Тесты моделирования «цифрового кишечника» предполагают создание персонализированных пробиотиков.
Определить, какие бактерии или другие питательные вещества нужны вашему кишечнику, однажды может стать очень просто. От таблеток до йогуртов и газированных напитков — пробиотики все чаще продаются нам с обещанием улучшить «здоровье кишечника». Но хотя коммерчески доступные пробиотики помогают некоторым людям, этот универсальный подход не приносит надежной пользы. Вместо этого компьютерные симуляции могут предсказать, сможет ли конкретный штамм бактерий успешно заселиться в кишечнике человека, сообщают исследователи 19 февраля в журнале PLOS Biology.
Моделирование метаболических моделей на уровне микробных сообществ, основано на том, что ученые уже знают, как кишечные бактерии потребляют и используют питательные вещества. Оно позволяет исследователям моделировать, что произойдет, если штамм бактерий будет введен в кишечник человека, «и посмотреть, сможет ли он расти, [и] что он будет делать», — говорит Шон Гиббонс, исследователь микробиома из Института системной биологии (США). «Мы подумали, что такая платформа моделирования потенциально может позволить нам выявить индивидуальные реакции и, возможно, даже разработать индивидуальные методы лечения».
Гиббонс и его коллеги использовали существующие данные из двух интервенционных исследований, чтобы протестировать новую метаболическую модель на уровне микробиома. В первом исследовании проверялась польза синбиотика — смеси пробиотиков, которые представляют собой живые кишечные бактерии и пребиотических волокон, которые стимулируют рост бактерий — для пациентов с диабетом 2 типа. Во второй модели тестировался живой биотерапевтический препарат фармацевтического качества у пациентов с рецидивирующими инфекциями Clostridioides difficile. В обоих случаях добавленные штаммы бактерий показали многообещающие результаты для здоровья у некоторых пациентов, но не у всех, поэтому Гиббонс и его коллеги решили проверить, можно ли с помощью моделей понять, почему.
Исследователи использовали исходные профили микробиома кишечника пациентов до вмешательства и с точностью 75–80% предсказали, какие бактерии приживутся. Модель также точно предсказала многие случаи увеличения производства короткоцепочечных жирных кислот, которые, как считается, поддерживают здоровье кишечника. «Я был действительно удивлен, что приживляемость можно было предсказать с такой точностью в столь сложном контексте», — говорит Кристоф Калета, системный биолог из Кильского университета в Германии, который не участвовал в исследовании. Однако Калета отмечает, что в исследовании рассматривались только краткосрочные изменения. «Хотя пробиотики часто демонстрируют краткосрочное присутствие предоставленных видов, долгосрочное приживание наблюдается лишь в редких случаях... В идеале хотелось бы, чтобы эти пробиотические виды сохраняли свое благотворное воздействие в течение более длительного времени».
Гиббонс и его коллеги также изучили влияние роста определенных бактерий на здоровье. Они обнаружили, что более высокие темпы роста Akkermansia muciniphila были связаны с лучшим контролем уровня сахара в крови после еды. Чтобы проверить свою модель на группе здоровых добровольцев, ученые также использовали данные людей, перешедших на диету с высоким содержанием клетчатки. Даже у этих людей модель точно предсказывала, как их кишечник отреагирует на новую диету. Исследование предлагает доказательство концепции, в которой ваш врач может «протестировать» пробиотик в цифровой модели вашего кишечника, прежде чем вы примете хотя бы одну таблетку.
«Если мы можем взять модель одного человека и смоделировать тысячи вмешательств за считанные минуты или часы, то тогда у нас появляется своего рода «цифровой двойник», способный приблизительно оценить индивидуальные реакции», — говорит Гиббонс. Для этого он и его группа планируют провести проспективное клиническое испытание, чтобы проверить, будет ли индивидуализированное вмешательство работать лучше, чем стандартное. Исследование подчеркивает, что то, что считается «хорошими» бактериями, зависит от конкретного человека и окружающей среды. «Многие из этих бактерий полезны только в определенных условиях», — отмечает Гиббонс. «Не имеет смысла иметь набор универсальных пробиотиков, подходящих для всех». Он уверен, что подобные модели в конечном итоге могут помочь разработать индивидуальные методы микробиомной терапии, а не использовать стандартные подходы.
