Моделирование, а также данные пациентов показали, что на развитие заболеваний влияет не только наличие определенных микробов в кишечнике, но и то, как они взаимодействуют между собой.
Кишечник млекопитающих кишит микробами, которые динамично взаимодействуют друг с другом, чтобы поддерживать здоровье хозяина. Дисбаланс, или дисбиоз, в микробиоме кишечника связан с заболеваниями, начиная от нарушений обмена веществ и заканчивая раком. Однако большинство исследований дисбиоза микробиома кишечника сосредоточено только на выявлении бактериальных таксонов, которые различаются между здоровым и больным состояниями, а не на их взаимодействиях.
Изучив динамику всего сообщества, исследователи обнаружили, что здоровый и больной микробиомы кишечника ведут себя как отдельные экологические системы. Используя эту информацию, ученые разработали метрику — индекс экологического баланса сети (ENBI), который измеряет, доминируют ли в микробиологических сообществах положительные или отрицательные взаимодействия. Их результаты, опубликованные в журнале Science, предлагают неинвазивный инструмент для различения здорового и больного состояний и отслеживания прогрессирования заболевания. «Вместо того, чтобы спрашивать, какие бактерии там есть, мы начали задаваться вопросом, как они связаны с другими бактериями», — пояснил соавтор исследования Хуан Боначела, бактериальный эколог из Университета Рутгерса (США). Для этого Боначела и его коллеги построили теоретические модели, имитирующие динамику кишечных бактерий. В своей модели они учли поток питательных веществ, новые заселяющиеся виды бактерий и метаболические преобразования. Эта модель достоверно отражала уже установленные особенности сложных взаимодействий в реальных микробиомах.
«Сначала мы просто проверяли, может ли модель воспроизводить основные особенности реальных микробиомов», — рассказал Боначела. «Но очень скоро мы увидели, что она естественным образом генерирует два разных паттерна». Исследователи наблюдали, что динамика моделируемого сообщества указывала на два разных состояния, вероятно, означающих разные состояния здоровья: одно, характеризующееся конкуренцией за выживание между различными микробами, и другое, в котором доминировали только несколько видов. Последнее состояние также характеризовалось меньшим количеством ферментов и метаболитов по сравнению с первым, что свидетельствовало о более сплоченном сообществе, поскольку меньшее количество бактерий метаболизировало ресурсы всего по нескольким механизмам.
Затем исследователи сравнили свою модель с ДНК микроорганизмов кишечника, полученной от здоровых добровольцев и людей с заболеваниями кишечника. Эти модели отражали их компьютерные симуляции. В то время как здоровые микробиомы демонстрировали разнообразные линии, микробиомы больных людей имитировали второе состояние, предсказанное моделью. «Тогда мы поняли, что обнаружили нечто фундаментальное о том, как эти сообщества реорганизуются при заболевании», — сказал Боначела. Ученые рассчитали различия между взаимодействиями бактерий в здоровом и дисбиотическом состояниях, чтобы сгенерировать ENBI. Затем они измерили ENBI для своей модели, а также на основе метагеномных данных здоровых людей и людей с воспалительными заболеваниями кишечника, колоректальным раком и другими кишечными расстройствами. Дисбактериоз кишечного микробиома постоянно демонстрировал значения ENBI, отражающие сдвиг в сторону все более сплоченных сообществ.
По мнению Боначелы, изучение динамики всех сообществ и их изменений с помощью образцов кала может помочь врачам выявлять проблемы неинвазивным способом. Он добавил, что эта работа может повысить эффективность лечения на основе микробиома, такого как трансплантация фекальной микробиоты или пробиотики. «Наша работа открывает возможность сопоставлять микробиологические сообщества на основе того, как их сети взаимодействия сочетаются друг с другом, а не только на основе того, какие виды присутствуют», — сказал он. «Это может помочь нам разработать методы лечения, адаптированные к микробиому каждого пациента, вместо того, чтобы полагаться на метод проб и ошибок».
