Что заставляет некоторых людей развивать хронические заболевания, такие как ревматоидный артрит, рак и метаболический синдром, в то время как другие остаются здоровыми? Главный ключ к разгадке можно найти в их кишечном микробиоме - триллионах микробов, живущих в пищеварительной системе, которые регулируют различные функции организма.
Чтобы использовать огромную популяцию крошечных организмов в качестве показателя благополучия людей, исследователи клиники Мэйо разработали Индекс здоровья кишечного микробиома. Этот индекс отличает здоровый микробиом от больного.
В новом исследовании, опубликованном в выпуске журнала Nature Communications за 15 сентября , исследователи раскрывают, как их индекс, составленный из биологически интерпретируемой математической формулы, может брать профиль микробиома кишечника из образца стула человека, чтобы выявить вероятность заболевания. независимо от клинического диагноза.
«Это открытие продвигает наше понимание состава здорового кишечного микробиома, который долгое время находился в поисках», - говорит Джэюн Сон, доктор философии, автор-корреспондент. «Наш индекс предсказывает, насколько близко образец микробиома кишечника похож на здоровые или нездоровые условия». Д-р Сунг - доцент кафедры хирургии Медицинского и научного колледжа клиники Мэйо и исследователь в Клиническом центре Мэйо по программе индивидуализированной медицины микробиома.
Влияние микробиома кишечника на здоровье
Доктор Сунг говорит, что влияние очень сложного микробиома на здоровье человека очень велико, но наука о том, как правильно определить, может ли что-то быть неправильным, и как использовать микробиом кишечника в качестве индикатора общего состояния здоровья , относительно нова. Что известно, так это то, что экосистема микробов связана с множеством преимуществ для здоровья, включая помощь в переваривании пищи, регулирование метаболизма и роль в иммунитете. Тем не менее, остается много вопросов. Недавние исследования связывают изменения микробиома кишечника с серьезными хроническими заболеваниями. Доктор Сун говорит, что отсутствие аналитических тестов или биомаркеров на основе алгоритмов препятствует обнаружению ранних признаков заболевания до появления конкретных диагностируемых симптомов.
