Mikrobioomile mõtleme enamasti siis, kui tekib vajadus võtta ravimeid või meie seedimine on korrast ära. Samas leidub tänapäeval vähe haigusi, mille seost mikrobioomi kooslusega pole veel suudetud tõestada. Mikrobioomi mõjutavad elustiilivalikud nagu toitumine, suitsetamine või liikumisharjumused, millel võib olla suur roll terviseriskide näol. 

Küll aga on valdkonnas probleeme tulemuste korratavusega. See, mis on nähtav ühes uuringus, ei pruugi kattuda teise sama haigust käsitleva teadustöö tulemustega. Samuti ei ole selge, mil määral on uuringutes tuvastatud seosed põhjuslikud ehk kas muutused mikrobioomis viivad haiguste tekkeni või vastupidi. Tartu Ülikooli genoomika instituudi mikrobioomi töörühma teadlased avaldasid valdkonna tippajakirjades kolm uurimistööd, mis pakuvad nendele probleemidele lahendusi.

Väljakutsed mikrobioomi andmete analüüsil

Mikrobioomi analüüsimiseks tuvastavad teadlased esmalt väljaheitest mikroobse DNA järjendamise abil seal leiduvad mikroorganismid ning määravad nende suhtelise arvukuse. Nii saab teada erinevate bakterite osakaalu, kuid tuvastamata jääb mikroorganismide tegelik koguarv. See on üks peamine takistus haigusega seotud mikroorganismide tuvastamisel. 

Lihtsustatult öeldes, kui teadlase kogutud proovis on kokku kümme bakterit, millest viis on ühest liigist, kolm teisest ja kaks kolmandast (joonis 1A), siis on nende liikide osakaal vastavalt 50 protsenti, 30 protsenti ja 20 protsenti. Kui aga esimese liigi bakterid näiteks antibiootikumravi tulemusel kaovad, jääb järele viis bakterit, millest on kolm teisest ja kaks kolmandast liigist (joonis 1B). See tähendab, et bakterite osakaal on vastavalt 60 protsenti ja 40 protsenti. Samas pole bakteriliikide tegelik arvukus muutunud. 

Seega võib mikroorganismide suhteliste arvukuste kasutamine analüüsides viia vastandlike tulemusteni. Paraku ei võimalda ka mikrobioomi määramine DNA sekveneerimise abil mõõta mikroorganismide koguarvu, mis võib inimeseti erineda.

Uus metoodika pakub lahendusi 

Probleemile pakub võimaliku lahenduse ajakirjas Cell avaldatud uurimus. Selle raames arendati Tartu Ülikooli teadlaste kaasabil välja masinõppel põhinev mudel, mis võimaldab mikrobioomi koosluse põhjal ennustada mikroorganismide koguarvu. Euroopa Molekulaarbioloogia Laboratooriumi teadlaste juhitud uurimuses näitas töörühm, et mitme haiguse näiteks põletikuliste soolehaiguste puhul, muutub võrreldes tervete inimestega just bakterite koguarv. 

Samas on mikrobioomi analüüs aga võrdlemisi uus teadusharu, kus alles luuakse standardeid. Värske mudel võimaldab teha analüüside kvaliteedis järgmise sammu, mis aitab edaspidi paremini mõista just haigusest tingitud muutusi mikrobioomis. 

Teine võimalik lahendus on kasutada mikroorganismide suhtelise arvukuse asemel infot nende esinemise või mitte esinemise kohta soolestikus. Tartu Ülikooli ja Jagiellonia Ülikooli teadlaste koostöös selgus, et kui tahta luua mikrobioomi andmetel põhinev mudel haiguse diagnoosimiseks, pole mikroorganismide suhteline arvukus mudeli täpsuse seisukohalt oluline. 

Ajakirjas Microbiome avaldatud uuringus saavutasid teadlased samaväärse tulemuse, võttes arvesse ainult seda, kas mikroorganism on soolestikus või mitte. Teadustööst selgus, et ehkki mikrobioomi kooslus on selgelt haigustega seotud, ei mõisteta veel seda, kuidas kasutada andmeid kõige efektiivsemalt. Leid viitab sellele, et haiguste diagnostikas võib mikrobioomil põhinevate rakenduste loomiseks piisata ka väikese hulga bakterite olemasolu tuvastamisest. See on praktikas lihtsam ja odavam, kui terve koosluse määramine.

Mikrobioomi põhjuslikkuse hindamine biopankade andmetel

Seosed mikrobioomi ja haiguste vahel võimaldavad tulevikus välja töötada diagnostilist testi. Selleks, et muuta haiguste kulgu või edendada ravi, on aga vaja teada, kas ja mis osal mikrobioomist on põhjuslik mõju haiguse tekkele. Põhjuslikkuse hindamiseks kasutatakse näiteks kliinilisi sekkumisuuringuid. Need on aga väga kulukad ning sageli ebasobilikud. Nüüd töötasid teadlased välja arvutusliku metoodika, mis võimaldab hinnata kulutõhusalt mikrobioomi põhjuslikku mõju haiguste tekkele kliinilist uuringut läbi viimata. 

Metoodika lähtekoht on asjaolu, et antibiootikumide tarvitamine tekitab mikrobioomis püsivaid muutusi, mida pole võimalik täielikult tagasi pöörata. See tähendab omakorda, et antibiootikumide kasutamise infot saab teatud tingimustel kasutada abivahendina põhjuslikkuse hindamiseks. Metoodika võimaldas teadlastel Eesti biopanga andmetele tuginedes näidata, et mikrobioomil on põhjuslik mõju näiteks migreeni, soole ärritussündroomi ja depressiooni tekkele. 

Teadlaste sõnul sillutab uus meetod teed mikrobioomi põhjusliku mõju arvutuslikule uurimisele, kasutades olemasolevaid biopankade andmeid. Värske teadustöö keskendub meetodi teoreetilise tausta selgitamisele ja näidisanalüüsile. Lähitulevikus on plaanis mitmed edasiarendused, mis lisavad täpsust ning võimaldavad tuvastada veelgi spetsiifilisemaid põhjuslikke seoseid. Töö avaldati ajakirjas Gut Microbes.

Kõik kolm teadusprojekti on küll eraldiseisvad, kuid olemuselt sama eesmärgiga. Olgu see siis mudel, mis aitab hinnata mikroorganismide koguarvu, uus lähenemine analüüsitavatele andmetele või meetod põhjuslike seoste hindamiseks. Need kõik teenivad eesmärki astuda samm lähemale sellele, et saaksime usaldusväärsemalt ja täpsemalt analüüsida mikrobioomi rolli haiguste kujunemisel ja kulgemisel.