Střevní bakterie odhalují vaše město s přesností 94 procent

Vaše střevní bakterie by o vás mohly rozdávat více než váš přízvuk. V nové studii vědci použili mikrobiom lidí k předpovídání jejich polohy, až do města, s přesností 94%. Frázi dává nový význam: „Jste to, co jíte.“

Zdá se, že se každý týden dozvíme více o střevním mikrobiomu. Od spojení s mozkovým a nemoci, jako je rakovina a roztroušená skleróza, až po jeho transplantaci jako potenciální léčba různých podmínek.

Nová studie vedená společností BGI Genomics, čínská společnost se zaměřením na precizní medicínu, zjistila, že naše střevní bakterie jsou specifické pro region, kde žijeme, a že strojové učení lze použít k předvídání, s vysokou přesností, naší poloze na základě složení našeho mikrobiomu.

„Tato studie zpochybňuje dlouhodobé přesvědčení, že rozdíly v mikrobiotě záleží pouze na rozsahu kontinentů nebo provincií,“ řekl profesor Li Tao z inteligentního lékařského výzkumu BGI Genomics (IIMR) a vedoucího studie. „Zjistili jsme, že i lidé žijící v sousedních městech mají odlišné mikrobiální vzorce.“

Vědci najali 381 zdravých čínských dospělých Han ze dvou měst v provincii Hubei: Wuhan, který se nachází ve východní centrální Číně a Shiyan, se nachází na severozápadě. Města jsou od sebe přibližně 500 km (310 mil). Všichni účastníci neměli žádná hlavní nemoci a nebrali antibiotika za předchozí tři měsíce.

Fekální vzorky byly odebrány a analyzovány pomocí metagenomického sekvenování brokovnice k zachycení jak mikrobiálního složení, tak jejich metabolických funkcí. Identifikace 649 bakteriálních druhů a 515 metabolických cest byly porovnány u jedinců. Vědci poté použili algoritmy strojového učení k klasifikaci město bydliště lidí na základě jejich střevní mikrobioty.

Zjistili, že lidé z Wuhan a Shiyan měli statisticky významné rozdíly v mikrobiální rozmanitosti i druhové složení. Mikrobiom lidí z Wuhanu měl vyšší úroveň Bakteroides stercoriszatímco ve skupině Shiyan, Prevotella copri byl dominantní. B. Stercoris je klíčová střevní bakterie, známá pro degradující komplexní uhlohydráty a produkující mastné kyseliny s krátkým řetězcem (SCFA), které byly spojeny s řadou zdravotních přínosů. P. copri Podobně se podílí na rozpadu dietního vlákna a na výrobu SCFA. Střevní mikroby ve Wuhanu byly aktivnější v metabolických drahách spojených s rostlinnou stravou, zatímco Shiyanův mikrobiom ukázal rozdíly naznačující vyšší protein nebo zpracovanou spotřebu potravin, i když studie přímo neposoudila stravu.

Vědci navrhli, že dominantní strava každého města hrála roli při utváření složení mikrobiomu svých obyvatel. Na jedné straně pozice Wuhana mezi mokřady znamená, že její obyvatelé pravděpodobně budou jíst stravu těžkou ve sladkovodních rybách, kořenech lotosu a listových zelených. Na druhé straně, poloha Shiyana znamená, že jeho jídlo je ovlivněno jeho sousedy, kteří si užívají jídla na bázi pšenice se spoustou chilli.

Vědci vyvinuli model strojového učení, který integroval 16 bakteriálních druhů a 12 městských metabolických cest. Model dosáhl vysoké úrovně přesnosti – 94% – významně překonávající modely, které používaly pouze druhy nebo pouze cesty. To naznačuje, že i úzce umístěné populace jako Wuhan a Shiyan mohou mít odlišné mikrobiomové „otisky prstů“.

Studie má určitá omezení. Byla zahrnuta pouze dvě města v jedné provincii, což omezuje zobecnění zjištění. Do studie bylo také více mužů než žen, což by mohlo ovlivnit výsledky. A nebyly shromážděny žádné údaje o dietním nebo životním stylu – jedná se o klíčové faktory, které pravděpodobně přispěly k regionálním rozdílům. Studie také v průběhu času nesledovala účastníky, aby posoudili, jak stabilní jsou tyto mikrobiální podpisy.

Studie však zdůrazňuje některé potenciální důsledky v reálném světě. Střevní mikrobiota by mohla pomoci identifikovat regionální původ člověka, a to i ve stejné provincii, což by mohlo být užitečné pro vyšetřování forenzní nebo pohřešované osoby. Regionální a sexuální mikrobiotové rozdíly naznačují, že probiotika nebo dietní intervence by měly být přizpůsobeny pro větší účinnost. Nakonec by strojové učení kombinované s profilem mikrobiomu mohlo pomoci při předpovídání rizik nemocí nebo monitorování zdraví populace ve specifických geografických regionech.

Studie byla zveřejněna v časopise Hranice v mikrobiologii.

Zdroj: BGI