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「來源追蹤工具」精確定位腸道細菌

來源 : 亞洲健康互聯海外中心
update : 2019/06/17

加州大學洛杉磯分校主導的研究團隊開發出一種更快、更準確的方法,來確定生活在人類身上的許多細菌的來源。廣義而言,該工具可以推斷出任何微生物組的起源,這是一個局部和多樣化的微觀生物群落。

相較於需要數天或數週的工具,新的計算工具 FEAST》可以在短短幾個小時內分析大量遺傳資訊。該軟體程式可用於醫療保健、公共衛生、環境研究和農業。

微生物組通常包含數百至數千種微生物物種。從人類的消化道到供給水源的湖泊與河流,到處都可以找到微生物。構成這些群落的微生物可以來自其周圍環境,包括食物。

了解這些生物來自何處以及這些群落如何形成,可以讓科學家更詳細地了解影響人類健康的看不見的生態過程。研究人員開發了該程式,為醫生和科學家提供了一種更有效的工具來研究這些現象。

來源追踪程式提供來自其他地方的微生物組的百分比。它在概念上與揭示移民人口來自的國家,以及每個群體佔總人口百分比的人口普查類似。

例如,在廚房櫃檯樣品上使用來源追踪工具,可以指示該樣品中有多少來自人類,多少來自食物,特別是哪種類型的食物。

有了這些資訊,醫生將能夠透過簡單地分析他們的微生物組,來區分健康人和患有特定疾病的人。科學家可以使用該工具檢測水資源或食品供應鏈中的污染。

該研究首席研究員,加州大學洛杉磯分校Samueli工程學院和David Geffen醫學院的Eran Halperin說:「微生物組與人體生理學和健康相關聯,但我們正處於了解許多物種動態網絡的臨床意義,以及它們如何相互作用的早期階段。微生物組數據得到了前所未有的擴展,這使我們對微生物生命的各種功能和分佈的了解迅速增加。儘管如此,如此龐大而復雜的數據集,卻帶來了統計和計算方面的挑戰。」

研究人員表示,與其他源追踪工具相比,FEAST的速度提高了300倍,並且更準確。

此外,目前的工具只能分析較小的數據集,或僅針對被認為是有害污染物的特定微生物。研究人員說,這種新工具可以處理更大的數據集,並提供更完整的微生物圖片,以及它們的來源。

研究人員透過將《FEAST》與以前發表的數據集的分析進行比較,證實了《FEAST》的可行性。例如,他們使用該工具來確定廚房櫃檯上的微生物類型,並且提供了比以前分析相同數據集工具更多的細節。

他們還使用該工具比較了剖腹產分娩嬰兒的腸道微生物組,與自然分娩嬰兒的微生物組。

該研究的第一作者,加州大學洛杉磯分校計算機科學研究生Liat Shenhav說:「我的希望是科學家將使用FEAST來診斷細菌相關的健康狀況,例如,如果特定癌症具有微生物特徵,FEAST可能可用於早期診斷。」