Короткоцепочечные жирные кислоты (SCFA) — полезные молекулы, создаваемые бактериями, обитающими в нашем кишечнике, которые тесно связаны с улучшением метаболизма организма-хозяина, снижением системного воспаления, улучшением сердечно-сосудистой системы, снижением риска развития рака и многим другим. Однако профили SCFA могут сильно различаться у разных людей, употребляющих одну и ту же диету, и в настоящее время у нас нет инструментов для прогнозирования этих межиндивидуальных различий.
Исследователи из Института системной биологии (ISB) разработали новый способ моделирования персонализированных, опосредованных микробиомом реакций на диету. Они используют подход метаболического моделирования в масштабе микробного сообщества (MCMM) для прогнозирования индивидуально-специфических показателей выработки SCFA в ответ на различные диетические, пребиотические и пробиотические добавки.
Другими словами, ученые ISB могут создать «цифрового двойника» метаболизма кишечного микробиома, который может имитировать персонализированные реакции на диету, используя данные секвенирования кишечного микробиома и информацию о рационе питания для ограничения каждой индивидуальной модели. Они подробно описали свои результаты в статье, опубликованной в Nature Microbiology.
В первом приближении микробиом кишечника представляет собой биореактор, который преобразует пищевые волокна в SCFA. Понимание того, как экология кишечника и потребление пищи могут быть количественно сопоставлены с результатами SCFA, станет важным шагом вперед в внедрении науки о микробиоме в клинику «.
Доктор Шон Гиббонс, доцент ISB и соавтор исследования
В отличие от подходов к прогнозированию с использованием машинного обучения «черного ящика», MCMM прозрачны и механистичны, поскольку десятки тысяч метаболитов и ферментов в десятках организмов обеспечивают высокую степень знаний о конкретных микробах, компонентах рациона и метаболических путях, которые способствуют выработке SCFA. Несмотря на такую прозрачность, сложность этих моделей затрудняет их экспериментальную проверку.
Один из подходов заключается в измерении темпов выработки SCFA для всей экосистемы, а затем в сравнении этих показателей в масштабе экосистемы с соответствующими прогнозами модели. Однако измерить SCFA в дикой природе сложно, потому что организм быстро потребляет их после того, как они созданы. Чтобы преодолеть эту проблему, авторы измерили уровни выработки SCFA в сообществах in vitro (т.е. в пробирке) случайных смесей изолятов кишечных бактерий человека и в гомогенатах кала ex vivo (т.е. Вне организма) разных людей, инкубированных в анаэробной камере с различными пищевыми волокнами.
Изолировав выработку SCFA, обусловленную микробиотой, от поглощения хозяином, ученые ISB смогли показать, что прогнозы MCMM значительно коррелируют с измеренными показателями выработки бутирата и пропионата в ряде волокон, двух наиболее распространенных и физиологически мощных SCFA.
Хотя in vivo (т.е. в организме) измерения выработки бутирата и пропионата были невозможны, авторы смогли использовать косвенные связи между показателями выработки SCFA и маркерами здоровья на основе анализа крови для подтверждения физиологических эффектов межиндивидуальных различий в выработке. Во-первых, они показали, что прогнозы MCMM могут различать людей из исследования питания с высоким содержанием клетчатки, у которых наблюдались различные иммунные реакции: у большинства людей наблюдалось снижение системных маркеров воспаления, но у подгруппы людей наблюдалось усиление воспаления на диете с высоким содержанием клетчатки. У лиц из группы с высоким уровнем воспалительной реакции была значительно снижена способность к выработке пропионата, согласно прогнозам MCMM. Далее авторы показали, что прогнозы содержания бутирата были в значительной степени связаны с показателями кардиометаболического и иммунного здоровья в крови в популяции из более чем 2000 человек. В частности, более высокая выработка бутирата, предсказанная MCMM, была достоверно связана со снижением уровня холестерина ЛПНП, триглицеридов, улучшенной чувствительностью к инсулину, снижением системного воспаления и кровяного давления.
«Точность прогнозирования MCMMs in vitro в сочетании со значительными ассоциациями между прогнозами SCFA и маркерами здоровья в когортах людей дает нам уверенность в полезности этих моделей для точного питания», — сказал ведущий автор доктор Ник Куинн-Боманн, аспирант ISB Вашингтонского университета, недавно защитивший свою диссертацию.
После проверки прогнозов MCMM различными способами авторы затем продемонстрировали потенциал этого подхода для разработки персонализированных пребиотических, пробиотических и диетических вмешательств, которые оптимизируют профили производства SCFA. Они смоделировали уровни выработки бутирата для двух различных диет – стандартной австрийской диеты (то есть стандартной европейской диеты) и веганской диеты с высоким содержанием клетчатки – в группе из более чем 2000 человек из Тихоокеанского региона на западе США. Они обнаружили, что у небольшой подгруппы людей практически не наблюдалось увеличения выработки бутирата при переходе на диету с высоким содержанием клетчатки (названные «не реагирующими»), а у другой подгруппы фактически наблюдалось небольшое снижение выработки бутирата на диете с высоким содержанием клетчатки (названные «регрессорами»). Затем они смоделировали три простых совместных вмешательства в обеих базовых диетах, чтобы попытаться увеличить выработку бутирата у тех, кто не реагировал, и у регрессоров: добавление пребиотической клетчатки инулина, добавление пребиотической клетчатки пектина или добавление пробиотика, продуцирующего бутират (Faecalibacterium). Результаты показали, что ни одно комбинаторное вмешательство не было оптимальным для всех людей: некоторым больше всего помогло добавление пребиотической клетчатки, в то время как другим, по-видимому, потребовалось добавление в их микробиоту пробиотиков, продуцирующих бутират.
«В совокупности эти результаты представляют собой важное доказательство концепции нового пути развития точного питания, опосредованного микробиомом», — сказал доктор Кристиан Динер, соавтор исследования и доцент Медицинского университета Граца в Австрии. «Но, конечно, предстоит проделать еще большую работу по проверке прогностической способности этих моделей в проспективных испытаниях на людях, прежде чем они смогут войти в клиническую практику».
