Conform cercetărilor publicate în revista PLOS Biology, se dezvăluie cum modelarea metabolică poate ghida intervențiile personalizate, mediate de microbiom, pentru a crea probiotice personalizate.
Testând strategia pe datele a două studii clinice anterioare, cercetătorii au descoperit că modelul lor a avut o precizie de cel puțin 75% în a prezice ce specii de probiotice au rămas prezente în intestinul fiecărei persoane.
De asemenea, modelul a putut prezice modul în care diferite probiotice au influențat producția de acizi grași scurți sănătoși.
„Prin această metodă, facem legătura între designul probioticelor și aplicația lor în lumea reală, folosind o înțelegere mecanică profundă pentru a identifica intervenția corectă pentru fiecare individ,” a declarat cercetătorul Nick Quinn-Bohmann, PhD, de la Institutul pentru Biologie Sistemică din Seattle, SUA.
Colegul său de la Institut, Sean Gibbons, PhD, a adăugat: „Această lucrare demonstrează în continuare potențialul modelelor metabolice la nivel de comunitate microbiană (MCMMs) ca instrumente pentru proiectarea și optimizarea intervențiilor personalizate cu probiotice și prebiotice.”
Mai mulți factori afectează capacitatea unei tulpini probiotice de a crește și supraviețui în tractul digestiv, inclusiv având un mediu metabolic adecvat, interacțiuni cu alte microbiote intestinale și sistemul imunitar al unei persoane.
Modelele metabolice la scară genomica au fost puternice pentru a estima creșterea și metabolismul microbian, și recent această abordare a fost extinsă către comunități microbiote diverse pentru a produce MCMMs.
Quinn-Bohmann și echipa sa au examinat dacă MCMM-urile ar putea prezice retrospectiv cât de bine speciile de probiotice s-au colonizat la participanții din două studii de intervenție controlate cu placebo.
Primul studiu a avut ca scop îmbunătățirea controlului glucozei și a testat o combinație de cinci tulpini probiotice, împreună cu adăugarea de inulină în doză mică, o fibră prebiotică cunoscută pentru a susține creșterea probioticelor, la persoane cu diabet de tip 2.
Al doilea a inclus o combinație de opt tulpini probiotice, având ca scop tratarea infecțiilor recurente cu Clostridioides difficile.
MCMM-urile au fost în mare parte de acord cu măsurătorile privind cât de bine au fost adoptate probioticele, cu o precizie de 75% până la 80%. Modelele au surprins, de asemenea, schimbările induse de tratament în producția estimată de acizi grași scurți.
Modelul a fost testat mai departe la 1786 de persoane care au trecut de la o dietă săracă în fibre la una bogată în fibre ca parte a unei intervenții pentru alimentație și stil de viață sănătos.
Acest lucru a demonstrat că modelul a putut prezice, de asemenea, modul în care creșterea fibrelor alimentare a afectat moleculele intestinale și indicatorii cardiometabolici ai sănătății.
„Împreună, aceste descoperiri demonstrează utilitatea MCMM-urilor ca un cadru predictiv pentru evaluarea intervențiilor prebiotice, probiotice și alimentare la nivel individual și de populație,” au rezumat cercetătorii.
Ei au adăugat: „În cele din urmă, utilizarea MCMM-urilor într-un mediu clinic ar putea permite terapii de precizie pentru microbiom, optimizând aportul de probiotice, prebiotice și alimente.”
Sursa: [Articolul original](link-catresursaoriginala.com)
**Nota:** Te rog să adaugi linkul corect către sursa originală a informației.
Senior Editor RevistaSanatatii.ro. Pasionat de lifespan, fan David Sinclair.