Mật độ vi khuẩn trong ruột định hình các bệnh liên quan đến đường ruột

Sử dụng máy học, các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp để dự đoán tổng số vi khuẩn trong ruột của chúng ta từ dữ liệu giải trình tự, cho thấy mật độ vi khuẩn, chịu ảnh hưởng của các yếu tố như tuổi tác và chế độ ăn uống, là yếu tố chính tác động đến sự thay đổi của hệ vi sinh vật đường ruột và có thể định hình lại cách chúng ta nghiên cứu mối liên hệ với bệnh tật.

Trong một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí Cell , một nhóm các nhà nghiên cứu đã điều tra mối quan hệ giữa lượng vi khuẩn trong mẫu phân và sự biến đổi của hệ vi sinh vật đường ruột.

Sử dụng phương pháp học máy, họ có thể dự đoán lượng vi khuẩn trong các mẫu phân chỉ bằng cách sử dụng dữ liệu về sự phong phú. Nghiên cứu phát hiện ra rằng lượng vi khuẩn ảnh hưởng đáng kể đến sự đa dạng của hệ vi sinh vật và là yếu tố gây nhiễu chính trong các nghiên cứu kiểm tra mối liên hệ giữa hệ vi sinh vật và bệnh tật.

Sơ bộ 

Hệ vi sinh vật đường ruột có ảnh hưởng lớn đến sức khỏe con người, vì thành phần của nó liên quan đến nhiều quá trình sinh lý và bệnh tật. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng rộng rãi metagenomics để nghiên cứu cộng đồng vi khuẩn bằng cách kiểm tra sự phong phú tương đối của các loài trong hệ vi sinh vật. Tuy nhiên, dữ liệu tương đối này thiếu thông tin về tải lượng vi khuẩn hoặc tổng số lượng vi khuẩn, có thể ảnh hưởng đến sự đa dạng và chức năng của hệ vi sinh vật.

Các phương pháp tiếp cận truyền thống, chẳng hạn như đếm tế bào và phản ứng chuỗi polymerase định lượng (qPCR), có thể định lượng tải lượng vi khuẩn nhưng thường tốn nhiều công sức và không khả thi đối với các nghiên cứu lớn. Nếu không có dữ liệu tải lượng vi khuẩn, các nghiên cứu metagenomic có nguy cơ sử dụng các diễn giải sai lệch hoặc không đầy đủ, vì tải lượng vi khuẩn có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ loài quan sát được và tác động đến mối tương quan với bệnh tật hoặc các tình trạng sức khỏe khác.

Hơn nữa, mặc dù các nghiên cứu trước đây đã xác định sự thay đổi vi khuẩn trong các bệnh như bệnh viêm ruột và béo phì, nhưng ảnh hưởng nhiễu của lượng vi khuẩn ít khi được xem xét và có khả năng làm sai lệch những mối liên hệ này.

Về nghiên cứu

Trong nghiên cứu hiện tại, các nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp học máy để dự đoán lượng vi khuẩn từ dữ liệu hệ vi sinh vật đường ruột, sử dụng các tập dữ liệu metagenomic lớn từ hai nhóm chính — một nhóm bao gồm quần thể nghiên cứu không đồng nhất bao gồm những cá nhân khỏe mạnh cũng như những bệnh nhân mắc bệnh gan giai đoạn cuối, và nhóm còn lại bao gồm những cá nhân khỏe mạnh và những bệnh nhân mắc bệnh tim chuyển hóa.

Các mẫu phân từ hai nhóm này đã được phân tích bằng phương pháp đo lưu lượng tế bào để thu được dữ liệu về tải lượng vi khuẩn. Để phát triển một mô hình dự đoán, sự phong phú tương đối của các loài vi khuẩn đã được chuyển đổi và các loài nhỏ đã được lọc ra. Các nhà nghiên cứu cũng đã thực hiện điều chỉnh siêu tham số bằng cách sử dụng tìm kiếm lưới để giảm thiểu lỗi bình phương trung bình, đảm bảo hiệu suất mô hình mạnh mẽ.

Để xác thực mô hình, các nhà nghiên cứu đã áp dụng nó trên cả hai tập dữ liệu và kiểm tra mối tương quan giữa lượng vi khuẩn dự đoán và thực tế. Xác thực bổ sung bao gồm thử nghiệm mô hình trên các tập dữ liệu bên ngoài với dữ liệu giải trình tự gen axit ribonucleic ribosome 16S (rRNA) được ghép nối để xác minh rằng các dự đoán vẫn nhất quán trên các kỹ thuật lập hồ sơ hệ vi sinh vật khác nhau.

Song song đó, nghiên cứu cũng khám phá tác động kỹ thuật của phương pháp chiết xuất và giải trình tự axit deoxyribonucleic (DNA) lên dự đoán tải lượng vi khuẩn bằng cách so sánh các mẫu ghép được xử lý thông qua các giao thức khác nhau. Phân tích thống kê đánh giá ảnh hưởng của tải lượng vi khuẩn dự đoán lên mối liên hệ giữa bệnh tật và sự đa dạng của vi khuẩn, điều chỉnh các yếu tố gây nhiễu như sử dụng kháng sinh và các biến số nhân khẩu học.

Kết quả

Nghiên cứu phát hiện ra rằng tải lượng vi khuẩn đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành hệ vi sinh đường ruột và ảnh hưởng đáng kể đến mối liên hệ với bệnh tật. Tải lượng vi khuẩn dự đoán được chứng minh là thay đổi đáng kể giữa các cá nhân và bị chi phối bởi các yếu tố như tuổi tác, chế độ ăn uống và tình trạng sức khỏe. Hơn nữa, tải lượng vi khuẩn cao hơn có liên quan đến thời gian vận chuyển ruột chậm hơn, điều này cũng ảnh hưởng đến sự đa dạng và thành phần của vi khuẩn.

Nghiên cứu phát hiện ra rằng mô hình học máy có thể dự đoán chính xác lượng vi khuẩn trên các tập dữ liệu và chứng minh được tính mạnh mẽ trong việc phân tích các tập dữ liệu từ cả nhóm đối tượng cũng như các tập dữ liệu xác thực bên ngoài.

Ngoài ra, các phân tích cho thấy một số bệnh có liên quan đến các kiểu tải lượng vi khuẩn riêng biệt. Ví dụ, các tình trạng như bệnh Crohn và xơ gan cho thấy tải lượng vi khuẩn thấp hơn, trong khi các bệnh như bệnh đa xơ cứng và ung thư đại tràng cho thấy tải lượng cao hơn. Những khác biệt này ngụ ý rằng tải lượng vi khuẩn cũng có thể là nguyên nhân cơ bản của một số thay đổi cộng đồng vi khuẩn được quan sát thấy trong các bệnh này, không phụ thuộc vào các mối liên kết loài vi khuẩn cụ thể.

Hơn nữa, bằng cách điều chỉnh theo tải lượng vi khuẩn, nghiên cứu cho thấy nhiều mối liên hệ giữa bệnh và vi khuẩn đã được báo cáo trước đây không còn ý nghĩa nữa, cho thấy tải lượng vi khuẩn đóng vai trò là yếu tố gây nhiễu trong các nghiên cứu về bệnh và hệ vi sinh vật.

Các nhà nghiên cứu cũng xác định mối liên hệ giữa tải lượng vi khuẩn cao hoặc thấp và các loài vi khuẩn liên quan chặt chẽ với bệnh tật. Điều này cho thấy việc điều chỉnh tải lượng vi khuẩn là rất quan trọng để phát triển chỉ số sinh học bệnh chính xác và việc bỏ qua các tác động liên quan đến tải lượng có thể dẫn đến kết luận sai lệch về những thay đổi của hệ vi sinh vật đặc hiệu bệnh.

Kết luận

Để kết luận, nghiên cứu đã nêu bật vai trò của tải lượng vi khuẩn như một yếu tố quyết định quan trọng của cấu trúc hệ vi sinh vật và là yếu tố gây nhiễu trong các nghiên cứu liên quan đến bệnh. Hơn nữa, các phát hiện cho thấy rằng việc tính toán tải lượng vi khuẩn có thể cải thiện độ chính xác của nghiên cứu, cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về mối quan hệ giữa hệ vi sinh vật và bệnh tật và giúp phát triển các phương pháp điều trị sức khỏe đường ruột tốt hơn.