ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ СУЧАСНИХ МЕТОДІВ ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДУ МІКРОБІОМУ КИШКІВНИКА ЛЮДИНИ

Палладіна О. Л., Каліга А. М.

ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ СУЧАСНИХ МЕТОДІВ ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДУ МІКРОБІОМУ КИШКІВНИКА ЛЮДИНИ


Показати/Завантажити PDF

Про автора:

Палладіна О. Л., Каліга А. М.

Рубрика:

МЕТОДИ ТА МЕТОДИКИ

Тип статті:

Наукова стаття

Анотація:

Мікробіом кишківника людини являє собою динамічну мікробну спільноту, яка включає бактерії, археї, гриби та віруси, що взаємодіють як між собою, так і з організмом хазяїна. Ця складна структура виконує важливі ролі, зокрема підтримання бар’єрної функції слизової оболонки кишківника, синтез певних метаболітів, таких як коротколанцюгові жирні кислоти, та регуляція роботи імунної системи. Мікробіом також впливає на метаболізм макро- і мікронутрієнтів, сприяючи їх засвоєнню. В останні роки зросла увага до ролі мікробіому у забезпеченні адаптації до фізичних навантажень, що особливо важливо для спортсменів. Дисбаланс у складі мікробіоти може спричиняти порушення метаболічних процесів, зниження імунітету та виникнення хронічних запальних станів. Таким чином, дослідження мікробіому стає важливим інструментом для вивчення механізмів, які забезпечують оптимальну фізичну працездатність і загальний стан здоров’я людини. У даному дослідженні проведено аналіз сучасних і найпоширеніших методів вивчення мікробіому кишківника, включаючи полімеразну ланцюгову реакцію (ПЛР), секвенування гена 16S рРНК і метагеномне секвенування. Результати показали, що ПЛР забезпечує високу чутливість і специфічність для визначення окремих мікроорганізмів, однак обмежується у здатності характеризувати загальний мікробіом. Секвенування 16S рРНК є ефективним для таксономічного аналізу, проте має обмеження у вивченні функціонального потенціалу мікробіоти. Метагеномне секвенування, завдяки своїй здатності ідентифікувати повні геноми мікроорганізмів і оцінювати їхній функціональний потенціал, визнане найбільш інформативним методом, але водночас потребує значних ресурсів і технічної підготовки. Встановлено, що умови збору, зберігання та транспортування зразків є критично важливими для достовірності результатів аналізу. Особливу увагу приділено фекальним зразкам, які є основним джерелом для неінвазивного дослідження мікробіому. Дослідження також продемонструвало ефективність інтеграції різних підходів для комплексного вивчення структури й функцій мікробіому. Отримані результати підкреслюють перспективність використання цих методів для розкриття зв’язків між мікробіотою, фізіологічною адаптацією та спортивною продуктивністю, що може бути основою для індивідуалізації тренувальних програм і профілактики захворювань, асоційованих із дисбіозом.

Теги:

біоінформатика, генетичне тестування, метагеноміка, мікробіота, секвенування 16S рРНК, секвенування нового покоління

Список цитованої літератури:

  1. Hou K, Wu ZX, Chen XY, Wang JQ, Zhang D, Xiao C, et al. Microbiota in health and diseases. Signal Transduct Target Ther. 2022;7(1):135. DOI: 10.1038/s41392-022-00974-4.
  2. Bradley E, Haran J. The human gut microbiome and aging. Gut Microbes. 2024;16(1):2359677. DOI: 10.1080/19490976.2024.2359677.
  3. Fontana F, Longhi G, Tarracchini C, Mancabelli L, Lugli GA, Alessandri G, et al. The human gut microbiome of athletes: metagenomic and metabolic insights. Microbiome. 2023;11(1):27. DOI: 10.1186/s40168-023-01470-9.
  4. Hughes RL, Holscher HD. Fueling Gut Microbes: A Review of the Interaction between Diet, Exercise, and the Gut Microbiota in Athletes. Adv Nutr. 2021;12(6):2190-2215. DOI: 10.1093/advances/nmab077.
  5. Fan L, Xia Y, Wang Y, Han D, Liu Y, Li J, et al. Gut microbiota bridges dietary nutrients and host immunity. Sci China Life Sci. 2023;66(11):2466- 2514. DOI: 10.1007/s11427-023-2346-1.
  6. Sangermani M, Desiati I, Jørgensen SM, Li JV, Andreassen T, Bathen TF, et al. Stability in fecal metabolites amid a diverse gut microbiome composition: a one-month longitudinal study of variability in healthy individuals. Gut Microbes. 2024;16(1):2427878. DOI: 10.1080/19490976.2024.2427878.
  7. Portincasa P, Bonfrate L, Vacca M, De Angelis M, Farella I, Lanza E, et al. Gut Microbiota and Short Chain Fatty Acids: Implications in Glucose Homeostasis. Int J Mol Sci. 2022;23(3):1105. DOI: 10.3390/ijms23031105.
  8. Zhang X, Li L, Butcher J, Stintzi A, Figeys D. Advancing functional and translational microbiome research using meta-omics approaches. Microbiome. 2019;7(1):154. DOI: 10.1186/s40168-019-0767-6.
  9. National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, Division on Earth and Life Studies, Board on Life Sciences, Board on Environmental Studies and Toxicology, Committee on Advancing Understanding of the Implications of Environmental-Chemical Interactions with the Human Microbiome. Environmental Chemicals, the Human Microbiome, and Health Risk: A Research Strategy. Washington (DC): National Academies Press; 2017. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK481559/.
  10. O’Brien MT, O’Sullivan O, Claesson MJ, Cotter PD. The Athlete Gut Microbiome and its Relevance to Health and Performance: A Review. Sports Med. 2022;52(1):119-128. DOI: 10.1007/s40279-022-01785-x.
  11. Al Bander Z, Nitert MD, Mousa A, Naderpoor N. The Gut Microbiota and Inflammation: An Overview. Int J Environ Res Public Health. 2020;17(20):7618. DOI: 10.3390/ijerph17207618.
  12. Wan X, Yang Q, Wang X, Bai Y, Liu Z. Isolation and Cultivation of Human Gut Microorganisms: A Review. Microorganisms. 2023;11(4):1080. DOI: 10.3390/microorganisms11041080.
  13. Wensel CR, Pluznick JL, Salzberg SL, Sears CL. Next-generation sequencing: insights to advance clinical investigations of the microbiome. J Clin Invest. 2022;132(7):e154944. DOI: 10.1172/JCI154944.
  14. Kim D, Jung JY, Oh HS, Jee SR, Park SJ, Lee SH, et al. Comparison of sampling methods in assessing the microbiome from patients with ulcerative colitis. BMC Gastroenterol. 2021;21(1):396. DOI: 10.1186/s12876-021-01975-3.
  15. Miyauchi E, Taida T, Kawasumi M, Ohkusa T, Sato N, Ohno H. Analysis of colonic mucosa-associated microbiota using endoscopically collected lavage. Sci Rep. 2022;12(1):1758. DOI: 10.1038/s41598-022-05936-y.
  16. Marquez-Ortiz RA, Leon M, Abril D, Escobar-Perez J, Florez-Sarmiento C, Parra-Izquierdo V, et al. Colonoscopy aspiration lavages for mucosal metataxonomic profiling of spondylarthritis-associated gastrointestinal tract alterations. Sci Rep. 2023;13(1):7015. DOI: 10.1038/ s41598-023-33597-y.
  17. Tang Q, Jin G, Wang G, Liu T, Liu X, Wang B, et al. Current Sampling Methods for Gut Microbiota: A Call for More Precise Devices. Front Cell Infect Microbiol. 2020 9;10:151. DOI: 10.3389/fcimb.2020.00151.
  18. Nejati S, Wang J, Sedaghat S, Balog NK, Long AM, Rivera UH, et al. Smart capsule for targeted proximal colon microbiome sampling. Acta Biomater. 2022;154:83-96. DOI: 10.1016/j.actbio.2022.09.050.
  19. Wu WK, Chen CC, Panyod S, Chen RA, Wu MS, Sheen LY, et al. Optimization of fecal sample processing for microbiome study – The journey from bathroom to bench. J Formos Med Assoc. 2019;118(2):545-555. DOI: 10.1016/j.jfma.2018.02.005.
  20. Choo JM, Leong LE, Rogers GB. Sample storage conditions significantly influence faecal microbiome profiles. Sci Rep. 2015;5:16350. DOI: 10.1038/srep16350.
  21. Dore J, Ehrlich SD, Levenez F, Pelletier E, Alberti A, Bertrand L, et al. IHMS_SOP 02 V1: Standard operating procedure for fecal samples self‐collection, laboratory analysis handled within 4 hours (x≤ 4 hours). Paris: IHMS Consortium; 2015. 13 p. Available from: http://www. microbiome‐standards.org.
  22. Kim D, Hofstaedter CE, Zhao C, Mattei L, Tanes C, Clarke E, et al. Optimizing methods and dodging pitfalls in microbiome research. Microbiome. 2017;5(1):52. DOI: 10.1186/s40168-017-0267-5.
  23. Kumar A, Gravdal K, Segal JP, Steed H, Brookes MJ, Al-Hassi HO. Variability in the Pre-Analytical Stages Influences Microbiome Laboratory Analyses. Genes (Basel). 2022;13(6):1069. DOI: 10.3390/genes13061069.
  24. Galloway-Peña J, Hanson B. Tools for Analysis of the Microbiome. Dig Dis Sci. 2020;65(3):674-685. DOI: 10.1007/s10620-020-06091-y.
  25. Allaband C, McDonald D, Vázquez-Baeza Y, Minich JJ, Tripathi A, Brenner DA, et al. Microbiome 101: Studying, Analyzing, and Interpreting Gut Microbiome Data for Clinicians. Clin Gastroenterol Hepatol. 2019;17(2):218-230. DOI: 10.1016/j.cgh.2018.09.017.
  26. Jeong J, Mun S, Oh Y, Cho CS, Yun K, Ahn Y, et al. A qRT-PCR Method Capable of Quantifying Specific Microorganisms Compared to NGS-Based Metagenome Profiling Data. Microorganisms. 2022;10(2):324. DOI: 10.3390/microorganisms10020324.
  27. Hughes RL, Frankenfeld CL, Gohl DM, Huttenhower C, Jackson SA, Vandeputte D, et al. Methods in Nutrition & Gut Microbiome Research: An American Society for Nutrition Satellite Session. Nutrients. 2023;15(11):2451. DOI: 10.3390/nu15112451.
  28. Nearing JT, Douglas GM, Hayes MG, MacDonald J, Desai DK, Allward N, et al. Microbiome differential abundance methods produce different results across 38 datasets. Nat Commun. 2022;13(1):342. DOI: 10.1038/s41467-022-28034-z.
  29. Gotschlich EC, Colbert RA, Gill T. Methods in microbiome research: Past, present, and future. Best Pract Res Clin Rheumatol. 2019;33(6):101498. DOI: 10.1016/j.berh.2020.101498.
  30. Ji B, Nielsen J. From next-generation sequencing to systematic modeling of the gut microbiome. Front Genet. 2015;6:219. DOI: 10.3389/ fgene.2015.00219.
  31. Fricker AM, Podlesny D, Fricke WF. What is new and relevant for sequencing-based microbiome research? A mini-review. J Adv Res. 2019;19:105-112. DOI: 10.1016/j.jare.2019.
  32. Panek M, Čipčić Paljetak H, Barešić A, Perić M, Matijašić M, Lojkić I, et al. Methodology challenges in studying human gut microbiota – effects of collection, storage, DNA extraction and next generation sequencing technologies. Sci Rep. 2018;8(1):5143. DOI: 10.1038/ s41598-018-23296-4.
  33. Casén C, Vebø HC, Sekelja M, Hegge FT, Karlsson MK, Ciemniejewska E, et al. Deviations in human gut microbiota: a novel diagnostic test for determining dysbiosis in patients with IBS or IBD. Aliment Pharmacol Ther. 2015;42(1):71-83. DOI: 10.1111/apt.13236.
  34. Lutz KC, Jiang S, Neugent ML, De Nisco NJ, Zhan X, Li Q. A Survey of Statistical Methods for Microbiome Data Analysis. Front Appl Math Stat. 2022;8:884810. DOI: 10.3389/fams.2022.884810.
  35. Walker-Daniels J. Microbiome Research Methodologies. Mater Methods. 2020;10:2883. DOI: 10.13070/mm.en.10.2883.

Публікація статті:

«Вісник проблем біології і медицини», 2025 Випуск 1, 176, 373-381 сторінки, код УДК 612.015.3:612.336.3:796.01

DOI:

10.29254/2077-4214-2025-1-176-373-381

Чи була ця стаття корисною?

Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *


The reCAPTCHA verification period has expired. Please reload the page.