Makine öğrenimini kullanan araştırmacılar, yaş, cinsiyet, diyet ve daha fazlasından etkilenen bağırsaktaki mikrobiyal yükteki değişikliklerin hastalıkla ilişkili bakteri varlığında önemli bir rol oynadığını keşfettiler.
Bu yeni bakış açısı, belirli mikropların doğrudan IBD veya kolorektal kanser gibi hastalıklara neden olduğu yönündeki geleneksel inancı sorguluyor. Bunun yerine, ishal ve kabızlık gibi semptomlar mikrobiyal yükteki değişikliklerle daha yakından bağlantılıdır. Geniş metagenomik veri kümelerine dayanan bulgular, gastrointestinal hastalıkları teşhis etme ve anlama yaklaşımlarını yeniden şekillendirebilir.
Mikrobiyal Yük ve Hastalık
İnflamatuar bağırsak hastalığı ve kolorektal kanser gibi birçok bakteriyle bağlantılı hastalık, genellikle zararlı olarak görülen belirli bağırsak bakterilerinin aşırı büyümesiyle ilişkilidir. Ancak araştırmacılar, bağırsak mikrobiyomu örneklerinden mikrop yoğunluğunu (mikrobiyal yük olarak bilinir) tahmin etmek için bir makine öğrenimi algoritması kullandıklarında, mikrobiyal yükteki değişikliklerin hastalığın değil, bu hastalıklarla ilişkili bakterilerin varlığını yönlendirebileceğini keşfettiler.
Çalışma, yaş, cinsiyet, diyet, menşe ülke ve antibiyotik kullanımı gibi faktörler tarafından şekillendirilen mikrobiyal yükteki değişikliklerin, bu hastalıklara sahip hastalarda bile dışkı örneklerinde bulunan bakteri türleri ve miktarlarında önemli bir rol oynadığını gösteriyor.
Mikrobiyal yük, mikrobiyom araştırmalarında uzun zamandır önemli bir faktör olarak kabul ediliyor, ancak araştırmacıların makine öğrenimi yaklaşımıyla üstesinden geldiği deneysel yöntemlerin yüksek maliyeti ve emek yoğun yapısı nedeniyle büyük ölçekli analiz büyük ölçüde sınırlıydı. Göreceli mikrobiyom bileşimine dayalı fekal mikrobiyal yük için bir tahmin modeli geliştirdiler ve sağlık ve hastalıktaki çeşitliliğini keşfetmek için bunu büyük ölçekli bir metagenomik veri setine uyguladılar.
Ekip, MetaCardis çalışma popülasyonundan metagenomlar ve mikrobiyal yük verilerini kullandılar. Keşifsel veri kümeleri için, Japonya ve Estonya’dan popülasyonlar dahil olmak üzere önceki çalışmalardan on binlerce metagenom kullanıldı.
Zorluklar ve Sınırlamalar Ekip, çalışmanın sınırlamalarını kabul ediyor. Analiz yalnızca ilişkilere dayandığı için, net bir nedensellik yönü belirleyemediler veya mekanik bir içgörü sağlayamadılar. Ek olarak, geliştirilen yöntem yalnızca insan bağırsak mikrobiyomu için geçerlidir: Diğer habitatlardaki mikrobiyal yükü tahmin etmek için farklı eğitim veri kümelerine ihtiyaç vardır.
Mikrobiyal Yük Araştırmalarında Gelecekteki Yönler Gelecekteki araştırmalar, hastalık etiyolojisindeki rollerini ve biyobelirteç olarak potansiyel kullanımlarını daha iyi anlamak için mikrobiyal yükten bağımsız olarak hastalıklarla daha doğrudan ilişkili olan mikrobiyal türlere odaklanacaktır. Ek olarak, bu tahmin modelinin okyanus ve toprak mikrobiyomları gibi diğer ortamlara uyarlanması, küresel ölçekte mikrobiyal ekolojiye dair daha fazla içgörü sağlayabilir.
