Обратная инженерия динамики микробных сообществ: исследователи создают свои собственные
Исследователи из Университета Иллинойса под руководством адъюнкт-профессора биоинженерии Тин Лу продемонстрировали, что динамику микробных сообществ можно объяснить и даже предсказать, изучая вариабельность социальных взаимодействий между микроорганизмами. Работа опубликована в Nature Communications.
Цель и гипотеза
- Конечная цель — разработать стратегии для программирования состава и функций микробных сообществ.
- Гипотеза: вариативность взаимодействий (кооперации и конкуренции) является ключевым фактором, регулирующим динамику сообщества, и её характеристика позволяет предсказывать экологическую сукцессию «снизу вверх».
Экспериментальный подход
Для проверки гипотезы использовались синтетические сообщества на основе Lactococcus lactis (бактерия для производства сыра) из-за их управляемой сложности.
- Созданы два штамма Cα и Cβ, каждый из которых производит одну неактивную субъединицу антимикробного пептида низина.
- При совместном культивировании субъединицы самоорганизуются в активный низин, позволяя штаммам кооперироваться против третьего штамма Ks, производящего собственный токсин.
Ключевые результаты
- Увеличение вариативности кооперации Cα–Cβ (за счёт изменения распределения «труда» или случайной выборки) приводит к формированию различных структур сообщества.
- При введении фактора окружающей среды (pH) и штамма Kp, устойчивого к бактериоцину при определённой кислотности, сукцессия экосистемы начинает совместно контролироваться вариациями и кооперации, и конкуренции.
- Это порождает более разнообразную динамику: одни сообщества со временем резко менялись, другие оставались стабильными.
Моделирование и выводы
Исследователи построили математические модели, явно включающие вариабельность взаимодействий.
«Модель, которая включала изменчивость, измеренную в экспериментах, позволила нам правильно предсказать поведение микробных сообществ», — отметил Тин Лу.
Это исследование на простых синтетических консорциумах — шаг к анализу, прогнозированию и инженерии сложных природных сообществ, от которых зависят многие сферы человеческой деятельности и здоровье.
