Wie kann die Sequenzierung mikrobiologische Assoziationen mit Krankheiten erschließen?

Das menschliche Mikrobiom, als das zweitgrößte menschliche Genom, steht potenziell im Zusammenhang mit vielen Krankheiten. Die Untersuchung mikrobenassoziierter Krankheiten ist zu einem zentralen Fokus im Bereich der Medizin geworden und bietet neue Erklärungsansätze für Krankheiten mit unbekannten pathologischen Mechanismen. Da mikrobiellen Gemeinschaften jedoch anfällig für Umweltveränderungen sind, führen individuelle Unterschiede zu signifikanten Abweichungen in den menschlichen mikrobiellen Gemeinschaften. Daher können die Ergebnisse aus einer kleinen Anzahl von Proben im Bereich der medizinischen Mikrobiologie einer größeren Instabilität unterliegen.

Bulk-Mikrobiom (BM) ist zum Schwerpunkt der Forschung zu mikrobiellen Krankheitsassoziationen geworden, da es stabilere Ergebnisse aus großen Datenmengen und ein hervorragendes Kosten-Nutzen-Verhältnis bei niedrigen Kosten und hoher Ausbeute bietet. Allerdings ist Mikrobiologie für viele medizinische Forscher ein relativ unbekanntes Feld, und dies, zusammen mit der Menge an großen Stichprobendaten, ist oft einschüchternd. Wie sollten wir also das potenzielle Zusammenspiel zwischen Mikroben und Krankheiten durch die Idee von Analyse der Mikrobiomkonstruktion bei großen Stichproben?

Biomarker-Analyseprogramme werden in der Regel in Verbindung mit Bevölkerungsanalyseprogrammen implementiert. Zunächst wird festgestellt, ob es eine klare Unterscheidung zwischen den Gruppen gibt. Wenn es einen deutlichen Unterschied zwischen den Gruppen gibt, können wir weiter in die Biomarker eintauchen, die einen so signifikanten Unterschied verursachen. Wenn die Gruppen nicht klar differenziert sind, können die Biomarkerinformationen, die die phänotypischen Unterschiede verursachen, basierend auf der ursprünglichen Gruppierung tiefer untersucht werden, und die potenzielle Rolle von Mikroorganismen bei den unterschiedlichen Phänotypen kann diskutiert werden. Darüber hinaus kann die Validierung des abgebauten Biomarkers durch andere Mittel das Vertrauen in die Ergebnisse erhöhen.

Fallstudie: Urologisches Mikrobiom

Zum Beispiel liegt die diagnostische Komplexität von Harnwegsinfektionen (HWIs) darin, dass bei symptomatischen Patienten häufig ein Mangel an traditionellen Harnpathogenen oder Bakterien in herkömmlichen Urinkulturtests festgestellt wird. Infolgedessen fehlt eine Definition eines gesunden Harnmikrobioms. Eine umfassende Untersuchung der Harnmikrobiome von Patienten mit HWIs und gesunden Populationen durch großangelegte metagenomische Sequenzierung wird helfen, die Rolle des Mikrobioms in praktischen medizinischen Tests zu bestimmen.

Die Zusammensetzung der Mikrobiota variiert zwischen den Kategorien der diagnostischen Urinanalysen. (Adu-Oppong et al., 2022)

Die Patienten wurden in vier Gruppen basierend auf den Standardarten von Urinkulturen eingeteilt:

(1) Kultur positiv: signifikanter Anstieg von ein oder zwei uropathogenen Bakterien;

(2) Kontaminiert: Wachstum von drei oder mehr Bakterien in Konzentrationen über 10⁵ koloniebildende Einheiten/mL;

(3) Unbedeutend: der Kulturprozess lag unter 10⁵ Koloniebildende Einheiten/mL;

(4) Keine-Wachstums-Gruppe: Der Kulturprozess zeigte keine offensichtlichen Anzeichen von mikrobiellem Wachstum.

Gleichzeitig wurden gesunde Personen als Kontrollgruppe für die Probenahme ausgewählt, und es wurden zwei zusätzliche Proben entnommen, um Veränderungen in ihrer mikrobiellen Dynamik im Urin zu verfolgen.

Dieser Artikel verwendet eine Kombination aus Protokollen zur Analyse von Populationen und Markern. Bevölkerungsanalyse untersucht die Unterschiede in der mikrobiellen Zusammensetzung des Urins zwischen gesunden Personen und Patienten mit Harnwegsinfektionen (UTIs) sowie die Dynamik der mikrobiellen Veränderungen bei gesunden Personen. Die Markeranalyse hingegen analysierte die unterschiedliche mikrobielle Zusammensetzung zwischen Patienten mit UTIs und gesunden Personen und identifizierte die Unterschiede in der mikrobiellen Zusammensetzung durch den Vergleich von Sequenzierungsidentifikationen mit Standardkulturen. Durch Großsample-Metagenomsequenzierung, diese Arbeit untersuchte die Unterschiede in urologischen mikrobiellen Phänotypen zwischen Patienten mit Harnwegsinfektionen und gesunden Individuen und verglich die mikrobiellen Unterschiede zwischen traditioneller Kulturidentifikation und Sequenzierungsidentifikation.

Der wesentliche Beitrag dieser Studie ist die Verwendung von Analysen großer Stichprobendaten, um die Beziehung zwischen Krankheitsphänotypen und mikrobieller Zusammensetzung zu demonstrieren, mit breiterer Abdeckung und stabileren Ergebnissen. Darüber hinaus wurde die Studie durch die statistische Analyse der Ähnlichkeit der mikrobiellen Zusammensetzung zwischen gesunden Individuen und Patienten mit Harnwegsinfektionen überzeugender. Die Ergebnisse dieser Studie brechen die traditionelle Wahrnehmung von Harnwegsinfektionen und bestätigen, dass die Krankheit nicht stark mit dem mikrobiellen Phänotyp assoziiert ist. Großstichproben-Mikrobiom spielte eine Schlüsselrolle in diesem Prozess, indem er zunächst die Auswirkungen individueller dynamischer Unterschiede auf die Ergebnisse durch die breitere Abdeckung der Daten aus großen Stichproben betonte und zweitens auf statistischer Ebene überzeugender war.

Durch die Kombination von Populations- und Markeranalysen bietet dieses Papier eine leistungsstarke Methodik zur Erforschung von mikrobiellen Krankheitsassoziationen, insbesondere im Kontext der Bewältigung großer Stichprobendaten. Dieser Ansatz hat nicht nur signifikante Ergebnisse in Studien zu Harnwegsinfektionen erzielt, sondern bietet auch nützliche Lektionen für zukünftige medizinische Mikrobiomforschung.

Referenz:

1. Adu-Oppong, B., Thänert, R., Wallace, M.A. u. a. Erheblicher Überschneidung zwischen symptomatischen und asymptomatischen genitourinären Mikrobiota-Zuständen. Mikrobiom 10, 6 (2022).