Находки в системной микробиологии: 2021 год (аннотация)
Цель системной микробиологии - понять принципиальные схемы взаимосвязей между отдельными компонентами, из которых состоит клеточный организм, сообщество микроорганизмов и экологическая ниша в целом.
Системная микробиология стремится рассматривать сообщество микроорганизмов в целом, интегрируя междисциплинарные подходы, чтобы в итоге составить общую картину функционирования микробных клеток или сообществ. В последние годы достижения ученых в области микробиологии были исключительными, что привело к значительным успехам. В данном обзоре, включающем 10 статей, собраны новые идеи, новые разработки, актуальные проблемы, последние открытия, последние достижения и перспективы на будущее в области системной микробиологии.
Три статьи были посвящены новым открытиям в области микробиоты кишечника. Например, Zhu Y. et al. предложили новый взгляд на взаимодействие кишечной микробиоты и нейрональных митохондрий как на коммуникационный канал между кишечником и мозгом. Такие исследования могут помочь расширить представление о регуляции оси "кишечник - мозг" и обеспечить дополнительные направления исследований в области лечения и профилактики неврологических расстройств.
Накопление доказательств сосредоточено на роли микробного сообщества кишечника в сердечно-сосудистых заболеваниях, но лишь немногие исследования раскрывают изменения и дальнейшие направления модуляции микробиоты кишечника у пациентов с тяжелой хронической сердечной недостаточностью (ХСН). Чтобы устранить этот недостаток, Sun et al. отобрали образцы кала у 29 пациентов с ХСН III-IV класса по NYHA и 30 здоровых пациентов контрольной группы, а затем проанализировали их с помощью секвенирования гена 16S рРНК бактерий. В результате было обнаружено множество значительных различий между двумя группами.
Терапия на основе микробиома кишечника показала многообещающие результаты в борьбе с хроническим воспалением. Тем не менее, эти результаты в основном являются экспериментальными, зависят от контекста или штамма и не имеют четкой обоснованности. Исходя из этого, Koduru et al. считают, что будущий переход к прецизионным пробиотикам лежит в расшифровке лиганд-рецепторных взаимодействий, при этом ариловый углеводородный рецептор (AhR) является ключевым медиатором в управлении хроническим воспалением.
Три исследовательские работы были посвящены непосредственному изучению ассоциаций между лекарственными препаратами и микроорганизмами, расширенным спектрам комбинационного рассеяния света (SERS) и интеграции "мультиомических" данных с другими омическими данными с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ).
Zhu B. et al. разработали модель на основе глубинного обучения, названную Nearest Neighbor Attention Network (NNAN). Эмпирическое сравнение предложенной модели с тремя современными базовыми моделями показало, что NNAN обладает значительной конкурентоспособностью в прогнозировании взаимодействий между лекарственными препаратами и микроорганизмами как в условиях перекрестной валидации, так и в реалистичных условиях обнаружения потенциальных связей.
Tang et al. использовали SERS в сочетании с алгоритмами машинного обучения (МО) для обнаружения 15 бактериальных патогенов в клинических образцах. Согласно полученным результатам, SERS может точно идентифицировать бактериальные патогены на со сравнительно высокой специфичностью и чувствительностью с помощью методов МО. Более того, алгоритмы ИИ и МО в сочетании с другими данными мультиомики могут помочь исследователям лучше классифицировать молекулярные характеристики пациента и подтолкнуть клиницистов к разработке персонализированных терапевтических стратегий.
Paolini et al. показали, как интеграция "мультиомических" данных (т.е. профилирование микроРНК и сигнатуры микробиоты) с другими омическими данными (т.е. метаболомикой, экспосомикой), проанализированными алгоритмами ИИ, может улучшить диагностический и прогностический потенциал конкретных биомаркеров заболеваний.
Наряду с разработкой новых компьютерных методов, Liu et al. предложили новое семейство Trechisporales, Sistotremastraceae fam. Nov. на основе комбинации молекулярных и морфологических данных, и его типичным представителем является Sistotremastrum. Филогенетический анализ показал, что Sistotremastraceae образует монофилетическую линию внутри Trechisporales.
Морские стрептомицеты привлекают особое внимание как новые производители новых антибиотиков и противораковых средств с необычными свойствами. Shi et al. установили таксономический статус нового вида Streptomycetes, выделенного из морской среды, и этот новый вид Streptomyces является ценным источником новых биологически активных вторичных метаболитов. Большой потенциал для получения новых природных продуктов был оценен с помощью анализа геномов, обнаружения соединений и противомикробной активности.
Rhoades et al. обобщили несколько факторов хозяина и механизмов, вовлеченных в коронавирусную инфекцию, которые также связаны с нейропсихическими симптомами. Хотя некоторые из этих факторов хозяина экспрессируются в центральной нервной системе, они также представили доказательства того, что их влияние на широко распространенное системное воспаление может играть важную роль в развитии долгосрочных психосоматических симптомов, обусловленных инфекцией COVID-19.
Wang et al. проанализировали передовые методы метаомики и исследовали их потенциальное применение в клинической диагностике заболеваний человека, например, инфекционных заболеваний, благодаря чему мы надеемся, что новые методы диагностики на основе микробиомов человека должны быть разработаны в ближайшем будущем.
