В кишечнике человека обитают сотни видов микроорганизмов, образующих сложную и взаимозависимую метаболическую сеть.
Более половины метаболитов, потребляемых микробами кишечника, являются побочными продуктами микробного метаболизма, причем отходы жизнедеятельности одного вида служат питательными веществами для других. Видовая взаимозависимость может сделать микроорганизмы уязвимыми к локальному вымиранию в случае утраты партнера, если нет альтернативных видов, способных заполнить эту нишу. В этом контексте наличие функционально избыточных видов, способных производить или потреблять одни и те же питательные вещества, выгодно для хозяина.
Хотя общепризнано, что высокая функциональная избыточность является характеристикой жизнеспособных микробиомов кишечника человека, влияние избыточности в метаболических взаимодействиях на здоровье человека остается практически не изученным. Восстановление разнообразия перекрестного питания микробных партнеров представляет собой логичное, но до сих пор практически не изученное направление борьбы с широким спектром заболеваний, связанных с несбалансированностью микробиома кишечника.
Модели, имитирующие микробный метаболизм in silico, способны восполнить пробел в наших знаниях о микробных метаболических взаимодействиях. Геномные метаболические модели (ГММ) основаны на все более полных базах данных, связывающих гены с биохимическими и физиологическими процессами. Эти модели уже более десяти лет используются для оценки метаболических обменов между парами бактериальных видов. Разработки в области автоматизации реконструкции ГММ и доступность вручную собранных ГММ для тысяч микроорганизмов кишечника открыли путь к построению метаболических моделей для сложных микробных сообществ.
Методические достижения позволяют моделировать взаимодействие между несколькими видами, а недавно разработанный Zorrilla и коллегами рабочий процесс позволяет реконструировать метаболические модели непосредственно из крупномасштабных метагеномных баз данных. Исследования, использующие метаболические модели всех сообществ, выявили от десятков до сотен существенно различающихся метаболических обменов в микробиоме кишечника, ассоциированных с диабетом 2-го типа и воспалительными заболеваниями кишечника (ВЗК), по сравнению со здоровым контролем. Метод ранжирования этих метаболических взаимодействий в соответствии с экологическими принципами дает возможность генерировать целевые гипотезы, лежащие в основе формирования связей между микробиомом кишечника и заболеваниями.
В данном исследовании мы представляем систему оценки обмена метаболитами, полученную на основе метагеномных моделей метаболизма и предназначенную для выявления потенциальных микробных перекрестных взаимодействий, наиболее подверженных влиянию при заболеваниях. Чтобы понять связь между перекрестными взаимодействиями и заболеваниями, мы разработали систему оценки обмена метаболитов (Metabolite Exchange Score, MES).
В данной работе мы представляем новую концептуальную схему на основе МES и применяем ее к интегрированной совокупности данных метаболических моделей для 955 видов микроорганизмов кишечника из 1661 общедоступного метагенома кала, охватывающей 15 стран и 11 фенотипов заболеваний. Этот подход позволил выявить значительное обеднение потенциальных перекрестных взаимодействий в микробиомах, ассоциированных с 10 заболеваниями, и определить перспективные терапевтические мишени в исследовании болезни Крона, проведенном методом случай-контроль.
Мы показали, что наша аналитическая система позволяет выявлять как известные, так и новые ассоциации микробиомов с заболеваниями, обеспечивая экономически эффективную и обоснованную стратегию для определения приоритетности экспериментов и руководства клиническими испытаниями. В качестве примера можно привести связь между ревматоидным артритом и рибозилникотинамидом (также известным как никотинамид рибозид или NR). Этот метаболит является одним из основных предшественников никотинамид-аденин-динуклеотида (NAD+), уровень которого, по имеющимся данным, значительно снижен у людей с ревматоидным артритом. Введение NR и других предшественников NAD+ приводит к улучшению клинических исходов у пациентов с ревматоидным артритом, а также при ряде других воспалительных, нейродегенеративных и сердечно-сосудистых заболеваний. Насколько нам известно, это первое сообщение, подтверждающее роль микробного метаболизма NR в развитии ревматоидного артрита.
Мы также определили этанол как метаболит, на который в наибольшей степени влияет потеря перекрестного питания у людей с колоректальным раком (КРР). Умеренное и интенсивное потребление алкоголя ассоциируется с повышением риска развития КРР на 1,17-1,44%, причем этот процесс, по крайней мере частично, опосредован микробиомом, поскольку бактерии кишечника метаболизируют этанол с образованием канцерогенного ацетальдегида. Способность выявить эти и другие последовательные связи между метаболитами и заболеваниями, используя исключительно метагеномные данные, является дополнительным доказательством обоснованности и полезности нашего подхода.
Некоторые ассоциации, наблюдаемые в нашем исследовании, например, связь между Roseburia intestinalis и болезнью Крона (БК), можно было выявить с помощью анализа, основанного только на составе микробиома, но большинство ассоциаций (например, Phocaeicola dorei) - нет, а моделирование позволило получить дополнительные сведения о метаболических и экологических процессах, лежащих в основе этих ассоциаций. Мы также отметили взаимодополняемость нашего MES-подхода с ранее предложенными методами. Метаболиты, идентифицированные как маркеры прогрессирования диабета 2-го типа, оказались в числе метаболитов с наиболее высокими MES в здоровой популяции, что подтверждает идею о том, что обмен этими метаболитами является важной характеристикой здорового микробиома.
Предполагается, что на зависимость микроорганизмов от перекрестного питания влияет доступность метаболитов в среде кишечника. Несколько метаболитов, имеющих значительные различия в MES при здоровье и болезни, содержатся в пище (например, витамины и сахара), что подчеркивает важность диеты для понимания перекрестного питания в микробиоме кишечника. Интересно, что для многих метаболитов (например, фосфатов, глюкозы, галактозы и холина) мы наблюдаем высокую долю продуцентов при низком видовом разнообразии, но при увеличении видового богатства доля потребителей обгоняет долю продуцентов.
Мы предполагаем, что низкое видовое богатство связано с недостатком метаболитов, доступных для потребления, что способствует развитию видов, самостоятельно производящих эти метаболиты. С другой стороны, высокое видовое разнообразие, вероятно, связано с более высокой выработкой метаболитов сообществом, что дает больше возможностей для процветания видов-потребителей. Эта гипотеза согласуется с результатами двух недавних исследований, показавших, что микробиомы, ассоциированные с воспалительными заболеваниями кишечника (ВЗК) (которые обычно характеризуются низким видовым разнообразием), обогащены бактериями с геномами, кодирующими полные пути синтеза и метаболизма незаменимых аминокислот и витаминов (включая тиамин), тогда как микробиомы здоровых людей обогащены бактериями, которые, как предполагается, полагаются на перекрестное питание для получения незаменимых метаболитов. Эти исследования, а также наши результаты свидетельствуют о том, что в здоровых и разнообразных микробиомах широко используется перекрестное питание.
На примере БК мы продемонстрировали, как система моделирования может помочь в определении обоснованных гипотез для целенаправленного экспериментального и клинического подтверждения. Полученные нами результаты свидетельствуют о том, что у больных БК не хватает членов микробного сообщества для поддержания здорового баланса H2S. Предполагается, что этот газ в небольших количествах оказывает защитное действие на кишечник, но в больших количествах он разрушает слизистый слой и может вызывать воспаление. Полученные нами результаты подтверждают недавние данные о том, что микробиом больных ВЗК испытывает особый дефицит в секреции метаболитов, содержащих серу, а также свидетельствуют о том, что при БК происходит непропорциональная потеря видов-потребителей H2S. Микробный обмен H2S может влиять на хозяина непосредственно через такие механизмы, как модуляция люминального рН, или косвенно, через каскадные эффекты на состав микробиома.
Точность применяемой здесь схемы моделирования ограничена использованием автоматизированных геномных реконструкций метаболизма, которые представляют фенотипы, близкие к моделям, рассчитанным вручную, но, естественно, не могут предсказать все специфические для организма признаки или вторичный метаболизм, особенно если они зависят от генов и путей, которые еще не охарактеризованы. Автоматизированные геномные модели дают возможность использовать подход "сверху вниз", когда крупномасштабные анализы, подобные проведенному здесь, могут служить руководством для ряда более тонких исследований, основанных на гипотезах, в идеале - в сочетании с экспериментальной проверкой. Дополнительное уточнение может быть получено в будущих исследованиях с меньшими массивами данных путем ручной обработки моделей, интеграции дополнительных омических данных и других доказательств (например, методов машинного обучения, обученных на композиционных данных), а также путем интеграции персонализированных данных о рационе и метаболизме хозяина.
Важно также отметить, что в модели можно было включить только прокариотическую фракцию микробиомов, для которых были реконструированы высококачественные ГММ, и что наш анализ проводился на уровне видов, что может не учитывать различия в метаболизме на уровне штаммов. Будущие исследования с использованием подхода MES в сочетании с информацией о составе на уровне штаммов будут весьма информативны для выявления биомаркеров состояния здоровья и лучшего понимания экологии этих сложных сообществ кишечника.
Мы ожидаем, что метаболические модели, основанные на метагеномах, в сочетании с оценкой перекрестного взаимодействия микроорганизмов помогут устранить одно из основных препятствий на пути разработки микробиомной терапии - определение приоритетов в выборе видов или метаболитов, на которые следует воздействовать. Сосредоточившись на восстановлении ключевых аспектов экологии кишечника, мы сможем добиться более эффективных и долговременных изменений в микробиоме кишечника человека.
