Новый алгоритм очищает данные микробиома с беспрецедентной эффективностью

Исследование развития иммунной системы в первые месяцы жизни осложнено фундаментальным вопросом: начинается ли заселение микробами в утробе или при рождении? Ответ мог бы дать анализ плаценты, но шесть публикаций в ведущих журналах с 2014 года не привели к консенсусу: в трёх работах микробы обнаружены, в трёх — нет.

Проблема — в загрязнении. Современные методы позволяют обнаружить мельчайшие следы микробной ДНК, но не могут надёжно отличить аутохтонные микроорганизмы от тех, что попали в образец с кожи, реагентов или оборудования.

Ключом к решению этой проблемы может стать новый алгоритм SCRuB, представленный в Nature Biotechnology. Вместо того чтобы пытаться идентифицировать конкретный микроб как загрязнитель, алгоритм моделирует весь источник контаминации.

Метод позволяет более эффективно использовать отрицательные контроли (пустые образцы) для очистки данных. Он высокоспецифичен и особенно хорошо работает с микробами, которые могут быть как загрязнителями, так и аутохтонными обитателями. "SCRuB превосходит современные методы в среднем в 15–20 раз".

Разработчики продемонстрировали широкую применимость алгоритма. Например, точный анализ уникального микробиома опухоли, очищенного с помощью SCRuB, улучшает прогноз ответа пациентов с меланомой на иммунотерапию. Алгоритм классифицирует таких пациентов лучше существующих методов.

"Наше понимание микробных сообществ лишь поверхностно. Поле генерирует данные из разных участков тела с ошеломляющей скоростью. Все эти исследования могут выиграть от точной деконтаминации с помощью нашего метода", — говорит Тал Корэм из Колумбийского университета, соавтор исследования.