Новый метод исследования разнообразия микробиома

Исследователи описали новый метод для детального изучения огромного разнообразия микробиома человека — совокупности микробов (протистов, архей, грибов, вирусов и бактерий), живущих в симбиозе с организмом. Эти ~39 триллионов микроорганизмов влияют на метаболизм, поведение, здоровье и болезни.

Новый метод, названный Operational Genomic Units (OGU), объединяет преимущества двух основных технологий секвенирования: 16S рРНК и метагеномики. В отличие от стандартного метагеномного анализа, который сначала относит последовательности к таксономическим категориям (род, вид), подход OGU использует отдельные геномы в качестве базовых единиц. Он сопоставляет последовательности из образца с референсными базами данных, минуя таксономическую классификацию.

Преимущества метода OGU:

  • Более высокое разрешение: Позволяет различать близкородственные микроорганизмы, которые при традиционном анализе попадают в одну таксономическую группу.
  • Упрощение анализа: Избавляет от трудоемкого и иногда ошибочного процесса таксономической классификации, основанной на морфологии, а не на данных ДНК.
  • Использование филогенетических деревьев: Позволяет анализировать данные, оценивая степень родства организмов на основе сходства последовательностей.

Сравнение с существующими методами:

  • 16S секвенирование: Недорогой метод, но с ограниченным разрешением (точность обычно на уровне рода).
  • Метагеномное секвенирование: Дает видовое разрешение, секвенируя все геномы в образце, но требует больших вычислительных мощностей и ресурсов.

Результаты тестирования OGU:

  1. На классическом наборе данных Human Microbiome Project (210 метагеномов с семи участков тела) метод OGU показал лучшую корреляцию между составом микробиома и полом хозяина.
  2. При анализе 6430 образцов стула из когорты FINRISK (случайная выборка населения Финляндии) метод OGU точнее предсказал возраст individuals по составу кишечного микробиома, чем 16S и стандартный метагеномный анализ.

Метод OGU упрощает и повышает детализацию метагеномного анализа, что может ускорить исследования роли микробиома в здоровье и болезнях. В перспективе это может привести к созданию персонализированных методов лечения на основе микробиомного профиля пациента.

Исследование проведено группой под руководством Циюня Чжу из Центра фундаментальной и прикладной микробиологии Biodesign и Школы наук о жизни Университета штата Аризона, в сотрудничестве с Университетом Калифорнии в Сан-Диего. Результаты опубликованы в журнале mSystems.