Undersøgelse tilbyder model til at forudsige, hvordan mikrobiomer kan reagere på forandring

En ny model udviklet ved University of Chicago hjælper med at forudsige, hvordan samfundene af mikroorganismer, der lever i eller på mennesker, dyr, planter og andre organismer, tilpasser sig over tid, når deres miljøer ændrer sig.

Mikrobiomer er kendt for at spille vigtige roller i mange aspekter af sundhed og sygdom og kan være stærkt påvirket af sådanne variabler som kost, medicin og fysisk stress.

Modellen er beskrevet i et papir offentliggjort i marts 2022 i tidsskriftet _Nature Ecology &Evolution_. Det er den første sådan model, der er udviklet til såkaldte "dynamiske strukturerede økologiske samfund", en kategori, der inkluderer mikrobiomer.

"At forstå, hvordan mikrobiomer reagerer på forandringer, kan føre til ny indsigt i, hvordan man behandler sygdomme forbundet med mikrobiomer, såsom Crohns sygdom, irritabel tyktarm og paradentose," siger Christopher Tarnita, PhD, assisterende professor i økologi og evolution og kollegiet ved UChicago , og senior forfatter af papiret.

Modellen er udviklet i samarbejde med forskere ved Imperial College London og Stanford University.

En ny tilgang

De fleste matematiske modeller af mikrobiel samfundsdynamik tager ikke højde for strukturen af ​​samfundet, især opdelingen af ​​ressourcer mellem forskellige grupper.

Men, sagde Tarnita, struktur spiller en afgørende rolle i at bestemme, hvordan samfund reagerer på forandringer.

Den model, som holdet udviklede, er forankret i konkurrenceteori, som siger, at givet faste ressourcer, vil arten med den laveste ressourcetærskel i sidste ende drive alle de andre ud.

Forskerne tilføjede endnu en rynke til konkurrenceteorien, hvilket afspejler, at nogle arter i den virkelige verden kan have lettere ved at få adgang til visse ressourcer end andre, fordi de er i stand til at udnytte disse ressourcer mere effektivt, eller fordi de har ressourcerne i større overflod i deres umiddelbare nærhed.

Testforudsigelser

Holdet testede modellen ved at køre simuleringer, hvor samfund blev opdelt i to grupper, hvoraf den ene havde lettere adgang til ressourcer, baseret på virkelige data om arter i forskellige miljøer.

I overensstemmelse med deres forventninger afslørede simuleringerne, at den gruppe, der havde den nemmeste adgang til ressourcer, steg i overflod og optog størstedelen af ​​samfundets biomasse på bekostning af den anden gruppe.

Forskerne testede også modellens forudsigelser ved hjælp af virkelige datasæt af mikrobielle samfund fra den menneskelige tarm og mundhule.

Disse test viste, at modellen kunne give nøjagtige forudsigelser om sammensætningen af ​​et mikrobielt samfund efter en forstyrrelse - det vil sige efter introduktionen af ​​en ny art, fjernelse af en art eller en ændring i overfloden af ​​en nøgleressource.

Konsekvenser for menneskers sundhed

Tarnita sagde, at resultaterne kunne hjælpe forskere med at udvikle nye strategier til at manipulere mikrobiomer for at fremme menneskers sundhed.

For eksempel kunne modellen hjælpe med at identificere mikrober, der kunne introduceres i tarmen for at fremme fordøjelsessundheden eller reducere inflammation.

"En vigtig indsigt fra vores model er, at hvis du målretter mod et lille antal arter, der har den nemmeste adgang til ressourcer, kan du potentielt drive store skift i den overordnede sammensætning af samfundet," sagde han. "Vores model kan hjælpe med at identificere disse nøglemål."