Может ли математика помочь понять сложность нашего микробиома?

Команда с участием Уилла Ладингтона из Института Карнеги помогла ответить на вопрос, как сообщества микробов в желудочно-кишечном тракте влияют на здоровье.

Эволюционные биологи давно изучают, как гены определяют успех (приспособленность) особи в конкретной среде. Для этого они измеряют взаимодействия между генами, чтобы найти наиболее "приспособленные" комбинации — эволюционный путь. Эта концепция называется ландшафтом приспособленности, и для её описания разработаны различные математические методы.

Подобно генам в геноме, микроорганизмы в кишечном микробиоме взаимодействуют, но для картирования этих взаимодействий не было общепринятой математической модели. Существующие модели для генов фокусируются на локальной информации, но не дают целостной картины.

"Если мы поймём взаимодействия, мы сможем предсказывать, как эти сложные системы будут работать в разных сценариях. Но в сетях взаимодействий много сложности из-за большого числа генов или видов. Это добавляет проблеме измерений и усложняет её решение", — пояснил Ладингтон.

Ладингтон начал сотрудничать с математиком Михаэлем Йосвигом из Технического университета Берлина, который "мыслит в высоких размерностях". К ним присоединились Хольгер Эбле (аспирант Йосвига) и Лиза Ламберти из ETH Zurich.

Ранее Ламберти и Ладингтон уже применяли математический подход для анализа данных микробиома. В новой работе команда расширила этот подход, чтобы получить более глобальную картину, отобразив паттерны взаимодействий на ландшафт.

"У людей кишечный микробиом — это экосистема из сотен или тысяч видов микробов, влияющих на здоровье и даже долголетие. Понимание этой сложности даст нам возможность прогнозировать и управлять ею", — отметил Ладингтон.

Однако огромное разнообразие видов в человеческом микробиоме затрудняет изучение их влияния на физиологию. Поэтому отличной моделью стала плодовая мушка (Drosophila), чей микробиом состоит всего из нескольких видов бактерий.

"Мы создали строгую математическую модель, описывающую экологию микробиома в связи с организмом-хозяином. Уникальность подхода в том, что он позволяет получить глобальный вид ландшафта взаимодействий "микробиом–хозяин". Теперь мы можем сравнивать разные ландшафты, чтобы понять, почему разнообразные микробиомы связаны со схожими показателями здоровья", — сказал Ладингтон.

Авторы отмечают, что эта модель одинаково хорошо применима и к традиционному анализу генетических взаимодействий. Исследование опубликовано в Journal of Mathematical Biology.