amostra é primeiramente preservada em um material semelhante a gel pra manter sua estrutura original. Depois, a amostra é quebrada, e os micróbios são testados enquanto seu material genético é retido no gel. Os próximos passos envolvem criar códigos de barras únicos pra cada micróbio usando um método chamado codificação em lotes. Isso permite identificar milhares de micróbios em uma única análise.

Os resultados da sequenciação mostram tanto a sequência genética dos micróbios quanto seus códigos de barras únicos, facilitando a correspondência deles a locais específicos na amostra. O SAMPL-seq pode analisar mais de 10.000 micróbios em uma única amostra e não requer montagens complexas, tornando-o muito mais rápido e eficiente do que os métodos anteriores.

Avaliação de Desempenho do SAMPL-seq

Pra garantir que o SAMPL-seq é confiável, fizemos diversos testes pra avaliar seu desempenho. Em um teste, misturamos dois tipos diferentes de amostras microbianas e descobrimos que o SAMPL-seq manteve um alto nível de consistência entre diferentes tentativas. O método também mostrou uma forte correlação com outros resultados de sequenciação, confirmando sua precisão.

A gente também analisou como o SAMPL-seq se saiu com amostras microbianas conhecidas e definidas. Os resultados mostraram que o SAMPL-seq conseguia identificar com precisão os micróbios presentes, mesmo em concentrações variadas. Isso demonstra seu potencial pra analisar comunidades complexas, como as do intestino humano.

Usando SAMPL-seq em Amostras de Fezes

A maioria dos estudos de microbioma utiliza amostras fecais como representação do microbioma intestinal. Testamos se as amostras de fezes poderiam revelar a estrutura espacial dos micróbios intestinais. O SAMPL-seq foi aplicado a diferentes partes do intestino de um camundongo, além das amostras fecais. Descobrimos que as comunidades microbianas nas fezes eram mais semelhantes às do cólon, sugerindo que as amostras de fezes podem refletir adequadamente o ambiente intestinal.

Depois, aplicamos o SAMPL-seq em fezes de voluntários humanos saudáveis e descobrimos milhares de micróbios únicos, indicando a eficácia do método. Em um participante, acompanhamos as mudanças ao longo de cinco dias pra ver como o microbioma variava ao longo do tempo. Os resultados mostraram uma composição consistente, embora houvesse diferenças entre os indivíduos.

Analisando a Co-localização Microbiana

Pra entender como os micróbios interagiam espacialmente, desenvolvemos um método pra analisar pares de micróbios com base na presença deles nas amostras. Isso envolveu randomizar os dados pra encontrar associações verdadeiras entre os micróbios, levando em conta as variações naturais. Conseguimos identificar quais micróbios eram mais ou menos propensos a serem encontrados juntos no mesmo microhabitat.

Usando esse método, vimos co-localizações consistentes entre vários micróbios em diferentes dias em um participante. Examinar dados de outros voluntários também revelou padrões distintos de associações microbianas, indicando que grupos específicos de micróbios tendem a se agrupar.

Comparando Padrões Longitudinais e Interpessoais

Exploramos se os arranjos espaciais dos micróbios eram semelhantes entre diferentes indivíduos. Embora muitas espécies microbianas fossem únicas pra cada pessoa, identificamos padrões significativos que apareceram em múltiplos participantes. Um microbo central, Faecalibacterium prausnitzii, foi um jogador chave em muitas dessas associações.

No geral, uma parte substancial dos pares de micróbios mostrou relações consistentes entre diferentes indivíduos, sugerindo que certos arranjos espaciais desses micróbios podem ser características estáveis de um microbioma saudável.

Impacto da Dieta na Organização Espacial do Microbioma Intestinal

A dieta pode ter um grande impacto no microbioma intestinal em relação à sua composição geral. Pra ver como mudanças na dieta afetaram a organização espacial dos micróbios, fizemos um estudo onde um participante consumiu inulina, uma fibra que alguns micróbios conseguem fermentar.

Observamos que durante a suplementação com inulina, muitos arranjos espaciais entre os micróbios mudaram. Alguns micróbios que não estavam muito associados antes começaram a formar novas conexões, mas essas mudanças foram temporárias. Depois que pararam de consumir inulina, muitas dessas conexões voltaram aos seus estados originais, sugerindo que componentes da dieta podem influenciar as interações microbianas sem mudar permanentemente a comunidade geral.

Conclusão

O SAMPL-seq oferece uma nova abordagem pra estudar os arranjos espaciais dos micróbios no intestino. Preservando a estrutura das comunidades microbianas, esse método permite avaliações detalhadas de como os micróbios interagem entre si em um nível bem detalhado. As descobertas sugerem que tanto a organização espacial quanto as influências dietéticas são cruciais pra entender a saúde do microbioma intestinal. Essa pesquisa abre novas possibilidades para estudos futuros com o objetivo de manipular o microbioma intestinal pra resultados de saúde melhores.

Fonte original

Título: SAMPL-seq reveals micron-scale spatial hubs in the human gut microbiome

Resumo: The local arrangement of microbes can profoundly impact community assembly, function, and stability. To date, little is known about the spatial organization of the human gut microbiome. Here, we describe a high-throughput and streamlined method, dubbed SAMPL-seq, that samples microbial composition of micron-scale sub-communities with split-and-pool barcoding to capture spatial colocalization in a complex consortium. SAMPL-seq analysis of the gut microbiome of healthy humans identified bacterial taxa pairs that consistently co-occurred both over time and across multiple individuals. These colocalized microbes organize into spatially distinct groups or "spatial hubs" dominated by Bacteroideceae, Ruminococceae, and Lachnospiraceae families. From a dietary perturbation using inulin, we observed reversible spatial rearrangement of the gut microbiome, where specific taxa form new local partnerships. Spatial metagenomics using SAMPL-seq can unlock new insights to improve the study of microbial communities. One Sentence SummaryHigh throughput micron-scale subcommunity sampling and sequencing identifies distinct spatial associations of gut bacteria within and across individuals.

Autores: Harris H Wang, M. Richardson, S. Zhao, R. U. Sheth, L. Lin, Y. Qu, J. Lee, T. Moody, D. Ricaurte, Y. Huang, F. Velez-Cortes, G. Urtecho

Última atualização: 2024-10-12 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.08.617108

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.10.08.617108.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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