Eine neue computational modeling-Methode verwendet snapshots, welche Arten von Mikroben gefunden werden, in einer person gut vorherzusagen, wie die mikrobielle Gemeinschaft im Laufe der Zeit verändern. Das tool, entwickelt von Liat Shenhav, Leah Briscoe und Mike Thompson aus dem Halperin-Labor, Universität von Kalifornien-Los Angeles und Kollegen an den Mizrahi-lab an der Ben-Gurion-Universität, Israel, wird in PLOS Computational Biology.
Den Arten und den relativen Mengen von Mikroben im menschlichen Darm zu spiegeln und beeinflussen den Zustand Ihrer Gesundheit. Zu wissen, wie diese mikrobiellen Gemeinschaft Zusammensetzung ändert sich im Laufe der Zeit konnten wichtige Einsichten in Gesundheit und Krankheit. Es ist jedoch unklar, in welchem Maße die mikrobielle Gemeinschaft Zusammensetzung eine person, die gut zu einem bestimmten Zeitpunkt bestimmt seine künftige Zusammensetzung.
Um diese Frage zu beantworten, Shenhav und Kollegen entwickelten Mikrobiellen Gemeinschaft Zeitliche Variabilität Lineare Gemischte Modell (MTV-LMM), eine neue Methode für die Modellierung von zeitlichen Veränderungen in der mikrobiellen Zusammensetzung der Darmflora. Beim Test gegen real-world data, das neue tool ermöglicht genauere Vorhersagen als die anderen Modelle, die zuvor entwickelt für den gleichen Zweck.
Die Forscher dann verwendet, MTV-LMM an die Oberfläche, neue Einblicke in die Dynamik. Zum Beispiel, haben Sie gezeigt, dass in beiden Säuglingen und Erwachsenen, Darm-mikrobiom Gemeinschaft Zusammensetzung kann in der Tat genau vorhergesagt werden, basierend auf früheren Beobachtungen von der Gemeinschaft. Sie auch angewendet wird das Modell auf Daten von 39 Säuglingen und ergab eine Umschalttaste um das Alter von 9 Monaten, wie das Darm-mikrobiom-Veränderungen über die Zeit.
Freu mich schon, MTV-LMM könnte angewendet werden, um zu erforschen zeitlichen Dynamik der Darm mikrobiom im Rahmen der Krankheit, das könnte zu verbesserte Diagnose und Behandlung. Es könnte auch nützlich sein für das Verständnis anderer Arten zeitlicher mikrobiom-Prozesse, wie diejenigen, die während der Verdauung.
„Unser Ansatz ermöglicht verschiedene methodische Weiterentwicklungen, aber das ist doch nur die Spitze des Eisbergs“, Shenhav sagt. In der Zukunft, Sie und Ihre Kollegen arbeiten an einer weiteren Verbesserung der Vorhersage-Genauigkeit des Modells und erkunden Sie zusätzliche Anwendungen. „Modellieren das zeitliche Verhalten des mikrobiom ist eine grundlegende wissenschaftliche Frage, mit möglichen Anwendungen in der Medizin und darüber hinaus.“
