شبیه‌سازی‌های دیجیتال روده راه را برای پروبیوتیک‌های شخصی‌سازی‌شده هموار می‌کند

ایران - خبرگزاری اخباری

شبیه‌سازی‌های دیجیتال روده راه را برای پروبیوتیک‌های شخصی‌سازی‌شده هموار می‌کند

اکوسیستم پیچیده میکروبیوم روده انسان، با تأثیر عمیق خود بر جنبه‌های مختلف سلامت، به کانون تحقیقات پزشکی تبدیل شده است. یک مطالعه برجسته اخیر، که در PLOS Biology منتشر شد، پتانسیل انقلابی شبیه‌سازی‌های «روده دیجیتال» را در شخصی‌سازی درمان‌های پروبیوتیکی برجسته می‌کند. این پیشرفت نویدبخش دوران جدیدی از پزشکی شخصی‌سازی‌شده برای سلامت گوارش است و نشان می‌دهد که شناسایی سویه‌های باکتریایی یا مواد مغذی دقیق مورد نیاز روده یک فرد ممکن است به زودی به سادگی اجرای شبیه‌سازی‌های کامپیوتری دقیق باشد.

سال‌هاست که پروبیوتیک‌ها، که به طور گسترده در قالب قرص، ماست و نوشیدنی به بازار عرضه می‌شوند، وعده تقویت «سلامت روده» را داده‌اند. با این حال، اثربخشی آن‌ها ناهماهنگ بوده است، زیرا رویکرد غالب «یک اندازه برای همه» به طور قابل اعتمادی برای همه مصرف‌کنندگان مفید نبوده است. اینجاست که نوآوری علمی جدید وارد عمل می‌شود: مدل‌های متابولیکی در مقیاس جامعه میکروبی. این مدل‌ها بر اساس درک علمی موجود از نحوه مصرف و استفاده باکتری‌های روده از غذا ساخته شده‌اند و به محققان امکان می‌دهند تا نتیجه معرفی یک سویه باکتریایی خاص به روده یک فرد را شبیه‌سازی کنند. شان گیبونز، محقق میکروبیوم در موسسه زیست‌شناسی سیستم‌ها در سیاتل، توضیح می‌دهد که این مدل‌ها به آن‌ها اجازه می‌دهند «ببینند که آیا می‌تواند رشد کند، [و] و اگر رشد کند چه کاری انجام می‌دهد»، و اضافه می‌کند: «ما فکر می‌کردیم که این نوع پلتفرم مدل‌سازی می‌تواند به طور بالقوه به ما امکان شناسایی پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده و شاید حتی طراحی مداخلات شخصی‌سازی‌شده را بدهد.»

دقت بی‌سابقه در پیش‌بینی پیوند

برای اعتبار سنجی دقت این مدل‌ها، گیبونز و همکارانش از داده‌های موجود از دو مطالعه مداخله‌ای قبلی استفاده کردند. اولین مطالعه، فواید یک سین‌بیوتیک — ترکیبی از باکتری‌های زنده روده (پروبیوتیک‌ها) و فیبر پری‌بیوتیک — را برای بیماران مبتلا به دیابت نوع 2 بررسی کرد. دومین مطالعه، یک بیوتراپیوتیک زنده با درجه دارویی را در بیماران مبتلا به عفونت‌های مکرر کلستریدیوم دیفیسیل ارزیابی کرد. در هر دو مجموعه داده، سویه‌های باکتریایی معرفی شده نتایج سلامت امیدوارکننده‌ای برای برخی افراد داشتند اما برای برخی دیگر نه، که تیم را بر آن داشت تا از مدل‌های خود برای درک دلایل اصلی این تغییرپذیری استفاده کنند.

با استفاده از پروفایل‌های پایه میکروبیوم روده بیماران که قبل از مداخله گرفته شده بود، تیم با موفقیت و با دقت 75 تا 80 درصد پیش‌بینی کرد که کدام باکتری‌ها در روده «پیوند» خواهند خورد یا با موفقیت کلونی تشکیل می‌دهند. این مدل همچنین به طور دقیق بسیاری از افزایش‌ها در تولید اسیدهای چرب کوتاه زنجیره را پیش‌بینی کرد که به طور گسترده برای حمایت از یک محیط روده سالم شناخته شده‌اند. کریستوف کالیتا، زیست‌شناس سیستم‌ها در دانشگاه کیل آلمان، که در این مطالعه شرکت نداشت، از این سطح از دقت ابراز شگفتی کرد و گفت: «من واقعاً شگفت‌زده شدم که پیوند با چنین دقتی در چنین زمینه پیچیده‌ای قابل پیش‌بینی بود.» با این حال، کالیتا همچنین یک هشدار مهم ارائه کرد و خاطرنشان کرد که این مطالعه عمدتاً تغییرات کوتاه مدت را بررسی کرده است. «در حالی که پروبیوتیک‌ها اغلب حضور کوتاه مدت گونه‌های فراهم شده را نشان می‌دهند، پیوند طولانی مدت تنها به ندرت مشاهده می‌شود… در حالت ایده‌آل، شما می‌خواهید که آن گونه‌های پروبیوتیکی اثرات مفید خود را برای مدت طولانی‌تری حفظ کنند،» او اظهار داشت.

کاربردهای امیدوارکننده و آینده پزشکی دقیق

فراتر از پیش‌بینی پیوند، تیم تحقیقاتی همچنین نتایج سلامتی مرتبط با رشد باکتری‌های خاص را بررسی کرد. آن‌ها دریافتند که نرخ‌های رشد بالاتر باکتری Akkermansia muciniphila به طور قابل توجهی با کنترل بهتر قند خون پس از وعده‌های غذایی مرتبط است. برای اعتبار سنجی بیشتر مدل خود، محققان همچنین داده‌هایی را از گروهی از افراد سالم که به رژیم‌های غذایی پرفیبر روی آورده بودند، گنجاندند. حتی در این موارد متنوع، مدل به طور دقیق پیش‌بینی کرد که روده‌های آن‌ها چگونه به رژیم‌های غذایی جدیدشان پاسخ خواهند داد.

این مطالعه یک اثبات مفهومی قانع‌کننده برای آینده‌ای ارائه می‌دهد که در آن متخصصان پزشکی می‌توانند یک پروبیوتیک را در یک مدل دیجیتال از روده بیمار «آزمایش کنند» قبل از اینکه هر قرص فیزیکی مصرف شود. گیبونز سناریویی را متصور است که در آن، «اگر بتوانیم مدل یک نفر را بگیریم و هزاران مداخله را در عرض چند دقیقه یا ساعت شبیه‌سازی کنیم، آنگاه ناگهان نوعی «دوقلوی دیجیتال» خواهیم داشت که می‌تواند شروع به تقریب پاسخ‌های شخصی‌سازی‌شده افراد کند.» قبل از اجرای گسترده، گیبونز و تیمش قصد دارند یک کارآزمایی بالینی آینده‌نگر را برای تعیین اینکه آیا چنین مداخله پیچیده و شخصی‌سازی‌شده‌ای واقعاً از جایگزین‌های عمومی بهتر عمل می‌کند، انجام دهند.

یافته‌ها یک بینش حیاتی را برجسته می‌کنند: آنچه باکتری‌های «خوب» را تشکیل می‌دهد، به شدت به فیزیولوژی منحصر به فرد فرد و عوامل محیطی بستگی دارد. نیک کوین-بومن، همچنین محقق میکروبیوم در موسسه سیستم‌ها، این را به طور خلاصه بیان می‌کند: «بسیاری از این باکتری‌ها فقط در زمینه‌های خاصی مفید هستند. داشتن مجموعه‌ای از پروبیوتیک‌های «یک اندازه برای همه» برای هر کسی منطقی نیست.» کوین-بومن پیشنهاد می‌کند که رویکردهای مدل‌سازی مشابه می‌توانند در نهایت طراحی درمان‌های میکروبیوم سفارشی را تسهیل کنند، فراتر از صرفاً انتخاب از گزینه‌های آماده. این تغییر به سمت پزشکی دقیق، گامی حیاتی در درک عمیق‌تر زیست‌شناسی انسان و توسعه راه‌حل‌های بهداشتی مؤثرتر و شخصی‌سازی‌شده است.

بیشتر بخوانید در Ekhbary.com