Den Darmtrakt des Menschen von innen verstehen
Forscher des Projekts METAHIT ("Metagenomics of the human intestinal tract") schufen einen umfassenden Referenzkatalog zu mikrobiellen Genen im menschlichen Darmtrakt. 540 Milliarden Basenpaare mikrobieller DNA wurden sequenziert und verglichen, sie stammten aus 124 Stuhlproben von gesunden und kranken Menschen mit CED oder Fettleibigkeit. Die Gene wurden katalogisiert, die Genfrequenz und Expression wurde auf Variationen in der menschlichen Darmflora hin gemessen. Ein wichtiger Durchbruch war die Feststellung, dass der Mensch drei verschiedene Enterotypen mit unterschiedlichen Mengen von Bacteroides-, Prevotella- und Ruminococcus-Bakterien. Die Enterotypen erwiesen sich als bei jedem Individuum spezifisch, ohne Korrelation mit Alter, Geschlecht, Ernährung, Geographie oder Erbanlage. Es wurde eine Datenbank angelegt, um Informationen von innerhalb und außerhalb des Projekts zu speichern und zu organisieren. Die METAHIT-Mitglieder entwickelten Werkzeuge zu Profilierung der Genfülle des intestinalen Metagenoms, um zwischen gesunden, kranken und Menschen mit einem hohen Krankheitsrisiko unterscheiden zu können. Die Funktion der bakteriellen Gene sowie die Wirt-Mikroben-Interaktionen wurden untersucht. Ein bioinformatischer Vergleich der bakteriellen Gene bei Patienten mit Colitis ulcerosa, Übergewicht und bei gesunden und schlanken Menschen zeigte Unterschiede bei Bakterienart und -zusammensetzung. Um die Ergebnisse zu bestätigen und zu validieren werden weitere Forschungen benötigt. Die Wissenschaftler von METAHIT fanden Subnetze mit Abhängigkeiten zwischen bestimmten metagenomischen Einheiten (MGE) und metagenomischen Spezies (MGS), die mittels eines Co-Clustering-Ansatzes genetische Verbindungen zu Krankheiten haben könnten. Frühere Studien haben gezeigt, dass eine Tendenz zur Fettleibigkeit teilweise auf genetische Vererbung zurückzuführen sein könnte. Eine quantitative Metagenomanalyse von 292 Dänen zeigte, dass mikrobielle Genomvariation eine Rolle bei Fettleibigkeit spielen könnte. Die Verteilung der Enterotypen variierte stark zwischen Menschen mit niedrigem Gen-Count und hohem Gen-Count. Bei niedrigem Gen-Count überwog der Enterotyp 1 mit Bacteroides, während bei hohem Gen-Count Enterotyp 3 vorherrschte. Das Genom wurde auf Genfülle hinsichtlich Stamm, Gattung und Art hin kartiert, um Unterschiede in der mikrobiellen Umgebung zu bewerten. Personen mit hohem Gen-Count hatten einen höheren Anteil an entzündungshemmende Arten wie Faecalibacterium prausnitzii und Roseburia inulinivorans. Bei niedrigem Gen-Count waren die Werte von Bacteroides und Rumnicoccus gnavus höher, die pro-inflammatorische Eigenschaften haben und mit CED im Zusammenhang stehen. Verschiedenen Werte wie etwa zur entscheidenden Bakterienfülle, Receiver-Operator-Analyse und die Fläche unter der Kurve helfen bei der Unterscheidung zwischen Bakterienarten bei niedrigem und hohem Gen-Count. Bei ersterem fanden sich höhere Fettgehalte und ein höheres Risiko für Prädiabetes, Diabetes Typ 2 sowie ischämische Herz-Kreislauf-Erkrankungen. Mit empfindlicher Q-PCR-Technologie für die quantitative metagenomische Analyse der Darmflora wurden die Enterotypen geschichtet, um zwischen mageren und fettleibigen Menschen und anderen Pathologien mit verschiedenen metabolischen Risikoprofilen zu unterscheiden. Dabei zeigte sich das Potenzial für die kommerzielle Entwicklung personalisierter Arzneimittel mittels mikrobiotischer Analyse und Schichtung. Die Projektergebnisse wurden über Publikationen, Webseiten, YouTube, Facebook, Konferenzen und Twitter verbreitet, um das öffentliche Interesse zu erhöhen und Investoren anzuziehen. Erfolgreiche Projektergebnisse könnten zur kommerziellen Entwicklung neuartiger Technologien für die Diagnose und Therapie von CED, Übergewicht und Stoffwechselstörungen führen.
