В новой статье, недавно опубликованной онлайн в журнале Trends in Microbiology, рассматривается системно-биологический подход к изучению микробиома влагалища (МВ), помогающий понять его состав и функции, а также механизмы его взаимодействия с хозяином.
МВ жизненно важен для женской фертильности, и его нарушения могут быть связаны с нарушениями беременности, гинекологическими заболеваниями, такими как воспалительные заболевания органов малого таза и целым рядом инфекций, поражающих женские мочеполовые и репродуктивные пути. Кроме того, МВ может влиять на эффективность действия лекарственных препаратов у женщин. Тем не менее, МВ мало изучен, кроме смутного представления о том, что преобладание Lactobacillus ассоциируется с "хорошим" состоянием однородной структуры сообществ. И наоборот, нежелательное состояние МВ имеет место, когда более разнообразные виды выявляются в большем количестве. Это последнее неоптимальное состояние часто связано с бактериальным вагинозом (БВ), который встречается у каждой третьей женщины в репродуктивный период и может иметь серьезные последствия для фертильности. Поэтому необходимы исследования в этой области, чтобы понять направленность и масштаб таких ассоциаций.
Хотя в этой области было проведено много исследований, трудно понять, как выглядит оптимальный МВ из-за сложных взаимодействий между микроорганизмами и другими факторами хозяина. Это означает, что здоровый МВ может значительно отличаться у разных женщин и в разные периоды их жизненного цикла. Такие изменения происходят в течение нескольких дней, что контрастирует с гораздо более медленным изменением микробиома кишечника, кожи и полости рта, который может меняться в течение месяцев или даже лет. К сожалению, это делает имеющиеся данные весьма нерепрезентативными, когда речь идет об изучении связи состава, функции и заболеваний, связанных с МВ. Опять же, МВ человека значительно отличается от МВ животных, а также от моделей на основе культур. В первом случае даже приматы не могут продемонстрировать типичные характеристики человеческого влагалища, включая кислый pH и преобладание Lactobacillus.
В других случаях, некоторые микроорганизмы невероятно сложно культивировать in vitro, а в разных лабораториях используются различные условия культивирования, что может сделать культуры совершенно иными, чем в шейке матки и влагалище, что сделает результаты таких экспериментов некорректными. Таким образом, клинические образцы, из которых культивируется, идентифицируется и количественно оценивается микрофлора влагалища, являются источником информации, которая окрашена экспериментальными и пользовательскими переменными, которые требуют сложной статистической адаптации для получения достоверных выводов. Хотя это относится ко всем участкам микробиома, это особенно актуально для МВ из-за отсутствия экспериментальных моделей, позволяющих исследовать микробиоту влагалища в контролируемых условиях.
Такая тупиковая ситуация может быть решена с помощью подходов системной биологии, когда для извлечения важных факторов, влияющих на поведение и функционирование микробного сообщества используется количественный анализ. Использование системной биологии позволяет преодолеть трудности, связанные со сложными и многочисленными микробными сообществами. Кроме того, можно использовать несколько подходов, в зависимости от типа имеющейся информации и цели исследования.
Так, статистические методы или методы, основанные на данных, идеально подходят в тех случаях, когда в относительно новой области исследования имеется большое количество данных высокой информативности. Это может помочь предположить, какие микробные профили связаны с заболеванием или здоровьем. И поскольку о МВ пока мало что известно, до сих пор преобладали модели, основанные на данных. Напротив, методы, основанные на гипотезах, лучше использовать, когда о системе уже многое известно или, по крайней мере, имеются фундаментальные данные, и необходимо понять механизмы причинно-следственных связей, лежащих в основе биологической функции. Кроме того, они помогают установить диапазоны, в которых микробный состав и взаимодействия могут происходить в нормальных и аномальных ситуациях. Некоторые такие методы включают кинетические модели массовых взаимодействий или модели динамики популяций (основанные на дифференциальных уравнениях), геномные метаболические модели (GEMs) и агент-ориентированные модели (ABMs).
Подход системной биологии уже помог определить и классифицировать типы состояния сообщества (CST), связанные со здоровьем, заболеванием или переходным периодом между ними. Сначала они были определены по количеству микроорганизмов, затем в них были включены демографические и медицинские данные пациентов для формирования иерархических кластерных групп. Группировки CST помогают упростить состав МВ и, таким образом, предложить ассоциации с составом и функциями сообщества. Однако при этом упускаются из виду специфические факторы сообщества, характерные для различных таксонов.
Подходы мультиомики могут быть интегрированы со стратегиями системной биологии для выявления ассоциаций с различными типами сообществ и специфическими профилями метаболомики, транскриптомики и метагеномики, например. Кроме того, модели машинного обучения используются для различения МВ с преобладанием различных микроорганизмов, например, L. crispatus по сравнению с L. iners или Bifidobacteriaceae. Интересно, что нейросетевые модели показали превосходство метаболомики в точном описании цервиковагинальной среды по сравнению с данными о составе МВ или иммунопротеомики. Комплексное использование этих стратегий может помочь выбрать важные факторы, определяющие состояние МВ при здоровье и болезни.
Особенно важным может быть понимание риска инфекций, передающихся половым путем (ИППП), при повышенном обилии "плохих" микробов. Например, увеличение количества L. iners, по-видимому, связано с повышенным риском ИППП, в то время как L. gasseri ассоциируется со здоровьем. И наоборот, виды Gardnerella vaginalis и Prevotella ассоциированы с хламидийной инфекцией.
Другие модели включают метод под названием MIMOSA (Model-based Integration of Metabolite Observations and Species Abundances), который использует моделирование метаболических сетей для понимания функции сообщества через содержание его генов. Это помогло определить виды Prevotella и Atopobium vaginae в качестве ключевых модуляторов МВ, используя расчетный показатель метаболитного потенциала сообщества (CMP). CMP показывает циркуляцию каждого метаболита в любом конкретном сообществе.
Аналогичным образом, реконструкция геномных сетей (GENRE) может помочь понять роль прихотливых микроорганизмов в МВ. Модели на основе обыкновенных дифференциальных уравнений используются для изучения того, как лекарственные препараты могут влиять на МВ и экологию этой системы, показывая, как состав колеблется после воздействия различных факторов. Недавн созданный веб-инструмент BURRITO, помогает визуализировать сообщество микробиома по его относительной численности. Его можно расширить для изучения метагеномики МВ, показывая, как симптомы пациента связаны с CSTs.
Подходы машинного обучения для лучшего понимания МВ включают анализ интеграции данных для обнаружения биомаркеров и канонический корреляционный анализ (SRGCCA), используемый при болезни Крона. Для преодоления ограничений, налагаемых недостатком знаний о функциональной классификации МВ, могут быть полезны стратегии машинного обучения, такие как мультиомический факторный анализ (MOFA). Более новые методы включают такие алгоритмы, как "Constant yield expectation framework" (conYE) и MMinte, которые моделируют условия для метаболизма и роста сообщества на основе взаимодействий между видами.
Все эти изобретательные адаптации и подходы могут помочь понять факторы, формирующие динамику МВ в условиях здоровья и заболевания в различных популяциях.
