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

Дело еще больше усложняется, когда мы пытаемся дать определение, что именно считать уникальным видом микроорганизмов. Когда речь идет о животных, это сравнительно легко: если два животных могут скрещиваться и давать способное к размножению потомство, то они по определению принадлежат к одному виду. Но микроорганизмы редко размножаются половым путем.

А когда это случается, то они могут обмениваться генетическим материалом не только между видами, но и еще гораздо шире: например, бактерии умеют скрещиваться и с другими бактериями, и с археями – и даже с эукариотами и вирусами. Это как если бы рыба могла скрещиваться с водорослями или с водомерками – насекомыми, живущими на поверхности воды! Тем не менее у бактерий нечто подобное происходит.

Есть еще одна проблема: очень немногие микроорганизмы готовы расти в лаборатории. Однако именно это требуется, чтобы вид получил официальное название и описание. Возвращаясь к рыбной аналогии: это все равно что выудить редкостную глубоководную рыбину, которая раздувается и лопается, прежде чем вы успеваете доплыть до берега и идентифицировать ее вид.

Правда, есть обходной путь. Пусть мы не можем вырастить многих микробов в лаборатории, но мы все равно можем выделить и проанализировать их ДНК и на основании этого решить, содержит ли их геном достаточно отличий, чтобы считаться отдельным видом. Мы также можем полностью отказаться от концепции вида и оценивать разнообразие по филогенетическому дереву – аналогу древа жизни, придуманному Дарвином и усовершенствованному Вёзе и Фоксом (см. стр. 8–9); микробное сообщество, которое занимает большую часть дерева, считается более разнообразным. Это полезный подход, потому что он позволяет назвать пруд, в котором обнаружено три вида форели, менее разнообразным, чем тот, в котором водятся форель, окунь и пескарь.

Наконец, вы должны решить, интересует ли вас только общее число видов, или вы хотите узнать, сколько особей каждого вида имеется в наличии в данной системе, и таким образом оценить количественное соотношение популяций. Почему это важно? Потому что если вы будете учитывать только количество видов, то пруд, в котором плавают одна форель, один окунь и тысяча пескарей, будет считаться таким же разнообразным, как тот, где насчитывается только по одному представителю каждого вида. В зависимости от того, какой аспект существования экосистемы вы рассматриваете, этого может быть и достаточно. Но в некоторых случаях – нет. Определяя, что считать разнообразием в конкретной экосистеме, приходится принимать множество решений.

Далее, вы можете захотеть сравнить между собой две экосистемы – два разных микробных сообщества. Для этого микробиологи используют метод уникального (индивидуального) фракционирования, или UniFrac [143] , который позволяет изучить историю эволюционных изменений, разделивших эти два сообщества.

Кэти Лозьюпоун, одна из моих первых студенток, а ныне профессор медицинской школы Аншуц при Университете Колорадо, разработала этот метод и очень элегантно изложила его в своей докторской диссертации. Вначале мы наносим микробное сообщество на филогенетическое древо. Затем, используя статистический метод анализа главных компонент, вычисляем количество возможных вариантов отличия одних микробных сообществ от других.

143

C. Lozupone and R. Knight, “UniFrac: A New Phylogenetic Method for Comparing Microbial Communities,” Applied and Environmental Microbiology 71, no. 12 (December 2005): 8228–35.

Если вам это кажется китайской грамотой – или вы слишком давно изучали линейную алгебру (если вообще изучали), – не пугайтесь. Существуют компьютерные алгоритмы, которые делают эти вычисления за нас. Главное, что этот метод позволяет получить точную карту связей между микробными сообществами и выявить похожие сообщества, соседствующие на древе жизни.

Имея эту информацию, мы можем связать микробиом с конкретными заболеваниями. Чаще всего мы используем для этого кросс-секционный анализ: отбираем группу больных и группу здоровых людей и затем сравниваем их микробиомы. Кросс-секционные исследования позволили установить связь между кишечными микробами у людей и ожирением [144] [145] диабетом первого [146] [147] [148] и второго [149] [150] [151] [152] типов, воспалительными заболеваниями кишечника [153] [154] [155] [156] , синдромом раздраженного кишечника [157] , раком толстого кишечника [158] [159] [160] [161] [162] , заболеваниями сердца [163] [164] , ревматоидным артритом [165] и целым рядом других расстройств. Кросс-секционные исследования очень информативны, потому что когда мы выявляем значительные отличия между больной и здоровой группами, то понимаем, что за этим что-то кроется. Чтобы выяснить, действительно ли различные микроорганизмы вызывают определенные заболевания, необходимы дополнительные исследования.

144

Turnbaugh et al., “Core Gut Microbiome in Obese and Lean Twins”; M. Hamady et al., “A Core Gut Microbiome in Obese and Lean Twins,” Nature 457, no. 7228 (January 22, 2009): 480–84.

145

Le Chatelier et al., “Richness of Human Gut Microbiome Correlates with Metabolic Markers.”

146

J. L. Dunne, “The Intestinal Microbiome in Type 1 Diabetes,” Clinical and Experimental Immunology 177, no. 1 (July 2014): 30–37.

147

E. Soyucen et al., “Differences in the Gut Microbiota of Healthy Children and Those with Type 1 Diabetes,” Pediatrics International: Official Journal of the Japan Pediatric Society 56, no. 3 (June 2014): 336–43.

148

M. E. Mejia-Leon et al., “Fecal Microbiota Imbalance in Mexican Children with Type 1 Diabetes,” Scientific Reports 4 (2014): 3814.

149

N. Larsen et al. “Gut Microbiota in Human Adults with Type 2 Diabetes Differs from Non-Diabetic Adults,” PloS One 5, no. 2 (2010): e9085.

150

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.

151

J. Sato et al., “Gut Dysbiosis and Detection of ‘Live Gut Bacteria’ in Blood of Japanese Patients with Type 2 Diabetes,” Diabetes Care 37, no. 8 (August 2014): 2343–50.

152

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

153

Frank et al., “MolecularPhylogenetic Characterization of Microbial Community Imbalances.”

154

Tong et al., “Modular Organization of Human Intestinal Mucosal Microbiota and Its Association with Inflammatory Bowel Disease.”

155

E. Li et al., “Inflammatory Bowel Diseases Phenotype, C. Difficile and NOD2 Genotype Are Associated with Shifts in Human Ileum Associated Microbial Composition,” PloS One 7, no. 6 (2012): e26284.

156

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

157

C. Manichanh et al., “Anal Gas Evacuation and Colonic Microbiota in Patients with Flatulence: Effect of Diet,” Gut 63, no. 3 (March 13, 2014): 401–8.

158

Castellarin et al., “Fusobacterium Nucleatum Infection Prevalent in Human Colorectal Carcinoma.”

159

Rubinstein et al., “Fusobacterium Nucleatum Promotes Colorectal Carcinogenesis by Modulating ECadherin/Beta-Catenin Signaling via Its FadA Adhesin.”

160

Kostic et al., “Fusobacterium Nucleatum Potentiates Intestinal Tumorigenesis and Modulates Tumor-Immune Microenvironment.”

161

Warren et al., “Co-occurrence of Anaerobic Bacteria in Colorectal Carcinomas.”

162

Flanagan et al., “Fusobacterium Nucleatum Associates with Stages of Colorectal Neoplasia Development, Colorectal Cancer and Disease Outcome,” 1381–90.

163

Koeth et al., “Intestinal Microbiota Metabolism of L–Carnitine.”

164

Tang et al., “Intestinal Microbial Metabolism of Phosphatidylcholine and Cardiovascular Risk.”

165

Scher et al., “Expansion of Intestinal Prevotella Copri Correlates with Enhanced Susceptibility to Arthritis.”

“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.”