Поисковая система микробиомов может повысить эффективность обнаружения и диагностики заболеваний

Поисковая система Microbiome может повысить эффективность обнаружения и диагностики заболеваний
                Обнаружение и классификация множественных заболеваний с помощью поиска микробиома. Автор: SU Xiaoquan

Большие данные дают большие обещания, когда дело доходит до понимания поведения и здоровья человека. Проблема заключается в том, как эффективно использовать предоставляемую информацию. Международная группа исследователей предложила метод поиска, основанный на поиске микробиома, с помощью поисковой системы Microbiome, чтобы проанализировать множество доступных медицинских данных для выявления и диагностики заболеваний человека.
                                                                                       

Они опубликовали свой метод 17 марта 2020 года в mSystems, рецензируемом журнале открытого доступа Американского общества микробиологии. «Классификация болезней на основе микробиома зависит от хорошо проверенных, специфичных для заболевания моделей или маркеров», — сказал д-р Су Сяоцюань из Центра одиночных клеток Циндаоского института биоэнергетики и технологии биологических процессов (QIBEBT) Академии наук Китая (CAS). ). «Однако в современных моделях этой информации не хватает для многих заболеваний».

Кроме того, по словам SU, многие заболевания могут иметь одни и те же биомаркеры — микроорганизмы, которые указывают на что-то необычное, например, мутированный белок, обнаруженный в раковых клетках, что затрудняет для исследователей правильную классификацию каждого из них.

Для борьбы с этими проблемами при выявлении и классификации заболеваний Су и его совместная команда разработчиков программного обеспечения из Центра одиночных клеток, QIBEBT и Центра инноваций в области микробиомов (CMI), Университет Калифорнии в Сан-Диего (UCSD), разработали новый подход к поиску. основанный на всем микробном сообществе человеческое тело содержит, вместе названный микробиом. У каждого человека есть микробиом, даже если у него нет заболевания.

Традиционные модели сравнивают образцы от здоровых людей с теми из людей, у которых есть определенные заболевания. С помощью нового метода путем поиска, основанного на конкретных выбросах, а не на известных биомаркерах, которые могут кодировать некоторые заболевания, исследователи могут идентифицировать состояние микробиома, связанное с заболеванием, в разных когортах или секвенирующих платформах.

В этом новом подходе исследовательская группа использует двухэтапный процесс для выявления заболевания. Во-первых, они проводят поиск в базовой базе данных здоровых людей, чтобы обнаружить какую-либо специфическую новизну микробиома или любую известную аномалию, которая отличает микробиом от здорового состояния. Затем они ищут этот выброс в базе данных конкретных примеров заболевания.

«Точность, чувствительность и скорость нашей стратегии превосходят подходы, основанные на моделях», — сказал Су.

Результаты поиска могут дать быстрые прогнозы, которые помогут врачам диагностировать и лечить заболевания.

«Эта основанная на поиске стратегия показывает перспективность как важный первый шаг в диагностике на основе больших данных в микробиомах», — говорит Роб Найт, директор CMI и UCSD. «В свете общего смещения акцента микробиомного секвенирования от здоровых к больным хозяевам, полученные здесь данные подтверждают необходимость добавления большего количества исходных образцов из разных географических мест».

Сюй Цзянь, директор центра одиночных ячеек, QIBEBT, соглашается. Затем совместная команда Sino-U.S. работает над тем, чтобы побудить своих коллег присоединиться к скоординированным усилиям по продолжению расширения базы данных микробиомов, чтобы охватить каждую популяцию и каждую экосистему в мире.

«Благодаря поисковой системе для микробиомов поиск может стать стандартным, что позволяет проводить новые исследования микробиомов так же, как сегодня выполняется BLAST против новой последовательности ДНК». Сюй сказал.

Похожие новости

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *