Memprediksi interaksi mikroba di usus manusia, Sebuah studi baru menjelaskan bagaimana menggunakan pemodelan untuk memprediksi interaksi mikroba dan komposisi metabolit dalam usus manusia.

Usus manusia terdiri dari komunitas mikroba kompleks yang mengonsumsi dan mengeluarkan ratusan molekul kecil – sebuah fenomena yang disebut pemberian makan silang. Namun, sulit untuk mempelajari proses ini secara eksperimental. Sebuah studi baru, yang diterbitkan di Nature Communications , menggunakan model untuk memprediksi interaksi makan silang antara spesies mikroba di usus. Prediksi dari metode komputasi semacam itu pada akhirnya dapat membantu dokter mendapatkan pemahaman yang lebih lengkap tentang kesehatan usus.

Komunitas mikroba, atau mikrobioma, dari usus diketahui mempengaruhi kesehatan manusia. Penelitian sebelumnya berfokus pada penentuan jenis mikroba yang ada. Sayangnya, informasi ini tidak cukup untuk memahami mikrobioma.

[ads]

“Lingkungan usus dibentuk oleh molekul kecil yang dikenal sebagai metabolit, yang diekskresikan oleh komunitas mikroba,” kata Sergei Maslov (BCXT / CABBI), profesor bioteknologi dan sarjana fakultas Bliss. “Meskipun dimungkinkan untuk mengukur metabolit ini secara eksperimental, ini rumit dan mahal.”

Para peneliti sebelumnya telah menerbitkan sebuah studi di mana mereka menggunakan data eksperimental dari studi lain untuk memodelkan nasib metabolit saat mereka melewati mikrobioma usus. Dalam studi baru, mereka telah menggunakan model yang sama untuk memprediksi proses mikroba baru yang belum ditentukan sebelumnya.

“Apa yang kita makan masuk ke usus kita, dan ada aliran mikroba yang melepaskan metabolit,” kata Akshit Goyal, rekan postdoctoral di MIT dan kolaborator dari lab Maslov. “Ahli biologi telah mengukur molekul-molekul ini dalam kotoran manusia, kami telah menunjukkan bahwa Anda dapat menggunakan model komputasi untuk memprediksi tingkat beberapa.”

Mengukur setiap metabolit dan mencoba memahami mikroba mana yang mungkin melepaskannya bisa menjadi tantangan. “Ada alam semesta besar kemungkinan interaksi lintas makan. Dengan menggunakan model ini, kami dapat membantu eksperimen dengan memprediksi mana yang lebih mungkin terjadi di usus,” kata Goyal.

[ads]

Model tersebut juga didukung oleh anotasi genomik, yang menjelaskan gen mikroba mana yang bertanggung jawab untuk memproses metabolit. “Kami yakin dengan prediksi pemodelan kami karena kami juga memeriksa apakah mikroba mengandung gen yang diperlukan untuk melakukan reaksi terkait. Sekitar 65% prediksi kami didukung oleh informasi ini,” kata Veronika Dubinkina, seorang mahasiswa PhD di bidang bioteknologi.

Para peneliti sekarang bekerja untuk meningkatkan model dengan memasukkan lebih banyak data eksperimental. “Orang yang berbeda memiliki galur mikroba usus yang berbeda. Meskipun galur yang berbeda ini memiliki banyak gen yang sama, kemampuan mereka berbeda,” kata Dubinkina. “Kami perlu mengumpulkan lebih banyak data dari pasien untuk memahami bagaimana komunitas mikroba yang berbeda berperilaku di tempat yang berbeda.”

“Kami juga tertarik untuk menentukan seberapa cepat mikroba mengonsumsi dan mengeluarkan metabolitnya,” kata Tong Wang, seorang mahasiswa PhD di bidang fisika. “Saat ini model tersebut mengasumsikan bahwa semua mikroba mengonsumsi metabolit pada tingkat yang sama. Pada kenyataannya, tingkatnya berbeda dan kami perlu memahaminya untuk menangkap komposisi metabolit di usus.”