میکروبیوم در بهبود و شخصی سازی درمان

میکروبیوم منحصر به فرد شما ممکن است برای بهبود و شخصی سازی تجربه درمانی آینده شما مورد استفاده قرار گیرد

در مطالعه‌ای که اخیراً در مجله Nature Reviews Microbiology منتشر شده است، محققان بیش از 200 مقاله مرتبط با میکروبیوم‌ها را در مداخلات تشخیصی بالینی و درمانی دقیق خلاصه کرده اند.

میکروبیوتای روده و پتانسیل آن در درمان شخصی سازی شده

میکروبیوم روده، که به عنوان میکروبیوتای روده یا فلور روده نیز شناخته می شود، یک اصطلاح جمعی برای همه میکروارگانیسم های ساکن در دستگاه گوارش حیوانات عالی است.

متاژنوم میکروبی روده در تضاد کامل با ژنوم میزبان انسان، تنوع و انعطاف پذیری قابل توجهی از خود نشان می دهد و دائماً در پاسخ به فیزیولوژی و محیط میزبان در حال تکامل است. مجموعه های میکروبی روده در هر دو ویژگی میزبان منحصر به فرد هستند، زیرا اغلب از میکروبیوتای مادر و محیط به دست می آیند.

ترکیب میکروبیوم به طور قابل توجهی در افراد متفاوت است، و همچنین ممکن است در همان فرد تغییر کند، که منعکس کننده تغییرات پویایی است که در طول زندگی در نتیجه سن، موقعیت جغرافیایی، ریتم های روزانه، و قرار گرفتن در معرض تغییرات محیطی، تغذیه ای و دارویی رخ می دهد.

شواهد رو به رشدی بر اهمیت میکروبیوتای روده در اعطای مزایای تغذیه ای، ایمنی و روانشناختی به میزبانشان تاکید می کند. در نتیجه، اختلالات قابل توجهی در اکوسیستم میکروبی روده که "دیسبیوزیس" نامیده می شود، با پیامدهای متابولیکی، گوارشی، عصبی و التهابی مرتبط است.

مشخص کردن میکرو فلور روده یک فرد ممکن است به درک بهتری از سلامت فعلی آنها کمک کند و به توسعه مداخلات بالینی بهینه کمک کند. تحقیقات کنونی در مورد شخصی سازی درمان اغلب بر مشکلات مزمن، به ویژه سرطان متمرکز است.

این مطالعات معمولاً شامل فنوتیپ بیوشیمیایی و ژنتیکی، برای اطلاع رسانی مداخلات برای بیماران است. با این حال، این روش ها با محدودیت های خاصی همراه هستند. برای مثال، فنوتیپ بیوشیمیایی از روش‌های استاندارد شده استفاده می‌کند، که می‌تواند به نتایج دوتایی با دامنه کمی برای درک دقیق سلامت پویای یک فرد منجر شود. به طور مشابه، فنوتیپ ژنتیکی نمی تواند تغییرات زمانی در سلامت یا پیامدهای فنوتیپی تعاملات ژن-محیط را در نظر بگیرد. شخصی‌سازی بر اساس ترکیب جامعه میکروبیومی بیمار بر محدودیت‌های رویکردهای فعلی شخصی‌سازی غلبه می‌کند و ثبات درون فردی را که یک نیاز حیاتی در آزمایش‌های تشخیصی است تضمین می‌کند.

پیشرفت های تشخیصی

توالی متاژنومیک، که فرآیند تجزیه و تحلیل ترکیب ژنتیکی و تنوع میکروبیوم روده است، به عنوان یک نشانگر زیستی سلامت کلی بیماران و شیوع بیماری خاص با موفقیت مورد بررسی قرار گرفته است. این مطالعات منجر به شناسایی تری متیل آمین N-اکسید (TMAO)، یک متابولیت تعدیل‌شده با میکروبیوم، و نقش آن در پیش‌بینی خطر بیماری‌های قلبی عروقی (CVD) و همچنین اسیدهای آمینه شاخه‌دار برای پیش‌بینی دیابت نوع 2 (T2D) شده است.

مطالعات بیشتر توالی متاژنومی را با الگوریتم‌های هوش مصنوعی یادگیری ماشینی (ML) برای تمایز بین عدم تحمل گلوکز و دیابت تیپ 2 و متابولیسم معمولی گلوکز با دقت تشخیصی بیش از ابزارهای تشخیصی مورد استفاده در حال حاضر جفت کرده‌اند. این یافته‌ها نشان می‌دهد که چگونه آنالیزهای میکروبیوم نه تنها می‌توانند جایگزین ابزارهای تشخیصی فعلی شوند، بلکه در کنار هوش مصنوعی، بار پزشکان انسانی را که بیش از حد کار می‌کنند، به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.

استفاده از مداخلات هدفمند میکروبیوم به عنوان وسیله ای برای اصلاح خطر بیماری در جمعیت های مستعد بیماری ممکن است روش های پیشگیری اولیه فعلی را تکمیل و بهینه کند.

غذای یک نفر سم دیگری است

رفتارهای سلامتی با مطالعاتی که رفتارهای «بهینه» را برای بهبود سلامت عمومی پیشنهاد می‌کنند به‌عنوان آسان‌ترین بازدارنده خطر در وزن، سن، سلامت قلبی عروقی و سایر بیماری‌های مزمن غیر قابل انتقال شناخته شده‌اند.

متأسفانه، تعداد فزاینده ای از تحقیقات نشان می دهد که افراد مختلف ممکن است به مداخلات رفتاری واکنش متفاوتی نشان دهند. ورزش بدنی با شدت بالا، در حالی که در کاهش وزن مفید است، باعث افزایش سطح گلوکز خون می شود که برای افراد مبتلا به دیابت نوع 1 (T1D) مضر است. به طور مشابه، جوامع میکروبی روده ویژه فردی می توانند مواد مغذی غذایی را با تفاوت های قابل توجهی در نتایج سلامت میزبان خود پردازش و جذب کنند.

فنوتیپ کردن میکروبیوتای روده بیمار می تواند به شخصی سازی مداخلات رفتاری و بالینی در برابر شرایط سلامت رایج و خاص کمک کند. علاوه بر این، فنوتیپ مکرر می تواند به عنوان نشانگر پاسخگویی به درمان و اثربخشی مداخله استفاده شود. نشان داده شده است که مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر این مفاهیم از استانداردهای طلایی فعلی در پیش‌بینی و نظارت بر پاسخ‌های بیماران به مداخلات بالینی بهتر عمل می‌کنند.