微生物组搜索引擎可以在疾病检测和诊断提高效率

大数据时使重大承诺提供洞察人类行为和健康。问题是如何利用它所提供的信息在一个有效的方式。一个国际研究小组的研究人员提出了一个微生物基于搜索的方法,通过微生物的搜索引擎,分析可用的财富健康数据检测和诊断人类疾病。

2020年3月17日,他们发表了他们的方法mSystems同行评议的开放获取期刊的美国微生物学会。“Microbiome-based疾病取决于有效的分类,针对疾病的模型或标记,“苏Xiaoquan博士说,从单细胞中心青岛生物能源和生物处理技术研究所(QIBEBT)中国科学院(CAS)。“然而,现在的模型缺乏这些信息对于许多疾病。”

此外,苏说,多种疾病可以共享相同的biomarkers-the微生物表明一些不寻常的事情,如突变蛋白质中发现癌细胞,使研究人员更难正确分类。

疾病检测和应对这些问题分类,苏和他的联合软件团队从单细胞中心QIBEBT和微生物创新中心(CMI),加州大学圣地亚哥分校(UCSD),开发了一种新的搜索方法基于人体包含整个微生物群落,统称为微生物。每一个人都有微生物,即使他们没有疾病。

传统模型比较健康受试者的样本来自人们已知特定疾病。与新方法,通过搜索基于特定的异常值,而不是已知的生物标志物可以代码数疾病,研究人员可以识别微生物状态与疾病相关的不同人群或测序平台。

在这个新方法,研究小组采用了一个两步过程来识别疾病。首先,他们搜索一个基线数据库的健康个体发现任何特定微生物异常新颖性或者任何已知的异常,区分健康状态的微生物。然后搜索异常值在数据库中特定疾病的例子。

“我们的策略是精度、灵敏度和速度比基于模型的方法,”苏说。

搜索的结果可以提供快速的预测来帮助临床医生诊断和治疗疾病。

“这个搜索策略表明承诺作为一种重要的微生物的第一步大数据的诊断,“主任罗布·奈特CMI和加州大学圣地亚哥分校。”的总体转变microbiome-sequencing重点从健康的主机,结果在这里提倡增加基准样本在不同的地理位置。”

徐,单细胞中心主任、QIBEBT表示同意。其次,中美联合。团队正在努力鼓励他们的同事加入协调努力继续扩大微生物数据库,包括每一个人口和全球生态系统。

“微生物组的搜索引擎,执行搜索可以成为标准,使新的微生物组研究对你今天的新DNA序列执行爆炸。”Xu said.