میکروبیوم واژن از طریق لنز زیست شناسی سیستم ها

ارگانیسم انسان اکوسیستم پیچیده ای از میکروبیوم های همزیستی است، از جمله میکروبیوم های موجود در روده، پوست و واژن در زنان. اینها نقش مهمی در سلامت و بیماری دارند. با این حال، هنوز چیزهای زیادی در مورد آنها باید یاد گرفت.

مقاله جدیدی که به تازگی در اینترنت منتشر شده است گرایش های میکروبیولوژی ژورنال رویکرد زیست‌شناسی سیستم‌ها را برای کشف میکروبیوم واژن (VMB) مرور می‌کند و به درک ترکیب و عملکرد آن و مکانیسم‌های تعامل آن با میزبان کمک می‌کند.

مرور: دیدگاه های جدید به میکروبیوم واژن با زیست شناسی سیستم ها. اعتبار تصویر: Design_Cells / Shutterstock

مقدمه

VMB در باروری زنان حیاتی است و اختلالات می‌تواند با اختلالات بارداری، بیماری‌های زنانه مانند بیماری التهابی لگن (PID) و مجموعه‌ای از عفونت‌های مربوط به دستگاه تناسلی و تناسلی زنان مرتبط باشد. علاوه بر این، VMB ممکن است در تأثیرگذاری بر اثربخشی دارو در زنان مؤثر باشد.

با این حال، VMB فراتر از یک ایده مبهم که غالب آن است، کمی درک شده است لاکتوباسیلوس با یک وضعیت “خوب” با ساختار جامعه همگن همراه است. برعکس، وضعیت نامطلوب VMB زمانی وجود دارد که گونه‌های متنوع‌تر به وفور بیشتر شناسایی شوند.

این وضعیت نامطلوب اخیر اغلب با واژینوز باکتریایی (BV) مرتبط است که در یک زن از هر سه زن در طول دوره باروری آنها یافت می شود، که می تواند عواقب شدیدی بر باروری آنها داشته باشد. به این ترتیب، تحقیقات در این زمینه برای درک جهت و بزرگی چنین انجمن هایی مورد نیاز است.

مشکل

در حالی که مطالعات زیادی در این زمینه انجام شده است، به دلیل تعاملات پیچیده بین میکروب ها و سایر عوامل میزبان، درک اینکه یک VMB بهینه چگونه به نظر می رسد دشوار است. این بدان معنی است که VMB سالم می تواند به طور قابل توجهی از زن به زن و در نقاط مختلف چرخه زندگی یک فرد متفاوت باشد.

چنین تغییراتی در عرض چند روز اتفاق می‌افتد، که در تضاد با تغییر بسیار آهسته‌تر میکروبیوم‌های روده، پوست و دهان است که ممکن است طی ماه‌ها یا حتی سال‌ها تغییر کند. متأسفانه، این باعث می‌شود که داده‌های مقطعی در مطالعه ارتباط ترکیب، عملکرد و بیماری VMB کاملاً غیرنماینده باشند – و بنابراین بیشتر این داده‌ها را کمتر از آنچه می‌توانست مفید می‌سازد.

باز هم، VMB انسان به طور قابل توجهی با حیوانات و همچنین با مدل های مبتنی بر فرهنگ متفاوت است. در اولی، حتی پستانداران غیر انسانی نیز نمی توانند شرایط مشخص واژن انسان، از جمله pH اسیدی و لاکتوباسیلوس تسلط

READ  مداد خط چشم Sprout | بلاگر زیبایی بریتانیایی

در مورد دوم، برخی از میکروب ها به طور باورنکردنی به کشت در شرایط آزمایشگاهی مقاوم هستند، در حالی که شرایط کشت مختلف بسته به محیط کشت در آزمایشگاه های مختلف استفاده می شود. این می تواند محیط رشد را کاملاً متفاوت از محیط دهانه رحم و واژن انسان کند و نتایج چنین آزمایشاتی را باطل کند.

به این ترتیب، نمونه‌های بالینی که میکروفلور واژن از آنها کشت، شناسایی و اندازه‌گیری می‌شود، منبع اولیه اطلاعات در مورد VMB انسان را تشکیل می‌دهند. این اطلاعات توسط متغیرهای آزمایشی و میزبان رنگ آمیزی می شوند که برای دستیابی به یک نتیجه معتبر نیاز به سازگاری های آماری پیچیده دارند.

در حالی که مربوط به همه سایت های میکروبیوم است، [this] به‌ویژه برای VMB کاربرد دارد زیرا مدل‌های آزمایشی آن وجود ندارد که امکان بازجویی میکروبیوتای واژن را در شرایط کنترل‌شده فراهم می‌کند.

راه حل

چنین بن‌بستی را می‌توان با رویکرد زیست‌شناسی سیستمی حل کرد، جایی که از تحلیل‌های کمی برای استخراج عوامل مهم مؤثر بر رفتار و عملکرد یک جامعه میکروبی استفاده می‌شود. همینطور، “استفاده از تکنیک‌های زیست‌شناسی سیستم‌های اعمال شده در سایر میکروبیوم‌ها، و همچنین توسعه تکنیک‌های جدید و به‌کارگیری این روش‌ها در VMB، تأثیر بسزایی در بهبود سلامت زنان خواهد داشت.

استفاده از زیست شناسی سیستم ها می تواند بر چالش های چنین شبکه های تعاملی خارجی و داخلی پیچیده و متعددی غلبه کند. علاوه بر این، بسته به نوع اطلاعات موجود و هدف مطالعه، می توان از چندین رویکرد استفاده کرد.

بنابراین، روش‌های آماری یا داده‌محور زمانی ایده‌آل هستند که داده‌های با کارایی بالا در یک زمینه مطالعاتی نسبتاً جدید فراوان باشند. این می تواند به شما کمک کند نشان دهد که چه مشخصات میکروبی با بیماری یا سلامتی مرتبط است. از آنجایی که تاکنون اطلاعات کمی در مورد VMB وجود دارد، مدل های مبتنی بر داده تاکنون غالب بوده اند.

برعکس، بر اساس فرضیه‌ها، روش‌های مکانیکی زمانی بهتر هستند که اطلاعات زیادی در مورد یک سیستم وجود داشته باشد، یا حداقل داده‌های اساسی در دسترس باشد، و نیاز به درک مکانیسم‌های ارتباط علت و معلولی زیربنایی عملکرد بیولوژیکی است. علاوه بر این، آنها به تعیین محدوده هایی کمک می کنند که در آن ترکیبات و فعل و انفعالات میکروبی می تواند در موقعیت های عادی و غیر طبیعی رخ دهد.

برخی از روش‌های مکانیکی شامل مدل‌های جنبشی یا دینامیک جمعیت با عمل جرم (بر اساس معادلات دیفرانسیل)، مدل‌های متابولیکی در مقیاس ژنوم (GEMs) و مدل‌های مبتنی بر عامل (ABMs) هستند.

READ  Estados exigen prueba negativa de covid برای بازدید از شهروندان بزرگسالان. Familias se quejan

چه چیزی به دست آمده است؟

رویکرد زیست‌شناسی سیستمی قبلاً به شناسایی و طبقه‌بندی انواع حالت جامعه (CSTs) مرتبط با سلامت، بیماری یا انتقال بین این دو کمک کرده است. ابتدا با فراوانی میکروبی تعریف شد، آنها داده های جمعیت شناختی و سلامتی بیمار را برای تشکیل گروه های خوشه بندی سلسله مراتبی ترکیب کردند. علاوه بر این، روش‌های دیگری مانند طبقه‌بندی نزدیک‌ترین مرکز برای غلبه بر تنوع ذاتی در مجموعه داده با رویکرد قبلی توسعه یافته‌اند.

گروه‌بندی CST به ساده‌سازی ترکیب VMB کمک می‌کند و بنابراین ارتباط با ترکیب و عملکرد جامعه را پیشنهاد می‌کند. اما این به قیمت نادیده گرفتن عوامل خاص جامعه خاص برای گونه های مختلف است.

به عنوان مثال، رویکردهای چند omics را می توان با استراتژی های زیست شناسی سیستم ها برای شناسایی ارتباط با انواع مختلف جامعه و پروفایل های متابولومیک، رونویسی و متاژنومیکس خاص ادغام کرد. علاوه بر این، مدل‌های جنگل تصادفی و دیگر مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشینی در حال استفاده برای کمک به تشخیص VMB‌ها با غلبه میکروب‌های مختلف، مانند L. crispatus در مقابل. L. iners یا بیفیدوباکتریاسه.

جالب توجه است، مدل‌های شبکه عصبی برتری متابولومیک را در توصیف دقیق محیط سرویکوواژینال در مقایسه با ترکیب VMB یا immunoproteomics نشان داده‌اند. استفاده یکپارچه از این استراتژی ها می تواند به شناسایی محرک های مهم حالت های VMB در سلامت و بیماری کمک کند.

به خصوص می تواند بینش های به دست آمده در مورد خطر عفونت های مقاربتی (STI) با افزایش فراوانی میکروب های “بد” مهم باشد. به عنوان مثال، افزایش در L. iners به نظر می رسد با خطر بالاتری برای بیماری های مقاربتی مرتبط باشد، در حالی که L. gasseri با سلامتی مرتبط است. متقابلا، گاردنرلا واژینالیس و گونه های Prevotella با عفونت کلامیدیا مرتبط هستند.

مدل‌های مکانیکی شامل تکنیکی به نام MIMOSA (ادغام مبتنی بر مدل مشاهدات متابولیت و فراوانی گونه‌ها) است که از مدل‌سازی شبکه متابولیک برای درک عملکرد جامعه از طریق محتوای ژنی آن استفاده می‌کند. این به شناسایی گونه های Prevotella و آتوپوبیوم واژن به عنوان تعدیل کننده های کلیدی VMB، با استفاده از یک امتیاز بالقوه متابولیت مبتنی بر جامعه (CMP) محاسبه شده است. CMP گردش هر متابولیت توسط هر جامعه معین را نشان می دهد.

به طور مشابه، بازسازی شبکه در مقیاس ژنوم (GENREs) می‌تواند به درک نقش میکروب‌های سخت‌گیر در VMB کمک کند. مدل‌های مبتنی بر معادلات دیفرانسیل معمولی (ODE) برای بررسی اینکه چگونه داروها می‌توانند بر VMB و اکولوژی این سیستم تأثیر بگذارند، استفاده می‌شوند و نشان می‌دهند که چگونه ترکیب پس از قرار گرفتن در معرض عوامل مختلف نوسان می‌کند.

READ  لایحه کالیفرنیا اعتراضات در مکانهای واکسیناسیون را محدود می کند. آیا متمم اول را نقض می کند؟

چه چیزی در آینده نهفته است؟

بسیاری از مطالعات بر روی میکروبیوم روده متمرکز شده اند و تقریباً 150 میلیون دلار صرف توسعه و استانداردسازی ابزارهای جدید برای اکتشاف آن شده است. محققان VMB ممکن است بتوانند از اینها برای خدمت به اهداف خود استفاده کنند. این شامل BURRITO، یک ابزار وب است که به تجسم یک جامعه میکروبیوم با فراوانی نسبی کمک می کند. این می تواند برای بررسی متاژنومیکس VMB گسترش یابد، و نشان می دهد که چگونه علائم بیمار با CST ها ارتباط دارند.

رویکردهای یادگیری ماشین نظارت شده برای درک بهتر VMB شامل تجزیه و تحلیل یکپارچه سازی داده برای کشف نشانگر زیستی با استفاده از اجزای پنهان (DIABLO)، که در آن مجموعه داده های omics با همبستگی ادغام می شوند، و تجزیه و تحلیل همبستگی متعارف تعمیم یافته منظم Sparse (SRGCCA) که در بیماری کرون استفاده می شود.

برای غلبه بر محدودیت‌های تحمیل‌شده توسط فقدان دانش در مورد طبقه‌بندی عملکردی VMB، استراتژی‌های یادگیری بدون نظارت ممکن است مفید باشد، مانند تحلیل عاملی چند امیکی (MOFA).

بسیاری از مدل های ODE نیز می توانند بر اساس مدل های تعمیم یافته Lotka-Volterra (gLV) استفاده شوند. اینها شامل web-gLV، موتور استنتاج سیستم‌های دینامیکی میکروبی برای تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی میکروبیوم (MDSINE) و تعاملات یادگیری از روش سری‌های زمانی میکروبی (LIMITS) و همچنین سازگاری‌های جدیدتر مانند Lotka-Volterra ترکیبی (cLV) و الگوریتم “تخمین زیست توده و استنتاج مدل با حداکثر سازی انتظار” (BEEM)، که به فرهنگ پذیری جامعه یا در دسترس بودن مجموعه داده های طولی گسترده وابسته نیستند.

روش‌های جدیدتر شامل الگوریتم‌هایی مانند چارچوب انتظار بازده ثابت (conYE) و MMinte هستند که شرایط را برای متابولیسم و ​​رشد جامعه بر اساس تعاملات متراکم بین گونه‌ها شبیه‌سازی می‌کنند. چنین سازگاری‌ها و رویکردهای مبتکرانه‌ای می‌تواند به درک عواملی که VMB پویا را در سلامت و بیماری در جمعیت‌های مختلف شکل می‌دهند، کمک کند.