Новый метод анализа кишечных бактерий для диагностики заболеваний
Исследователи из консорциума AD-gut разработали новый метод, сочетающий оптическое картирование ДНК и статистику, для точного различения и быстрой идентификации различных видов в микробиоте. Это может помочь в изучении связи микроорганизмов кишечника с такими заболеваниями, как болезнь Альцгеймера и диабет.
Суть метода
Метод основан на создании "штрихкодов ДНК":
- Оптическое картирование: растянутые молекулы ДНК специфически метятся флуоресцентным маркером, и создаётся микроскопическое изображение.
- Статистический анализ: полученные штрихкоды сравниваются с референсными картами, сгенерированными из известных геномных последовательностей бактерий.
- Оценка совпадений: для каждого сравнения вычисляется эмпирическое p-значение, определяющее надёжность совпадения.
Преимущества перед существующими подходами
Новый метод решает проблемы традиционных способов анализа микробиоты:
| Традиционный метод (анализ рибосомальной ДНК) | Новый метод (оптическое картирование + статистика) |
|---|---|
| Потенциальная систематическая ошибка | Более точная идентификация |
| Не различает близкородственные виды | Способен различать их |
| Не обнаруживает виды без консервативных генов (например, бактериофаги) | Позволяет их распознать |
| Метод полного секвенирования | Новый метод |
| Вычислительно сложный и дорогой | Ускоряет анализ, когда не требуется точность до одного нуклеотида |
| Проблемы с близкородственными видами | Эффективен для таких случаев |
Проверка эффективности
Эффективность метода была продемонстрирована на модели болезни Альцгеймера у мышей. Исследователи смогли правильно идентифицировать отдельные цепи ДНК из смеси двух разных хромосом кишечной бактерии Vibrio harveyi.
Ключевая цитата: "Реальные образцы содержат миллионы различных видов бактерий, и обычно нас интересует лишь дюжина из них. Наш метод значительно ускоряет анализ микробиома в условиях, где анализ на уровне отдельных нуклеотидов не требуется или не был бы рентабельным", — объясняет соавтор исследования Раффаэле Витале.
Исследование опубликовано в журнале NAR Genomics and Bioinformatics.