Смотри, что у тебя внутри. Как микробы, живущие в нашем теле, определяют наше здоровье и нашу личность

Найт Роб

“Золотой стандарт” кросс-секционных исследований – построение прогностической модели. Используя такую модель, можно взять данные некоторой выборки людей – больных или здоровых – и предсказать, больна или здорова остальная часть группы. Что и было успешно проделано для диабета [166] [167] , ожирения [168] , воспалительных заболеваний кишечника [169] . Интересно, что конкретные биомаркеры (виды микроорганизмов или гены, связанные с болезнью) в разных популяциях отличаются, например шведские от китайских при диабете второго типа. Таким образом, было бы преждевременно связывать определенные организмы с определенными болезнями на основании того, что мы узнали из кросс-секционных исследований, потому что то, что мы считаем патогеном, в разных популяциях может варьироваться.

166

F. H. Karlsson et al., “Gut Metagenome in European Women With Normal, Impaired and Diabetic Glucose Control,” Nature 498, no. 7452 (June 6, 2013): 99–103.

167

J. Qin et al., “A MetagenomeWide Association Study of Gut Microbiota in Type 2 Diabetes,” Nature 490, no. 7418 (Oct. 4, 2012): 55–60.

168

D. Knights et al., “HumanAssociated Microbial Signatures: Examining Their Predictive Value,” Cell Host & Microbe 10, no. 4 (Oct. 20, 2011): 292–6.

169

D. Gevers et al., “The TreatmentNaive Microbiome in New-Onset Crohn’s Disease,” Cell Host & Microbe 15, no. 3 (March 12, 2014): 382–92.

Уникальность

проекта “Микробиом человека” состоит в том, что он направлен в большей степени на здоровых, чем на больных. Проект позволил выявить, что на удивление большое количество тщательно проверенных здоровых добровольцев – до 30 процентов – являлись носителями микробов, которые считаются опасными патогенами, в том числе Staphylococcus aureus – золотистого стафилококка. Эти люди были, без сомнения, здоровы, что заставляет предположить, что многие из нас являются носителями организмов, которые вызывают болезнь только при определенных условиях. Вспомните о сорняках: они представляют проблему, только если растут там, где не должны расти. И это подсказывает нам, что, может быть, стоит переключиться с вопроса “Какие микробы “плохие”, как избежать контакта с ними или избавиться от них?” на вопрос “Почему одни и те же микробы безвредны для одних людей, но смертельно опасны для других?”.

Получив некоторое представление о том, какие микробы могут быть связаны с теми или иными заболеваниями, мы можем планировать длительное (его еще называют динамическим или продольным – в отличие от кросс-секционного, то есть поперечного) исследование. В ходе подобного исследования мы наблюдаем за одними и теми же людьми в течение долгого времени. Исследователи используют длительные исследования, когда хотят изучить слабые влияния, которые вызывают изменения микробиома у одних людей и в то же время совершенно не влияют на других. На сегодняшний день существует на удивление мало динамических исследований микробиома. Тем не менее мы рассчитываем, что их количество будет возрастать по мере дальнейшего снижения стоимости секвенирования ДНК.

“Золотой стандарт” динамического исследования – это перспективный когортный метод. Он состоит в том, что для участия привлекаются люди либо здоровые, либо еще не начавшие лечиться (в противном случае исследование называется интервенционным). Вы спросите: разве можно предсказать, кто из них заболеет и на кого подействует лечение? На момент написания этих строк ни одно из этих исследований не было достаточно обширным, чтобы получить окончательные выводы, хотя проект TEDDY (изучающий факторы окружающей среды, которые определяют диабет первого типа у молодых) в настоящее время обрабатывает данные о тысячах детей с риском развития диабета [170] .

170

H. S. Lee et al., “Biomarker Discovery Study Design for Type 1 Diabetes in the Environmental Determinants of Diabetes in the Young (TEDDY) Study,” Diabetes/Metabolism Research and Reviews 30, no. 5 (July 2014): 424–34.

Перспективные когортные исследования, особенно долговременные, помогают выяснить, создает ли определенный микробиом угрозу развития болезни и подействует ли лечение на конкретного больного.

Существует еще один вид исследований – изучение механизмов. Подобные исследования обычно проводятся на мышах (по причинам, которые сейчас станут понятны) и позволяют нам выяснить, как именно работает конкретный биохимический механизм. Обычная методика такова: мы изменяем гены мышей; вводим им препарат, который, как мы считаем, будет иметь определенный эффект; добавляем или удаляем бактерии; проверяем и анализируем последствия. К сожалению, необходимое условие этого метода – умерщвление мышей с последующим исследованием их внутренних органов.

Одна из наиболее успешных и информативных методик изучения механизма состоит в том, что мышей выращивают в стерильном боксе, где нет никаких микробов. Затем им можно ввести определенные микробы и проследить за изменениями. Благодаря этим так называемым гнотобиологическим мышам (от греческого слова “гносео” – “знать”, потому что мы точно знаем, какие микроорганизмы с ними взаимодействовали)

мы узнали, какие микроорганизмы влияют на ожирение, демиелинизацию нейронов (эродирование защитной оболочки нервов) при рассеянном склерозе [171] [172] , а также вызывают поведенческие расстройства, напоминающие аутизм [173] . Правда, никогда не нужно забывать, что то, что действует на мышей, необязательно действует на людей. Тем не менее эксперименты на мышах все равно дают нам бесценную информацию.

171

Lee et al., “Proinflammatory T-Cell Responses to Gut Microbiota Promote Experimental Autoimmune Encephalomyelitis.”

172

Berer et al., “Commensal Microbiota and Myelin Autoantigen Cooperate to Trigger Autoimmune Demyelination.”

173

Hsiao et al., “Microbiota Modulate Behavioral and Physiological Abnormalities Associated with Neurodevelopmental Disorders.”

Многое из того, что вы слышите о микробиоме и болезнях, может показаться вам запутанным, противоречивым, а иногда и преувеличенным. Чему верить? Стараясь разобраться, действительно ли микробы могут вылечить ту или иную болезнь, ищите положительные результаты, сопоставляя многие исследования, особенно такие, где проблема рассматривалась под разными углами. Результаты таких исследований с большей вероятностью окажутся правдивыми, так же как и результаты исследований с большим числом участников. В целом можно сказать, что пока у нас есть скорее корреляция между определенными микробами и определенными болезнями, подкрепленная пониманием предполагаемых механизмов (чаще всего эти результаты получены на мышах), а не четкая причинно-следственная связь.

Кроме того, результаты исследования в огромной степени зависят от методики его проведения. Например, если мы изучаем синдром раздраженного кишечника, в достаточной ли мере мы сузили круг участников? Мы ищем только больных СРК, страдающих от газов? Или от боли? Или тех, кто болезненно реагирует на определенные продукты? В случае изучения ожирения мы должны поинтересоваться резистентностью наблюдаемых к инсулину, тем, как именно жир распределяется на теле, и так далее.

Другие факторы, которые нужно принимать во внимание при сравнении результатов разных исследований: методы хранения проб; методы экстракции ДНК из образцов кала; какие именно фрагменты генома рассматриваются для идентификации; какой именно аппарат используется для секвенирования ДНК; какое программное обеспечение используется для анализа данных, и даже точные установки этих программ [174] [175] [176] [177] . Чтобы не упустить возможные слабые влияния, необходимы высокие стандарты методов.

174

C. A. Lozupone et al. “Metaanalyses of Studies of the Human Microbiota,” Genome Research 23, no. 10 (October 2013): 1704–14.

175

Hamady and Knight, “Microbial Community Profiling for Human Microbiome Projects.”

176

Z. Liu et al., “Accurate Taxonomy Assignments from 16S rRNA Sequences Produced by Highly Parallel Pyrosequencers,” Nucleic Acids Research 36, no. 18 (October 2008): e120.

177

Z. Liu et al., “Short Pyrosequencing Reads Suffice for Accurate Microbial Community Analysis,” Nucleic Acids Research 35, no. 18 (September 2007): e120.

Если все это звучит сложно, то это потому, что микробиом – сложная штука. И поэтому его исследование требует вдумчивого и взвешенного подхода. Об этой сложности стоит вспоминать всякий раз, когда вы слышите головокружительные заявления по поводу микробиома или вам предлагают простые решения по его улучшению и исправлению. В таких случаях не забывайте спрашивать: а кто это утверждает и откуда он или она это знает?

В конце концов, вы же не станете доверять ученому-ракетчику, обещавшему доставить вас на Марс, если он даже не сможет сказать вам, на каком расстоянии находится Красная планета!

Благодарности

Я хотел бы выразить признательность многим сотрудникам моей лаборатории, среди которых Дэниел Макдональд, Джастин Дебелиус, Джессика Меткалф, Эмбриетт Хайд, Люк Урселла, Амнон Амир, Уилл Ван Треурен и Дана Уиллнер; своим коллегам по микробиомным проектам, в том числе Джайрам Ванамала, Марти Блейзеру, Марии Глории Домингес-Белло, Эду Йонгу, Рут Лей, Саркизу Мазманьяну, Дэну Найту, Греуг Капорасо, Джеку Гилберту, Оуэну Уайту, Питеру Дорештейну, Николаусу Корреллу, Аджай Шатрия, Андреа Эдвардсу и Дон Филд.