"Исследуя микробиом теперь можно использовать машинное обучение для прогнозирования хронологического возраста человека с различной степенью точности"
Наши микробиомы – сложные сообщества микробов, которые живут внутри нас и вокруг нас, находятся под влиянием наших привычек, диет, окружающей среды и генов и, как известно, меняются с возрастом. В свою очередь, состав наших микробиомов, особенно в кишечнике, хорошо известен своим влиянием на наше здоровье. Например, состав кишечного микробиома был связан с воспалительным заболеванием кишечника, аутоиммунными заболеваниями, ожирением, и даже неврологическими расстройствами, такими как аутизм.
Микробиом
Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Диего и IBM продемонстрировали, что, используя образец микробиома (из кожы, полости рта или фекальный мазок), они теперь могут использовать машинное обучение для прогнозирования хронологического возраста человека с различной степенью точности. Образцы кожи обеспечили наиболее точный прогноз, правильно оценивая возраст с точностью примерно до 3,8 года, по сравнению с 4,5 года для перорального образца и 11,5 года для фекального образца. Типы микробов, живущих в полости рта или в кишечнике молодых людей (в возрасте от 18 до 30 лет), были более разнообразными и многочисленными, чем в сравнительных микробиомах пожилых людей (в возрасте 60 лет и старше).
Инструмент прогнозирования, описанный в статье, опубликованной 11 февраля 2020 года компанией mSystems , был разработан в результате сотрудничества между исследователями из Калифорнийского университета в Сан-Диего и IBM.
Калифорнийский университет в Сан-Диего
«Эта новая возможность соотносить микробы с возрастом поможет нам продвинуть будущие исследования и понять роли, которую микробы играют в процессе старения и возрастных заболеваниях, и позволит нам лучше тестировать потенциальные терапевтические вмешательства, направленные на микробиомы», – сказал автор исследования, доктор наук Чжэньцзян Зех Сю.
Основа для тестов
Конечной целью команды является создание аналогичных моделей машинного обучения для корреляции микробиома и клинических состояний, таких как воспаление в аутоиммунных условиях. Этот подход может когда-нибудь сформировать основу для неинвазивного теста на основе микробиома, который потенциально поможет врачам лучше диагностировать или оценивать риск заболевания для человека.
В исследовании, проведенном в 2014 году, учёные из Вашингтонского университета сравнили «возраст микробов», то есть возраст, предсказанный фекальным микробиомом и фактический хронологический возраст в контексте истощенных детей в первые месяцы жизни. Исследователи отметили, что разница между хронологическим и микробным возрастом была связана со степенью зрелости развития детей. В новом исследовании учёные из Калифорнийского университета в Сан-Диего проверили ещё одну идею, чтобы понять, может ли эта ассоциация применяться к взрослым и насколько хорошо она распространена на другие микробиомы тела.
По словам Сю, одним из наиболее важных требований для хорошей статистической модели является большой размер выборки и репрезентативная популяция. Для этого исследователи изучили данные о секвенировании микробиома, доступные из общедоступных баз данных нескольких гражданских научных проектов, таких как проект «Американский кишечник», в котором участники отправляют по почте мазки из фекалий, слюны или кожи, получают персональные показания микробиома и вносят свои анонимные данные для научного сообщества.
Самое всестороннее исследование микробиома
В исследовании использовались в общей сложности 4434 образца фекалий из США и Китая, 2550 образцов слюны из США, Канады, Великобритании и Танзании и 1 975 образцов кожи из США и Великобритании. Участники, данные которых использовались в исследовании, находились в разных возрастных группах: от 18 до 90 лет с индексами массы тела от 18,5 до 30, не имели воспалительных заболеваний кишечника или диабета и не использовали антибиотики в течение по крайней мере одного месяца до отбора проб. В исследование также были включены беременные, госпитализированные, инвалиды или тяжелобольные.
«Это было самое всестороннее исследование микробиома и возраста на сегодняшний день», – сказал первый автор исследования, доктор наук Ши Хуан из Калифорнийского университета в Сан-Диего.
Команда обнаружила гендерные различия в результатах кишечного микробиома, но не нашла разницы между мужчинами и женщинами, когда дело дошло до результатов перорального и кожного микробиома. Несмотря на разнообразие микробов, живущих на разных участках тела человека, также не имеет значения, были ли взяты образцы кожи с лба или рук, а это означает, что будущие исследования микробиома кожи могут повысить их статистическую мощь за счет объединения участков сбора и полов.
Исследователи утверждают, что одна из возможных причин, по которым микробы, живущие на нашей коже, изменяются с возрастом так последовательно, связаны с предсказуемыми изменениями в физиологии кожи, которые испытывают все – такие, как снижение выработки калогена и увеличение сухости.
Применение машинного обучения
«Точность наших результатов демонстрирует потенциал применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта для лучшего понимания человеческих микробиомов. Применение этой технологии в будущих исследованиях микробиомов может помочь глубже понять взаимосвязь между влиянием микробиомов на наше общее состояние здоровья и широким спектром заболеваний и расстройств от неврологического до сердечно-сосудистого и иммунного здоровья», – сказал соавтор исследования, доктор Хо-Чеол Ким.
Прогнозирование возраста является особенно привлекательным методом для обучения прогностическим моделям, поскольку участникам не нужно отвечать специальным критериям, чтобы стать образцовыми донороми, а оценка возраста обычно не требует посещения больницы.
«Другие исследования, которые фокусируются на одном конкретном состоянии, таком как воспалительное заболевание кишечника, часто изо всех сил пытаются получить достаточное количество участников, которые соответствуют критериям исследования и которые желают участвовать, чтобы иметь возможность сделать значимые выводы. Но здесь широкая применимость прогнозирования возраста позволила нам исследовать границы микробного моделирования в беспрецедентном масштабе», – утверждают авторы
«Изучение того, как создавать точные и надежные модели на основе микробиома, откроет двери для ряда биотехнологических применений и поможет нам лучше понять связь определенных бактерий с интересующими результатами», – сказал Найт.
Источник:
Shi Huang, Niina Haiminen, Anna-Paola Carrieri, Rebecca Hu, Lingjing Jiang, Laxmi Parida, Baylee Russell, Celeste Allaband, Amir Zarrinpar, Yoshiki Vázquez-Baeza, Pedro Belda-Ferre, Hongwei Zhou, Ho-Cheol Kim, Austin D. Swafford, Rob Knight, Zhenjiang Zech Xu. Human Skin, Oral, and Gut Microbiomes Predict Chronological Age. mSystems, 2020; 5 (1) DOI: 10.1128/mSystems.00630-19
