通過匯總大多數研究數據進行的一項新研究，對於額外體重可能源於我們體內細菌不平衡的觀念提出了冷水。
事實上，這項研究發表在期刊上 姆比奧 研究發現，在肥胖人群的消化系統中，微生物種群或微生物組沒有明顯的共同特徵，這使得它們與健康體重者的微生物組不同。
1,000的10志願者在迄今為止進行的最大規模研究中缺乏明確的“簽名”可能不會令人滿意。 它也可能讓銷售這些產品的公司失望，這些產品旨在通過纖維，營養素和“好”細菌改變腸道的微觀人口。
根據密歇根大學醫學院的研究人員的說法，這一發現實際上令人興奮。 這意味著，當涉及到我們的微生物組與健康之間的關係時，會有更多的複雜性 - 因此更需要學習。
研究人員創建了一個開放的在線網站，其他研究人員可以看到他們是如何做到的，並在肥胖和非肥胖人群的腸道微生物組研究中添加更多數據，以繼續搜索任何鏈接。
隨著更多數據的增加，調查結果的可信度只會增加。 也許將來會發現具體的聯繫和簽名。
與微生物學教授Patrick Schloss一起發表分析的博士後研究員Marc Sze說，肥胖問題的規模意味著確定科學更為重要。
“肥胖目前是流行病的健康風險，許多人認為細菌微生物組不僅在肥胖與非肥胖之間存在差異，而且還可以預測肥胖，”Sze說。 “我們想知道這是否真的是現有文獻所建議的，因為如果這些說法屬實，這些說法可能會對這種流行病的管理產生很大的積極影響。”
Schloss補充說：“最後，我們發現到目前為止報導的微生物組數據中沒有明確的肥胖特徵或預測因子，如果有任何特徵，與微生物的多樣性有關，那麼它在生物學上沒有用處。 這是一個警示性的故事，指出需要做更多工作來澄清我們所知道和不知道的事情。“
開源工具
肥胖與不平衡微生物組相關聯的觀點始於動物研究，以及觀察到肥胖動物往往具有一定比例的兩組細菌物種。 這導致了對人類的研究 - 其中一些只有幾十個參與者 - 近年來成為頭條新聞。
但是，為實驗室使用而培育的人和囓齒動物是非常不同的，需要大量的人才來說明人類健康及其與微生物組的聯繫。
Sze和Schloss使用Schloss實驗室近年來開發的機器學習計算工具來執行分析。 這包括一個名為mothur的程序，它為微生物組研究人員提供了一個免費的開源工具，用於研究微生物組研究中可能產生的大量數據。
他們創建了一個分類模型，該模型考慮了個體微生物組中存在的不同微生物種類的所有數據，以及其他信息。 然後他們試圖用它來預測那個人是否肥胖。
雖然該工具在將其用於其他人進行的一項10研究的數據時有所作用，但當他們將其用於其他研究的數據時，它根本不再預測肥胖。
“實際上沒有人'健康'的微生物組，”Schloss說。 “你可以看看數百人，他們的膽量中可能都有非常不同的微生物種群。 因此，通過做一件簡單的事情來糾正你的微生物組的想法也沒有成功。“
他補充說，普遍接受的健康飲食習慣可以讓腸道微生物有很多纖維和營養成分可以咀嚼。
結腸癌
該團隊正在開發一種類似的工具，用於評估腸道微生物組與結腸癌的可能聯繫。 今年早些時候，他們公佈了對數百人的分析結果，並表明他們的工具在檢測結腸癌患者中比在沒有患者時更常見的微生物體特徵中具有合理的準確性。
“我們將繼續應用這些方法來研究微生物組和結腸直腸癌，”Sze說。 “我們還希望利用我們從大型數據集中獲得的經驗教訓，並將其應用於我們關於家族中細菌微生物群如何對遺傳性結直腸癌產生影響的研究。”
最終，這項工作的目標可能是一種新的診斷工具，用於檢測糞便樣本中的結腸癌或癌症風險。
研究的另一個潛在領域不是腸道中微生物的多樣性，而是它們在消化過程中產生分解產物的程度。 這些稱為代謝物的分子可能形成更有意義的微生物活動特徵。
無論如何，Schloss說，在所有微生物組工作中，重要的是不要將激動人心的初步結果作為最終結果。
“我們需要推動科學發展，更加批判性地思考我們得到的結果，”他對所有微生物組科學家說。 “需要進行交叉驗證，並了解我們可能會針對不同人群獲得不同的結果。”
美國國立衛生研究院資助了這項研究。
資源： 密歇根大學
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