Компьютерные модели помогают точно предсказать эффективность пробиотиков для каждого человека
pxhere.com
Учёные из Института системной биологии создали инновационные компьютерные модели, которые с точностью около 80% могут определить, как именно поведут себя пробиотики у конкретного человека — смогут ли они прижиться в кишечнике и как повлияют на выработку полезных веществ. Эти модели учитывают индивидуальные особенности микробиоты и диеты, что делает возможным персонализированный подбор терапии.
Из-за индивидуальных различий в микробиоме и рационе эффективность пробиотиков часто предсказать трудно. Новая разработка помогает решить эту проблему, учитывая уникальные особенности каждого клиента и предсказывая результат лечения.
Авторы протестировали модель на данных двух клинических исследований: у пациентов с диабетом второго типа и у здоровых людей с рецидивами инфекции Clostridioides difficile. В первом случае пробиотики и пребиотики использовались для снижения уровня сахара в крови, а во втором — для увеличения полезных бактерий и борьбы с инфекциями.
Модель с точностью 75–80% предсказывала, какие штаммы пробиотиков смогут успешно закрепиться в кишечнике участников. Также было выявлено, что приживление бактерий связано с уровнем глюкозы в крови, что говорит о возможной пользе пробиотической терапии при диабете.
Дополнительно модель протестировали на группе из 1786 здоровых людей, которым рекомендовалось увеличить потребление клетчатки. Предсказания модели совпали с изменениями в кишечных молекулах и показателями кардиометаболического здоровья. Это свидетельствует о способности модели прогнозировать реакцию организма на диетические вмешательства.
Разработчики считают, что такие метаболические модели могут стать основой для персонализированного подхода в лечении микробиома, помогая оптимально использовать пробиотики, пребиотики и диету для борьбы с острыми и хроническими заболеваниями.
