新手法により微生物群集が私たちの体でどのように機能するかが明らかに

過去10年間で、科学者は、人の体全体に自然に共存する細菌とウイルスのグループが、消化、代謝、更には病気との戦いなどのいくつかの重要の機能に重要な役割を果たすことを理解する上で大きな進歩を遂げてきました。

しかし、それらがどのように働くのかを理解することは疑問のままです。

米国ペンシルベニア州フィラデルフィアにあるドレクセル大学の研究者は、ハイスループットスクリーニングによる遺伝子配列と自然言語処理コンピューターアルゴリズムの巧妙な組み合わせを通じて、この疑問に答えようとしています。

最近、PLOS ONE誌に掲載された彼らの研究は、RNA（リボ核酸）で見つかったコードを分析する新しい方法について報告します。

人間の微生物環境、または微生物叢に関する研究の多くは、すべての異なる微生物種の特定に焦点を合わせてきました。

そして、微生物叢関連疾患の治療法の初期の開発は、微生物叢の不均衡または逸脱が、消化不良やクローン病などの健康上の問題の原因であるという考えの下で機能しています。

しかし、これらの不均衡を適切に修正するために、科学者は、疾患部と全身の両方において、微生物群集が存在するように微生物群集についてより広い理解を持つことが重要です。

「私たちは実のところ、微生物叢の健康への影響を理解する表面を削り始めたところなのです。多くの点で、科学者たちは、これらの微生物群集がどのように見え、そしてそれらがどのくらい普及しているか、そしてその内部構成が人間の体内の直接の環境にどのように影響するかを完全に把握していないままこの研究に突入しました。」

と、ドレクセル大学のエンジニアリングカレッジの准教授でこの論文の著者であるゲイル・ローゼン博士は述べました。

ローゼン博士は、アルゴリズムと機械学習を適用して過去数年間で利用可能になった大量の遺伝子配列情報の解読を支援する研究者グループである「ビッグデータ」のドレクセルの生物学的発見センターを率いています。

世界中の彼らの作業と同様の取り組みにより、微生物学と遺伝学の研究は、ウェットラボ（生物実験を行う研究室）からデータセンターに移行し、生物の相互作用と進化を研究するための「メタゲノム」と呼ばれる計算方法が生まれました。

 

このタイプの研究では、遺伝物質サンプル（DNAまたはRNA）のスキャンを解釈して、存在する可能性のある生物を明らかにすることができます。

ローゼン博士のグループによって提示された方法は、さらに一歩進んで、遺伝子コードを分析して繰り返しパターンを特定します。特定の生物グループ（この場合は微生物）が偶然ではないほど非常に頻繁に一緒に見つかることが示されています。

「我々はこの方法を「メタゲノム」と呼んでいます。なぜなら、微生物の共起するグループの指標である微生物叢の繰り返しのテーマを探しているからです。」

とローゼン博士は述べました。

 「体内には数千種の微生物が生息しているので、存在する可能性のあるグループ化のすべての順列について考えると、どの微生物が互いにどのコミュニティに住んでいるのかを判断するのは大変な作業であることが想像できます。パターンスポッティングアルゴリズムを使用して処理します。これにより、時間を大幅に節約でき、当て推量を排除できます。」

腸内細菌などの微生物叢を研究するための現在の方法は、体の一部からサンプルを採取し、存在する遺伝物質を調べます。

著者によると、このプロセスには本質的に重要なコンテキストがありません。

研究の共著者であるドレクセル大学のスティーブ・ウォロジネク博士は次のように述べています。

「微生物のコミュニティがどの程度の頻度でどこで発生しているのかを最初に理解しないと、微生物コミュニティが何をしているのかを本当に理解することは不可能です。」

「言い換えれば、それらの「自然の状態」がまだ知られていない場合、自然の微生物共存を促進するための治療法を開発することは困難なのです。」

テーマを使用して微生物群集の完全な地図を取得することにより、研究者は健康な人と病気に苦しむ人の両方で、彼らが時間とともにどのように変化するかを観察することができます。

「ほとんどのメタゲノミクス手法は、どの微生物が豊富であるかを示しているため、重要である可能性が高いと思われますが、各種が他の微生物叢をどのようにサポートしているかについてはあまり示されません。」

とローゼン博士は述べました。

「この方法を使用すると、コミュニティの構成を把握することができます。

たとえば、最も豊富な微生物として大腸菌とB.フラジリスが非常に多く含まれている可能性があります。これは、交配を示している可能性があります。別のコミュニティでは、B.フラジリスが最も豊富な微生物であり、他の多くの微生物と同等ではあるが、より少ない数である可能性があります。」

人間の微生物叢を分析する究極の目標の1つは、特定の微生物群集の存在を、クローン病や特定の種類の癌などの疾患を特定するための指標として使用することです。

新しい方法のテストは、ドレクセル大学の研究者は、特定の遺伝子配列の相対的な量を測定することにより、クローン病、および口腔がんを診断する、同様のトピックモデリング手順に相対するように行いました。

テーマ分析法は病気を正確に予測できることが証明されました。しかし、他のトピックモデリング法（数分 対  数日）よりもはるかに高速に実行されます。また、指標コミュニティ内の各微生物種が病気の重症度にどのように寄与しているかもわかります。

このレベルの粒度により、研究者は標的治療を開発する際に特定の遺伝的グループ分けを行うことができます。

「現時点では非常に時期尚早ですが、マイクロバイオームの機能について理解すればするほど、マイクロバイオームのグループが一緒に行動していることを知っているだけでも、今後、これらのグループの代謝経路を調べ、介入または制御することができます。これにより、医薬品開発と治療研究への道が開かれるでしょう。」

とローゼン博士は述べています。

 

【以下のリンクより引用】

New method reveals how microbial communities function in our bodies

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