機械学習による腸内細菌と疾患の関連性の理解

2024年11月13日に「~Cell」に掲載された新しい研究では、特定の腸内細菌と疾患とのこれまで確立されていた関連性の多くが誇張されている可能性があることが明らかになりました。ハイデルベルクの欧州分子生物学研究所（EMBL）のピア・ボルクが主導したこの研究では、特定の細菌種の特定の存在ではなく、患者の微生物負荷の違いが、疾患に苦しんでいる個人であっても、糞便サンプルの微生物シグネチャーの重要な要因である可能性があることが示唆されています。研究者は長年、腸内の特定の微生物種が過敏性腸症候群（IBS）、炎症性腸疾患（IBD）、さらには糖尿病や心血管疾患などの疾患のマーカーとして機能する可能性があると仮説を立ててきました。病気。しかし、この研究は、微生物負荷の変動（存在する細菌の総量など）が、病気自体よりも下痢や便秘などの胃腸症状に強く関連していることを示すことで、その仮定に異議を唱えています。ボーク氏によると、「以前は病気に関連していると考えられていた多くの微生物種が、微生物負荷の変化によってより強く説明されることに驚きました。」この発見は、年齢、性別、食事、抗生物質の使用、出身国などの要因の影響を受ける微生物負荷が、腸関連の症状の発現においてこれまで考えられていたよりも重要な役割を果たしている可能性があることを示唆しています。この研究では、マイクロバイオームの研究に対する革新的な機械学習アプローチも導入されています。大規模なマイクロバイオーム分析は、従来、コストが高く、労働集約的な方法であるため、妨げられてきましたが、この新しい技術により、マイクロバイオームの構成に基づいて糞便サンプルの微生物負荷を予測することができます。複数の大規模研究のデータでトレーニングされたこのモデルは、マイクロバイオーム研究を大幅に効率化し、腸の健康に関する理解を深めることができます。この研究のもう 1 人の上級著者である Michael Kuhn 氏は、新しいモデルにより、「成人の腸内マイクロバイオーム研究のすべてについて微生物負荷を予測できます」と説明しています。これにより、腸内細菌の健康と病気における役割を調査する研究者にとって、微生物負荷がよりアクセスしやすく、信頼性の高いマーカーになる可能性があります。この研究に使用されたデータセットは、EU が資金提供する GALAXY プロジェクト、ノボ ノルディスク財団の MicrobLiver プロジェクト、MetaCardis 研究など、いくつかの大規模な研究イニシアチブから取得されました。ただし、この研究は有望な洞察を提供しているものの、分析は相関関係のみに基づいており、因果関係に基づいていないことに研究者は注意を促しています。言い換えれば、微生物負荷の変化が直接的に胃腸症状を引き起こすのか、それとも他の要因の結果に過ぎないのかを、研究者らは明確には判断できなかった。さらに、この研究で開発されたモデルはヒトの腸内微生物叢に特有のものであるため、土壌や海洋など他の環境における微生物負荷を予測するには別のモデルが必要になる。今後の研究では、微生物負荷とは無関係に、疾患とより直接的に関連する微生物種を特定し、バイオマーカーとして利用できる可能性を調査することで、これらの研究結果を精緻化することを目指す。また、機械学習アプローチをより広範な環境微生物叢研究に応用し、世界中の微生物生態系に関する貴重な知見を提供できることも期待されている。

SuppBase コラムニストの Alice Winters による解説

この研究は、腸内微生物叢と疾患の関係についての理解を大きく変えるものです。長年、腸内細菌と健康に関する話は、特定の微生物組成が疾患状態に直接相関するという仮定のもと、「悪玉菌」または「善玉菌」を特定することに主に焦点を当ててきました。しかし、この研究は、その関係性を再考するよう私たちに促しています。腸内細菌の純粋な量である「微生物負荷」という概念は、存在する特定の細菌種よりも、健康結果のより重要な決定要因である可能性があります。ここには 2 つの大きな意味があります。まず、この研究はマイクロバイオームの複雑さを強調しています。腸の健康は、食事、遺伝、環境、ライフスタイルなど、さまざまな要因によって明らかに影響を受けています。特定の微生物の存在を調節するだけで治療効果が得られるという考えは、これらの研究結果からすると単純化しすぎているように思われます。微生物負荷に重点を置くことは、特定の種をターゲットにするのではなく、腸内細菌の全体的なバランスと多様性を最適化することを目的とした介入の方が、より有望な結果をもたらす可能性があることを示唆しています。第二に、マイクロバイオーム研究における機械学習の使用は大きな進歩です。歴史的に、マイクロバイオーム研究は規模を拡大するのが非常に難しいことで知られており、実験的な微生物負荷測定に関連する高コストにより、大規模な人口ベースの研究を実施する能力が制限されていました。この新しい予測モデルは、微生物負荷測定をより実現可能にすることで、研究者がより大規模で多様なコホートからより多くのデータを収集できるようにすることで、この分野に革命をもたらす可能性があります。これにより、健康研究だけでなく臨床診療にも役立つ、より正確で一般的な研究結果につながる可能性があります。とはいえ、この研究はいくつかの限界も明らかにしています。著者らが指摘しているように、因果関係はまだ確立されていません。微生物負荷の増加が直接的に胃腸疾患の一因となるのか、それとも炎症や感染などの他の根本的要因を反映しているのかはまだわかっていません。これらの関係がよりよく理解されるまで、このモデルはマイクロバイオームと疾患の相互作用の決定的な説明ではなく、仮説生成のツールとして見なされるべきです。これは、サプリメントおよび健康製品業界にとって重要な問題を提起します。プロバイオティクスからプレバイオティクス、ポストバイオティクスまで、腸内細菌をターゲットにした製品の継続的な使用は、これらの調査結果に照らして再評価する必要があるかもしれません。これらの製品は、腸内細菌叢に直接影響を与えて健康状態を改善する方法として販売されていますが、特定の微生物種が病気に及ぼす実際の役割は、これまで考えられていたほど直接的ではない可能性があります。消費者は、これらの製品に対する期待を調整し、細菌を標的とした治療だけに頼るのではなく、食事、ライフスタイルの変更、バランスのとれたサプリメントなど、腸の健康に対する総合的なアプローチに重点を置く必要があるかもしれません。科学が進化し続けるにつれて、企業は最新の研究を常に把握し、それに応じて処方とマーケティング戦略を調整する必要があります。