ທຸກໆມື້, ເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຫຼາຍຕື້ທີ່ອາໄສຢູ່ໃນລະບົບຍ່ອຍອາຫານຂອງເຈົ້າປ່ຽນແປງ; ອາຫານທີ່ເຈົ້າກິນ, ຢາທີ່ເຈົ້າກິນ, ແລະເຊື້ອພະຍາດທີ່ເຈົ້າສຳຜັດເຮັດໃຫ້ເຊື້ອແບັກທີເຣັຍບາງຊະນິດຈະເລີນຮຸ່ງເຮືອງຫຼາຍກວ່າຊະນິດອື່ນ. ນັກວິທະຍາສາດຮູ້ວ່າການດຸ່ນດ່ຽງຂອງຈຸລິນຊີໃນລໍາໄສ້ທີ່ມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງນີ້ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບສຸຂະພາບແລະພະຍາດຂອງເຈົ້າ, ແຕ່ໄດ້ພະຍາຍາມແກ້ໄຂສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມສົມດຸນຂອງຈຸລິນຊີຊະນິດຫນຶ່ງດີກວ່າຕົວອື່ນ.
ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ອະທິບາຍໂດຍທົ່ວໄປວ່າຈຸລິນຊີຂອງບຸກຄົນ - ການລວບລວມຈຸລິນຊີທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນລໍາໄສ້ຂອງມະນຸດ - ໂດຍກໍານົດລັກສະນະຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍທີ່ມີຢູ່, ແລະໃນຈໍານວນເທົ່າໃດ. ໃນປັດຈຸບັນ, ກຸ່ມນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ນໍາພາໂດຍ Katie Pollard, PhD, ທີ່ສະຖາບັນ Gladstone ໄດ້ຈັດພີມມາສອງການສຶກສາໃຫມ່ທີ່ແນະນໍາການຕິດຕາມເຊື້ອແບັກທີເຣັຍ - ແລະບໍ່ພຽງແຕ່ຊະນິດພັນເທົ່ານັ້ນ - ອາດຈະໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈດີຂຶ້ນກ່ຽວກັບ microbiome.
ເຊື້ອແບັກທີເຣັຍມີໜ້ອຍໜຶ່ງຄືກັບສາຍພັນໝາ ຫຼືສາຍພັນໝາກເລັ່ນ—ສ່ວນໜຶ່ງຂອງສາຍພັນດຽວກັນ, ແຕ່ຕ່າງຈາກກັນ.
ໃນການສຶກສາຫນຶ່ງທີ່ຕີພິມໃນວາລະສານ Nature Biotechnology, ຫ້ອງທົດລອງຂອງ Pollard ໄດ້ເຮັດວຽກກັບ Stephen Nayfach, PhD, ນັກວິທະຍາສາດຄົ້ນຄ້ວາຂອງກະຊວງພະລັງງານຮ່ວມກັນຂອງສະຫະລັດ, ສະຖາບັນ Genome ຮ່ວມກັນ, ເພື່ອພັດທະນາວິທີການຄິດໄລ່ໃຫມ່ເພື່ອວິເຄາະສາຍພັນຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍທີ່ມີຢູ່ໃນຕົວຢ່າງ microbiome ຫຼາຍ. ໄວແລະສາມາດຈ່າຍໄດ້ກ່ວາເຕັກໂນໂລຊີທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ວິທີການໃຫມ່, Pollard ເວົ້າວ່າ, ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດປະຕິບັດການວິເຄາະຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະຊັດເຈນກວ່າຂອງ microbiome ທີ່ຜ່ານມາ.
ໃນເອກະສານແຍກຕ່າງຫາກທີ່ຈັດພີມມາອອນໄລນ໌ໃນ Genome Research, Pollard ຮ່ວມມືກັບຫ້ອງທົດລອງຂອງ Benjamin Good, PhD, ແລະ Michael Snyder, PhD, ຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Stanford ເພື່ອຕິດຕາມເຊື້ອແບັກທີເຣັຍທີ່ມີຢູ່ໃນຈຸລິນຊີຂອງຄົນຫນຶ່ງຢູ່ທີ່ 19 ຈຸດເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນໄລຍະ 5-. ໄລຍະເວລາເດືອນ, ລວມທັງກ່ອນແລະຫຼັງຈາກຫຼັກສູດຂອງຢາຕ້ານເຊື້ອ. ພວກເຂົາເຈົ້າພົບເຫັນວ່າ, ໃນບາງກໍລະນີ, ຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງຊະນິດຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຍັງຄົງຄົງທີ່ລະຫວ່າງຈຸດເວລາ, ແຕ່ສາຍພັນພາຍໃນຊະນິດນັ້ນມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ການສ້າງ Microbiomes ມີຄວາມຫມາຍ
ຢູ່ໃນລໍາໄສ້ຂອງທ່ານ, ເຊື້ອແບັກທີເຣັຍອາດຈະເຮັດຫຼາຍກ່ວາພຽງແຕ່ຍ່ອຍອາຫານຂອງທ່ານ. ແທ້ຈິງແລ້ວ, ການສຶກສາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ທີ່ມີພະຍາດຕ່າງໆເຊັ່ນພະຍາດລໍາໄສ້ອັກເສບ, ພະຍາດຫືດ, ໂຣກ autism, ພະຍາດເບົາຫວານ, ແລະມະເຮັງມີເຊື້ອແບັກທີເຣັຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນລະບົບຍ່ອຍອາຫານຂອງພວກເຂົາເມື່ອທຽບກັບຄົນທີ່ມີສຸຂະພາບດີ. ແຕ່ການປິ່ນປົວຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ແນໃສ່ microbiome ໄດ້ເກີດຂື້ນຈາກການສັງເກດການເຫຼົ່ານີ້ຈົນເຖິງປະຈຸບັນ.
ເນື່ອງຈາກແບັກທີເຣັຍແຕ່ລະອັນມີລະຫັດພັນທຸກໍາຂອງຕົນເອງ, ນັກວິທະຍາສາດຈຶ່ງອີງໃສ່ການຈັດລໍາດັບ DNA ເພື່ອຄົ້ນພົບສິ່ງທີ່ເຊື້ອແບັກທີເຣັຍອາໄສຢູ່ໃນຈຸລິນຊີຂອງບຸກຄົນໃດນຶ່ງ. ແຕ່ການວິເຄາະລໍາດັບ DNA ແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກເນື່ອງຈາກຂະຫນາດແລະຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງຂໍ້ມູນ. ເຖິງແມ່ນວ່ານັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດນໍາໃຊ້ວິທີການທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອກໍານົດວ່າຊະນິດໃດທີ່ມີຢູ່, ເຫຼົ່ານີ້ພຽງແຕ່ສະຫນອງສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຮູບພາບຂອງຄວາມຫຼາກຫຼາຍແລະຫນ້າທີ່ຂອງ microbiome. ນັ້ນແມ່ນຍ້ອນວ່າເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຊະນິດດຽວສາມາດຮັກສາຄວາມແຕກຕ່າງທາງພັນທຸກໍາ, ເຊິ່ງມັກຈະມີຂະຫນາດໃຫຍ່ພຽງພໍທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດພຶດຕິກໍາທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຈົນກ່ວາໃນປັດຈຸບັນ, ການກໍານົດຄວາມແຕກຕ່າງທາງພັນທຸກໍາໃນຕົວຢ່າງ microbiome ໄດ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີພະລັງງານຄອມພິວເຕີທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງແລະການເກັບຮັກສາຟັງຄລາວ - ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ບໍ່ມີຢູ່ໃນຫ້ອງທົດລອງສ່ວນໃຫຍ່. ນັກຄົ້ນຄວ້າຕ້ອງໄດ້ສົມທຽບຊິ້ນ DNA ຫຼາຍລ້ານຈາກ genomes ຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຫລາຍພັນຄົນທີ່ມີຢູ່ໃນ microbiome ກັບຖານຂໍ້ມູນທີ່ມີລໍາດັບຂອງຈຸລິນຊີທີ່ຮູ້ຈັກທຸກ, ໂດຍນໍາໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ເອີ້ນວ່າການຈັດລໍາດັບ.
Pollard ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງນາງຮູ້ວ່າການຍືດຍາວຂອງລໍາດັບ genome ແມ່ນທົ່ວໄປໃນບັນດາຊະນິດພັນແບັກທີເລຍຫຼືສາຍພັນຕ່າງໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ລໍາດັບເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຊ່ວຍກໍານົດສາຍພັນຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍສະເພາະ. ໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຈາກວິທີການທີ່ວິເຄາະພຽງແຕ່ພາກພື້ນທີ່ມີການປ່ຽນແປງຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງ genome ຂອງມະນຸດ, ທີມງານໄດ້ກໍານົດເພື່ອຊອກຫາຈໍານວນຕໍາ່ສຸດທີ່ຂອງຂໍ້ມູນລໍາດັບທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການເພື່ອຖອດອອກຈາກຂໍ້ມູນ microbiome ເພື່ອກໍານົດວ່າມັນມີສາຍພັນໃດ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ວິເຄາະຫຼາຍກວ່າ 100,000 genomes ທີ່ມີຢູ່ໃນສາທາລະນະແລະມີຄຸນນະພາບສູງຈາກປະມານ 900 ຊະນິດເຊື້ອແບັກທີເຣັຍທີ່ພົບທົ່ວໄປໃນລໍາໄສ້ຂອງມະນຸດ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຄົ້ນພົບ 104 ລ້ານສາຍພັນ DNA ສັ້ນໃນ genomes ຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍທີ່ມັກຈະແຕກຕ່າງກັນລະຫວ່າງສາຍພັນຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອອອກແບບສູດການຄິດໄລ່ໃຫມ່, ເອີ້ນວ່າ GenoTyper ສໍາລັບ Prokaryotes (GT-Pro), ທີ່ຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນລໍາດັບ microbiome ສໍາລັບຄໍາທີ່ກົງກັນທີ່ແນ່ນອນກັບສາຍເຊືອກທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕົວກໍານົດສໍາລັບສາຍພັນຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍ. ບໍ່ເຫມືອນກັບວິທີການຈັດລໍາດັບທີ່ຜ່ານມາ, GT-Pro ເຫມາະກັບຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຂອງແລັບທັອບແລະບໍ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງແລະເຄຣດິດຄລາວ.
ພາກສະຫນາມການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມາໄດ້ຖືກຈໍາກັດໂດຍຄວາມຈິງທີ່ວ່າມີພຽງແຕ່ຫ້ອງທົດລອງຈໍານວນຫນ້ອຍທົ່ວໂລກທີ່ມີເງິນຫຼືຮາດແວຄອມພິວເຕີເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ microbiome ໃນການແກ້ໄຂສາຍພັນ.
ກ່ອນ ແລະຫຼັງຢາຕ້ານເຊື້ອ
ຫນຶ່ງໃນຄໍາຖາມທີ່ນັກຄົ້ນຄວ້າ microbiome ໄດ້ພະຍາຍາມຕອບໃນຊຸມປີທີ່ຜ່ານມາແມ່ນການປ່ຽນແປງ microbiome ໃນຮ່າງກາຍຂອງຄົນຫນຶ່ງໃນໄລຍະເວລາ. ຄໍາຖາມນີ້ໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂໃນລະດັບຊະນິດພັນ; ນັກວິທະຍາສາດໄດ້ຕິດຕາມວ່າອົງປະກອບຂອງຊະນິດພັນຂອງ microbiomes ຂອງຄົນມີການປ່ຽນແປງແນວໃດພ້ອມກັບອາຫານ, ພະຍາດ, ຫຼືການປ່ຽນແປງສິ່ງແວດລ້ອມ. ແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບບໍ່ໄດ້ອະທິບາຍວິທີການ microbiome ໄດ້ຮັບຫນ້າທີ່ໃຫມ່, ເຊັ່ນ: ການຕໍ່ຕ້ານຢາຕ້ານເຊື້ອຫຼືຄວາມສາມາດໃນການ inactivate ຢາເສບຕິດເຄມີບໍາບັດ, ໃນເວລາທີ່ອົງປະກອບຂອງຊະນິດພັນຍັງຄົງທີ່ຈາກເດືອນຫາເດືອນ.
Pollard ແລະເພື່ອນຮ່ວມງານຂອງນາງຕ້ອງການທີ່ຈະເຂົ້າໃຈຄໍາຖາມນີ້ໃນລະດັບທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ໂດຍການວິເຄາະວິທີການສາຍພັນຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍ, ແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ຊະນິດ, ມີການປ່ຽນແປງໃນໄລຍະເວລາ. ພວກເຂົາເຈົ້າ repurposed ວິທີການທີ່ອອກແບບມາສໍາລັບການ sequencing ຈຸລັງຂອງມະນຸດດຽວແລະນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອ barcode ໂມເລກຸນ DNA ຂອງເຊື້ອແບັກທີເຣັຍ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ກຸ່ມສາມາດຕິດຕາມເຊື້ອແບັກທີເຣັຍແຕ່ລະຊະນິດຢູ່ໃນຄົນດຽວໃນໄລຍະການສຶກສາ 5 ເດືອນ.
ທີມງານໄດ້ຈັດລໍາດັບ microbiome ຂອງບຸກຄົນທີ່ມີສຸຂະພາບດີປະມານຫນຶ່ງຄັ້ງຕໍ່ອາທິດໃນໄລຍະ 5 ເດືອນ. ໃນໄລຍະເວລານັ້ນ, ວິຊາດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກກວດພົບວ່າເປັນພະຍາດ Lyme ທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈແລະໄດ້ຮັບການປິ່ນປົວດ້ວຍຢາຕ້ານເຊື້ອເປັນເວລາ 2 ອາທິດ - ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກເພື່ອກໍາຈັດເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຫຼາຍຊະນິດ, ລວມທັງຜູ້ທີ່ອາໄສຢູ່ໃນລໍາໄສ້ຂອງມະນຸດ.
ໃນບາງກໍລະນີ, ນີ້ແມ່ນຄວາມຈິງ - ບາງຊະນິດ, ແລະສາຍພັນ, ຂອງຈຸລິນຊີແມ່ນມີຄວາມທົນທານຢ່າງໂດດເດັ່ນ, ປະຈຸບັນມີ genomes ເກືອບບໍ່ປ່ຽນແປງໃນຕອນເລີ່ມຕົ້ນແລະສິ້ນສຸດຂອງໄລຍະເວລາ 5 ເດືອນ. ແຕ່ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ສາຍພັນທີ່ມີຢູ່ຫຼັງຈາກຢາຕ້ານເຊື້ອແມ່ນແຕກຕ່າງກັນທາງພັນທຸກໍາຈາກການເລີ່ມຕົ້ນເຖິງແມ່ນວ່າຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງຊະນິດພັນບໍ່ປ່ຽນແປງ. ສິ່ງສໍາຄັນ, ຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້ຈະຖືກພາດໄປຖ້າທີມງານໄດ້ວິເຄາະພຽງແຕ່ຊະນິດທີ່ມີຢູ່ໃນແຕ່ລະຕົວຢ່າງ microbiome.
ເຖິງແມ່ນວ່າ GT-Pro algorithm ຍັງບໍ່ທັນມີໃຫ້ໃຊ້ໃນການສຶກສານີ້, Pollard ເວົ້າວ່າມັນຈະເຮັດໃຫ້ການສຶກສາໃນອະນາຄົດທີ່ຄ້າຍຄືກັນຫຼາຍງ່າຍຂຶ້ນ - ແລະລາຄາຖືກກວ່າ - ເພື່ອດໍາເນີນການ.
ສ້າງແຜນຜັງເສັ້ນທາງໃໝ່ສຳລັບການສຶກສາຈຸນລະພາກ
ເຊື້ອແບັກທີເຣັຍຢູ່ໃນຮ່າງກາຍຂອງເຈົ້າເປັນຄືກັບໄກ່ປ່າ—ເປັນລະບົບນິເວດທີ່ປ່ຽນແປງໄປດ້ວຍສິ່ງມີຊີວິດຢູ່ຮ່ວມກັນໃນຄວາມສົມດຸນທີ່ອ່ອນໂຍນ. ເມື່ອເບິ່ງຮູບພາບຈາກດາວທຽມຈາກຂ້າງເທິງ, ນັກນິເວດວິທະຍາສາມາດຕິດຕາມການປ່ຽນແປງທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດຕໍ່ປ່າທໍາມະຊາດ, ແຕ່ພວກມັນຈະພາດໂອກາດອັນລະອຽດອ່ອນທີ່ສ້າງສະພາບແວດລ້ອມ.
ເຊັ່ນດຽວກັນ, ຜູ້ທີ່ສຶກສາ microbiome ໂດຍການສັງເກດເບິ່ງວິທີການປ່ຽນແປງຂອງຊະນິດພັນໄດ້ຮັບການເບິ່ງລະດັບສູງຂອງເຄືອຂ່າຍ, ແລະເຫັນພຽງແຕ່ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ຊັດເຈນທີ່ສຸດກັບສຸຂະພາບແລະພະຍາດ. ແຕ່ດ້ວຍ GT-Pro ແລະທັດສະນະໃຫມ່ຂອງສາຍພັນ microbe, Pollard ເວົ້າວ່າ, ການເຊື່ອມຕໍ່ໃຫມ່ຈະກາຍເປັນທີ່ຊັດເຈນ.
ສິ່ງທີ່ຄວນເອົາໄປຈາກບົດຄວາມນີ້:
- In one study published in the journal Nature Biotechnology, Pollard’s lab worked with Stephen Nayfach, PhD, a research scientist at the US Department of Energy Joint Genome Institute, to develop a new computational method to analyze the strains of bacteria present in a microbiome sample much more quickly and affordably than existing technologies.
- In a separate paper published online in Genome Research, Pollard collaborated with the labs of Benjamin Good, PhD, and Michael Snyder, PhD, at Stanford University to track the strains of bacteria present in one person’s microbiome at 19 different time points over a 5-month period, including before and after a course of antibiotics.
- Researchers had to compare millions of DNA fragments from the genomes of thousands of bacteria present in the microbiome to a database with the sequences of every known microorganism, using a technique known as sequence alignment.
