Czy wybór metody analizy mikrobiomu może zmienić dokładność diagnostyki chorób i wnioski na temat roli mikroorganizmów w patofizjologii chorób? Naukowcy z polsko-estońskiego zespołu udowodnili, że tak. Wyniki ich pacy ukazały się na łamach czasopisma „Microbiome”.
Aż 100 bilionów mikroorganizmów żyje w naszych jelitach, tworząc unikalny mikrobiom. Nieustannie wspiera on zdrowie – pomaga w trawieniu, produkuje witaminy, wzmacnia odporność, a nawet wpływa na nastrój. Zdaniem wielu specjalistów, w niedalekiej przyszłości właśnie na podstawie składu mikrobiomu będzie można określić występowanie chorób i ryzyko ich rozwoju. Opracowaniem metod umożliwiających taką analizę zajęli się naukowcy z Sano – Centrum Medycyny Obliczeniowej, Małopolskiego Centrum Biotechnologii Uniwersytetu Jagiellońskiego i Uniwersytetu w Tartu.
Sposób, w jaki analizujemy mikrobiom – niewidoczne społeczności bakterii zamieszkujące jelita – ma ogromny wpływ na identyfikację kluczowych mikroorganizmów dla danej choroby. To właśnie one mogą być zarówno strażnikami zdrowia, jak i zwiastunami chorób. Autorzy badania podkreślają, że standaryzacja metod analitycznych jest nie tylko koniecznością, ale wręcz fundamentem przyszłych odkryć.
Badacze zastosowali algorytmy uczenia maszynowego oraz różne techniki transformacji danych do analizy ponad 8500 próbek pochodzących z 24 różnych zestawów danych mikrobiomu jelit. Celem ich pracy było poprawienie precyzji w rozróżnianiu profili bakterii jelitowych między stanami zdrowia a chorobami, a także uzyskanie głębszego wglądu w to, jak wybór metod analitycznych wpływa na identyfikację kluczowych bakterii. Mikrobiom może być wkrótce narzędziem do tworzenia spersonalizowanych terapii i precyzyjnych metod diagnostycznych.
Tradycyjne metody diagnostyczne niektórych chorób mogą wymagać kosztownych i inwazyjnych testów, ale badania mikrobioty jelitowej pokazują, że zmiany w jej składzie mogą działać jako naturalne biomarkery. Na przykład określone wzorce w mikrobiomie – zwiększona obfitość niektórych bakterii lub brak innych – mogą wskazywać na wystąpienie poważnych schorzeń, zanim jeszcze pacjent zauważy jakiekolwiek objawy. To jak system wczesnego ostrzegania, który może wykryć problemy zdrowotne, zanim pojawią się jakiekolwiek objawy. Mikrobiom może poprawić np. diagnostykę nowotworów jelita grubego i trzustki. Co więcej, metody wykorzystujące mikrobiom są mniej inwazyjne i uciążliwe dla pacjentów, oferując nową jakość w medycynie prewencyjnej.
Sztuczna inteligencja wnosi nową jakość do analizy mikrobiomów. Potrafi poradzić sobie z ogromną złożonością i różnorodnością danych biologicznych. Technologie oparte na uczeniu maszynowym umożliwiają bardziej precyzyjne wykrywanie wzorców związanych z chorobami i interpretację danych, otwierając możliwości przełomów klinicznych. Przekształcanie surowych danych mikrobiomu w zrozumiałe i możliwe do przeanalizowania formy jest kluczowym krokiem w badaniach nad drobnoustrojami. Jednak zastosowanie tych przekształceń w połączeniu z uczeniem maszynowym jest nadal słabo zbadane. Eksperci wskazują na pilną potrzebę standaryzacji metod analizy, co w połączeniu z mocą sztucznej inteligencji może zmienić sposób, w jaki mikrobiom jest rozumiany i wykorzystywany w
medycynie.
Naukowcy z polsko=estońskiego zespołu wykorzystali algorytmy uczenia maszynowego i transformację danych do analizy ponad 8500 próbek z 24 różnych zestawów danych, aby poprawić dokładność klasyfikacji i lepiej zrozumieć, w jaki sposób wybór metody wpływa na identyfikację ważnych bakterii. Wyniki sugerują, że możliwe jest rozróżnienie osób zdrowych i chorych na podstawie danych mikrobiomu. Okazało się, że wyniki analizy w niewielkim stopniu zależały od zastosowanego algorytmu lub metody transformacji danych. Badanie dowiodło, że proste techniki analizy, takie jak ocena obecności określonych bakterii, mogą być równie skuteczne, jak bardziej złożone metody. Niewielki zestaw bakterii jest wystarczający do postawienia diagnozy, ale różne techniki analizy wskazują na różne kluczowe bakterie.
Wyniki badania mogą radykalnie zmienić sposób, w jaki myślimy o chorobach. Pokazują, że bakterie w naszych jelitach wiedzą o nas więcej niż my sami. Podkreśla to znaczenie sposobu, w jaki analizujemy dane mikrobiomu, zwłaszcza biorąc pod uwagę szybką ekspansję zbiorów jego danych. W miarę rozwoju metod uczenia maszynowego będą one odgrywać kluczową rolę w zrozumieniu zmian mikrobiomu i ich złożonego związku ze zdrowiem człowieka. Takie podejście będzie miało kluczowe znaczenie w kształtowaniu przyszłych postępów w medycynie spersonalizowanej i zapobieganiu chorobom.
Wyniki badań ukazały się na łamach czasopisma Microbiome.
Łukasz Wspaniały, źródło: UJ
co wynika z tej ogólnikowej informacji? gdzie mozna takie badania wykonac w Polsce?