आंत की सिमुलेशन प्रोबायोटिक की सफलता का अनुमान लगा सकती है, व्यक्तिगत स्वास्थ्य के लिए आशा प्रदान करती है

संयुक्त राज्य अमेरिका - इख़बारी समाचार एजेंसी

डिजिटल आंत मॉडल प्रोबायोटिक प्रभावशीलता की भविष्यवाणी के लिए आशाजनक

वैज्ञानिक व्यक्तिगत आंत स्वास्थ्य की दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति कर रहे हैं, जिसमें मानव आंत के जटिल वातावरण का अनुकरण करने वाले उन्नत कंप्यूटर सिमुलेशन का विकास शामिल है। माइक्रोबियल कम्युनिटी-स्केल मेटाबोलिक मॉडल के रूप में जाने जाने वाले ये परिष्कृत उपकरण, विशेष रूप से प्रोबायोटिक सप्लीमेंट्स में पाए जाने वाले एक विशिष्ट जीवाणु स्ट्रेन के किसी व्यक्ति की पाचन तंत्र में सफलतापूर्वक उपनिवेश स्थापित करने और पनपने की क्षमता की भविष्यवाणी करने में प्रभावशाली क्षमता प्रदर्शित कर रहे हैं। हाल ही में PLOS Biology में प्रकाशित यह शोध, अक्सर अप्रभावी 'एक साइज़ सभी के लिए फिट' प्रोबायोटिक दृष्टिकोण से हटकर व्यक्तिगत हस्तक्षेपों की ओर एक संभावित प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है।

गोलियों से लेकर दही और पेय पदार्थों तक विभिन्न रूपों में उपलब्ध प्रोबायोटिक्स, "आंत स्वास्थ्य" को बढ़ाने के वादे के साथ व्यापक रूप से विपणन किए जाते हैं। हालांकि, उनकी प्रभावशीलता असंगत रही है, और कई उपभोक्ताओं को विज्ञापित लाभों का अनुभव नहीं होता है। यह परिवर्तनशीलता काफी हद तक प्रत्येक व्यक्ति के आंत माइक्रोबायोम की अनूठी संरचना के कारण होती है, जो आनुवंशिकी, आहार, जीवन शैली और पर्यावरणीय कारकों की जटिल परस्पर क्रिया से प्रभावित होती है। "अच्छा" बैक्टीरिया क्या माना जाता है, यह एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में काफी भिन्न हो सकता है।

नए विकसित सिमुलेशन मॉडल आंत बैक्टीरिया कैसे पोषक तत्वों का चयापचय करते हैं और उनका उपयोग करते हैं, इसके बारे में व्यापक वैज्ञानिक ज्ञान पर आधारित हैं। इन जटिल चयापचय प्रक्रियाओं का अनुकरण करके, शोधकर्ता आंत पारिस्थितिकी तंत्र में एक नए जीवाणु स्ट्रेन को पेश करने के परिणाम का अनुमान लगा सकते हैं। सिएटल में इंस्टीट्यूट फॉर सिस्टम्स बायोलॉजी में माइक्रोबायोम शोधकर्ता डॉ. शॉन गिबन्स, जिन्होंने अध्ययन में भाग लिया, ने समझाया, "हम अनुकरण कर सकते हैं कि यदि किसी जीवाणु स्ट्रेन को किसी व्यक्ति के आंत में डाला जाए तो क्या होगा, और यह देख सकते हैं कि यह बढ़ता है या नहीं, और यदि यह बढ़ता है तो क्या करता है।" उन्होंने कहा, "हमें लगा कि इस प्रकार का मॉडलिंग प्लेटफॉर्म संभावित रूप से हमें व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं की पहचान करने और शायद व्यक्तिगत हस्तक्षेपों को डिजाइन करने में भी सक्षम कर सकता है।"

अपने कम्प्यूटेशनल मॉडल को मान्य करने के लिए, डॉ. गिबन्स और उनकी टीम ने दो पूर्ववर्ती हस्तक्षेप अध्ययनों से डेटा का उपयोग किया। पहले अध्ययन में टाइप 2 मधुमेह वाले रोगियों में सिनबायोटिक - प्रोबायोटिक्स और प्रीबायोटिक फाइबर का संयोजन - के प्रभावों की जांच की गई। दूसरे अध्ययन ने बार-बार होने वाले क्लोस्ट्रीडियम डिफिसाइल संक्रमण से पीड़ित व्यक्तियों के लिए फार्मास्युटिकल-ग्रेड लाइव बायोटेरैप्यूटिक एजेंट का मूल्यांकन किया। दोनों डेटासेट में, पेश किए गए जीवाणु उपभेदों ने कुछ प्रतिभागियों के लिए सकारात्मक स्वास्थ्य परिणाम दिए, लेकिन दूसरों के लिए नहीं, जिससे शोधकर्ताओं ने यह पता लगाने के लिए अपने मॉडल का उपयोग किया कि इन विभेदक प्रतिक्रियाओं को कैसे स्पष्ट किया जाए।

परिणाम अत्यधिक उत्साहजनक थे। प्रतिभागियों के बेसलाइन आंत माइक्रोबायोम प्रोफाइल के आधार पर, मॉडल ने 75% से 80% सटीकता के साथ भविष्यवाणी की कि कौन से जीवाणु उपभेद सफलतापूर्वक "इन्ग्राफ्ट" होंगे या आंत में निवास करेंगे। इसके अलावा, सिमुलेशन ने शॉर्ट-चेन फैटी एसिड (SCFAs) के उत्पादन में कई वृद्धि की सही पहचान की, जो आंत स्वास्थ्य को बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण अणुओं का एक समूह है।

जर्मनी के कील विश्वविद्यालय में एक सिस्टम बायोलॉजिस्ट, जिन्होंने शोध में भाग नहीं लिया, डॉ. क्रिस्टोफ कालेटा ने, इतने जटिल जैविक प्रणाली के भीतर इन्ग्राफ्टमेंट भविष्यवाणियों की उच्च सटीकता पर आश्चर्य व्यक्त किया। हालांकि, उन्होंने एक सीमा बताई: अध्ययन मुख्य रूप से अल्पकालिक प्रभावों पर केंद्रित था। डॉ. कालेटा ने टिप्पणी की, "जबकि प्रोबायोटिक्स अक्सर प्रदान की गई प्रजातियों की अल्पकालिक उपस्थिति दिखाते हैं, दीर्घकालिक इन्ग्राफ्टमेंट शायद ही कभी देखा जाता है। आदर्श रूप से, आप चाहते हैं कि वे प्रोबायोटिक प्रजातियां अपने लाभकारी प्रभाव को लंबे समय तक बनाए रखें।"

अपने विश्लेषण का विस्तार करते हुए, डॉ. गिबन्स की टीम ने विशिष्ट बैक्टीरिया के विकास को स्वास्थ्य परिणामों से भी जोड़ा। उन्होंने पाया कि *एकरमेनिया म्यूसीनिफिला* (Akkermansia muciniphila) बैक्टीरिया की उच्च वृद्धि दर भोजन के बाद रक्त शर्करा नियंत्रण में सुधार से जुड़ी थी। मॉडल की मजबूती का और परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने इसे उच्च फाइबर आहार अपनाने वाले स्वस्थ व्यक्तियों से प्राप्त डेटा पर लागू किया। मॉडल ने इस संदर्भ में भी आंत की प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने में निपुणता दिखाई, जिससे इसकी बहुमुखी प्रतिभा प्रदर्शित हुई।

यह शोध एक ऐसे भविष्य के लिए एक सम्मोहक अवधारणा प्रमाण प्रदान करता है जहां स्वास्थ्य सेवा प्रदाता किसी रोगी के आंत के डिजिटल सिमुलेशन का उपयोग करके, इसे निर्धारित करने से पहले, वस्तुतः एक प्रोबायोटिक का "परीक्षण ड्राइव" कर सकते हैं। डॉ. गिबन्स ने कहा, "यदि हम एक व्यक्ति के मॉडल को ले सकते हैं और मिनटों या घंटों के मामले में हजारों हस्तक्षेपों का अनुकरण कर सकते हैं, तो अचानक हमारे पास एक तरह का 'डिजिटल ट्विन' होगा जो लोगों की व्यक्तिगत प्रतिक्रियाओं का अनुमान लगाना शुरू कर सकता है।" उनकी टीम के लिए अगला कदम व्यक्तिगत हस्तक्षेपों की प्रभावशीलता की सामान्य हस्तक्षेपों की तुलना में सीधे तुलना करने के लिए एक संभावित नैदानिक ​​परीक्षण आयोजित करना है।

अध्ययन एक महत्वपूर्ण बिंदु पर प्रकाश डालता है: "अच्छे" बैक्टीरिया की परिभाषा संदर्भ-निर्भर और अत्यधिक व्यक्तिगत है। इंस्टीट्यूट फॉर सिस्टम्स बायोलॉजी में एक अन्य माइक्रोबायोम शोधकर्ता, निक क्विन-बोहमैन ने कहा, "इनमें से कई बैक्टीरिया केवल कुछ संदर्भों में ही फायदेमंद होते हैं।" "हर किसी के लिए एक साइज़ सभी के लिए फिट प्रोबायोटिक्स का एक सेट होना समझ में नहीं आता है।" क्विन-बोहमैन का सुझाव है कि इसी तरह के मॉडलिंग दृष्टिकोण अंततः कस्टम माइक्रोबायोम उपचारों के डिजाइन में क्रांति ला सकते हैं, जो वर्तमान ओवर-द-काउंटर उत्पादों की सीमाओं से परे हैं।

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