Симуляции кишечника могут предсказать эффективность пробиотиков, предлагая надежду на персонализированное здоровье

США - Информационное агентство Эхбари

Цифровые модели кишечника обещают предсказывать эффективность пробиотиков

Ученые добиваются значительных успехов в области персонализированного здоровья кишечника благодаря разработке передовых компьютерных симуляций, моделирующих сложную среду человеческого кишечника. Эти сложные инструменты, известные как «метаболические модели микробных сообществ», демонстрируют впечатляющую способность предсказывать, сможет ли конкретный пробиотический штамм успешно колонизировать и процветать в пищеварительной системе человека. Это исследование, опубликованное недавно в журнале PLOS Biology, представляет собой потенциальный сдвиг парадигмы, отходя от часто неэффективного универсального подхода к пробиотикам в сторону индивидуальных вмешательств.

Пробиотики, доступные в различных формах — от таблеток до йогуртов и напитков — широко рекламируются с обещанием улучшения «здоровья кишечника». Однако их эффективность была неоднозначной, и многие потребители не ощущают заявленных преимуществ. Эта вариативность в значительной степени объясняется уникальным составом кишечного микробиома каждого человека, на который влияет сложное взаимодействие генетики, диеты, образа жизни и факторов окружающей среды. То, что считается «хорошей» бактерией для одного человека, может не быть таковым для другого.

Новые модели симуляции основаны на обширных научных знаниях о том, как кишечные бактерии метаболизируют питательные вещества и используют их. Моделируя эти сложные метаболические процессы, исследователи могут прогнозировать результат введения нового бактериального штамма в кишечную экосистему. «Мы можем симулировать, что произойдет, если штамм бактерий будет введен в кишечник человека, и посмотреть, сможет ли он расти, и что он будет делать, если он будет расти», — пояснил доктор Шон Гиббонс, исследователь микробиома из Института системной биологии в Сиэтле, участвовавший в исследовании. Он добавил: «Мы думали, что этот тип платформы моделирования потенциально позволит нам выявлять индивидуальные реакции и, возможно, даже разрабатывать персонализированные вмешательства».

Для проверки своих вычислительных моделей доктор Гиббонс и его команда использовали данные двух предыдущих интервенционных исследований. Первое исследование было посвящено изучению влияния синбиотика — комбинации пробиотиков и пребиотических волокон — на пациентов с диабетом 2 типа. Второе исследование оценивало живой биотерапевтический препарат фармацевтического класса у лиц, страдающих рецидивирующими инфекциями *Clostridioides difficile*. В обоих наборах данных введенные бактериальные штаммы привели к положительным результатам для здоровья у некоторых участников, но не у других, что побудило исследователей изучить, как их модели могут объяснить эти различные реакции.

Результаты были весьма обнадеживающими. На основе исходных профилей кишечного микробиома участников модели с точностью от 75% до 80% предсказывали, какие бактериальные штаммы успешно «приживутся» или поселятся в кишечнике. Кроме того, симуляции правильно выявили многие увеличения производства короткоцепочечных жирных кислот (КЖК) — группы молекул, имеющих решающее значение для поддержания здоровья кишечника.

Доктор Кристоф Калета, специалист по системной биологии Кильского университета в Германии, не участвовавший в исследовании, выразил удивление высокой точностью прогнозов приживаемости в такой сложной биологической системе. Однако он отметил одно ограничение: исследование в основном было сосредоточено на краткосрочных эффектах. «Хотя пробиотики часто демонстрируют кратковременное присутствие введенных видов, долгосрочное приживление наблюдается редко», — прокомментировал доктор Калета. «В идеале вы хотели бы, чтобы эти пробиотические виды сохраняли свой полезный эффект дольше».

Расширяя свой анализ, команда доктора Гиббонса также сопоставила рост определенных бактерий с результатами для здоровья. Они обнаружили, что более высокие темпы роста бактерии *Akkermansia muciniphila* были связаны с улучшенным контролем уровня сахара в крови после еды. Чтобы дополнительно проверить надежность модели, исследователи применили ее к данным от здоровых людей, которые придерживались диеты с высоким содержанием клетчатки. Модель оказалась способной предсказывать реакции кишечника даже в этом контексте, демонстрируя свою универсальность.

Это исследование предлагает убедительное доказательство концепции будущего, в котором медицинские работники смогут виртуально «тестировать» пробиотик с помощью цифровой симуляции кишечника пациента перед его назначением. «Если мы сможем взять модель одного человека и смоделировать тысячи вмешательств за минуты или часы, то у нас внезапно появится своего рода «цифровой двойник», который сможет начать приближать индивидуальные реакции людей», — заявил доктор Гиббонс. Следующим шагом для его команды будет проведение проспективного клинического испытания для прямого сравнения эффективности персонализированных вмешательств с общими.

Исследование подчеркивает важный момент: определение «хороших» бактерий зависит от контекста и является сугубо индивидуальным. «Многие из этих бактерий полезны только в определенных контекстах», — отметил Ник Куинн-Боманн, еще один исследователь микробиома из Института системной биологии. «Нет смысла иметь набор универсальных пробиотиков для всех». Куинн-Боманн предполагает, что аналогичные подходы к моделированию в конечном итоге могут революционизировать разработку индивидуальных терапевтических средств для микробиома, выходя за рамки ограничений существующих безрецептурных продуктов.

Информационное агентство Эхбари