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segunda, 06 janeiro 2020 10:08

Equipas de micróbios estão trabalhando em nossos corpos. Veja como descobrir o que eles estão fazendo Destaque

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Um algoritmo parecido com o irritantemente útil que tenta completar automaticamente as mensagens de texto e e-mails agora está sendo utilizado por uma causa melhor. Um grupo de investigadores está usando sua capacidade de reconhecimento de padrões para identificar comunidades microbianas no corpo, filtrando volumes de código genético. Seu método poderia acelerar o desenvolvimento de tratamentos médicos para doenças relacionadas à microbiota, como a Doença de Crohn.

Na última década, os cientistas fizeram um tremendo progresso no entendimento de que grupos de bactérias e vírus que coexistem naturalmente em todo o corpo humano desempenham um papel importante em algumas funções vitais como digestão, metabolismo e até no combate a doenças. Mas entender como eles fazem isso permanece uma questão.

Investigadores da Universidade Drexel esperam ajudar a responder a essa pergunta por meio de uma combinação inteligente de sequenciamento genético de alto rendimento e algoritmos de processamento de linguagem natural. Sua pesquisa, publicada recentemente na revista PLOS ONE, relata um novo método de analisar os códigos encontrados no RNA que podem delinear comunidades microbianas humanas e revelar como elas funcionam.

Grande parte da pesquisa sobre o ambiente microbiano humano - ou microbioma - se concentrou na identificação de todas as diferentes espécies de micróbios. E o desenvolvimento nascente de tratamentos para doenças ligadas à microbiota opera sob a ideia de que desequilíbrios ou desvios no microbioma são a fonte de problemas de saúde, como indigestão ou doença de Crohn.

Mas, para corrigir adequadamente esses desequilíbrios, é importante que os cientistas tenham uma compreensão mais ampla das comunidades microbianas como elas existem - tanto nas áreas afectadas quanto em todo o corpo.

"Estamos realmente começando a raspar a superfície da compreensão dos efeitos da microbiota na saúde", disse Gail Rosen, PhD, professora associada da Faculdade de Engenharia de Drexel, que foi autora do artigo. "De várias maneiras, os cientistas entraram neste trabalho sem ter uma imagem completa de como essas comunidades microbianas são, quão prevalentes elas são e como sua configuração interna afecta seu ambiente imediato no corpo humano".

"Chamamos esse método de themetagenomics, porque estamos procurando temas recorrentes em microbiomas que são indicadores de grupos co-ocorrentes de micróbios", disse Rosen. "Existem milhares de espécies de micróbios vivendo no corpo, portanto, se você pensar em todas as permutações de agrupamentos que possam existir, poderá imaginar que tarefa assustadora é determinar quais deles estão vivendo em comunidade um com o outro. Nosso método coloca um algoritmo de detecção de padrões para trabalhar na tarefa, o que economiza uma quantidade enorme de tempo e elimina algumas suposições. "

Os métodos actuais para o estudo da microbiota, bactérias intestinais, por exemplo, coletam uma amostra de uma área do corpo e depois examinam o material genético presente. Esse processo, inerentemente, carece de contexto importante, de acordo com os autores.

"É impossível entender realmente o que as comunidades de micróbios estão fazendo se não entendermos primeiro a extensão da comunidade e com que frequência e onde mais elas podem estar ocorrendo no corpo", disse Steve Woloszynek, PhD e MD estagiário no Drexel's College of Medicine e co-autor do artigo. "Em outras palavras, é difícil desenvolver tratamentos para promover a coexistência microbiana natural se o seu 'estado natural' ainda não for conhecido."

A obtenção de um mapa completo das comunidades microbianas, usando a metagenómica, permite que os pesquisadores observem como elas mudam ao longo do tempo - tanto em pessoas saudáveis ​​quanto em pessoas que sofrem de doenças. E observar a diferença entre os dois fornece pistas para a função da comunidade, além de iluminar a configuração das espécies de micróbios que a permitem.

"A maioria dos métodos de metagenómica apenas diz quais micróbios são abundantes - portanto, provavelmente importantes -, mas eles não dizem muito sobre como cada espécie está apoiando outros membros da comunidade", disse Rosen. "Com o nosso método, você obtém uma imagem da configuração da comunidade - por exemplo, pode ter E. coli e B. fragilis como os micróbios mais abundantes e em números bastante iguais - o que pode indicar que eles são Outra comunidade pode ter B. fragilis como o micróbio mais abundante, com muitos outros micróbios em números iguais, mas mais baixos - o que pode indicar que eles estão alimentando-se de tudo o que B. fragilis está produzindo, sem qualquer cooperação ".

Um dos objectivos finais da análise da microbiota humana é usar a presença de certas comunidades de micróbios como indicadores para identificar doenças como Crohn ou mesmo tipos específicos de cancro. Para testar seu novo método, os investigadores da Drexel enfrentam procedimentos semelhantes de modelagem de tópicos que diagnosticam o cancro de Crohn e de boca medindo a abundância relativa de certas sequências genéticas.

O método themetagenomics provou ser tão preciso na previsão das doenças, mas é muito mais rápido que os outros métodos de modelagem de tópicos - minutos versus dias - e também mostra como cada espécie de micróbio na comunidade de indicadores pode contribuir para a gravidade da doença. Com esse nível de granularidade, os investigadores poderão concentrar-se em grupos genéticos específicos ao desenvolver tratamentos direcionados.

O grupo disponibilizou publicamente suas ferramentas de análise de metagenómica, na esperança de acelerar o progresso em direcção a curas e tratamentos para essas doenças.

"É muito cedo no momento, mas quanto mais entendermos como o microbioma funciona - mesmo sabendo que os grupos podem estar agindo juntos -, podemos examinar as vias metabólicas desses grupos e intervir ou controlá-los, pavimentando assim o caminho para o desenvolvimento de medicamentos e pesquisas terapêuticas ", disse Rosen.

Esta pesquisa foi apoiada pela National Science Foundation.

Além de Rosen e Woloszynek, e Zhengqiao Zhao, PhD, do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação; Joshua Mell, MD, da Faculdade de Medicina de Drexel; e Gideon Simpson, PhD, e Michael O'Connor, PhD, da Faculdade de Artes e Ciências de Drexel, participaram da pesquisa.

Story Source:

Materials provided by Drexel University


Journal Reference:

  1. Stephen Woloszynek, Joshua Chang Mell, Zhengqiao Zhao, Gideon Simpson, Michael P. O’Connor, Gail L. Rosen. Exploring thematic structure and predicted functionality of 16S rRNA amplicon dataPLOS ONE, 2019; 14 (12): e0219235 DOI: 10.1371/journal.pone.0219235
Ler 33 vezes Modificado em terça, 07 janeiro 2020 15:27

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