用語 フローラまたは ミクロフローラ として広く知られているが、これは専門用語としては誤称である。なぜなら、 フローラ という言葉の語源は植物を指し、バイオタは 特定の生態系における生物の総体を指すからである。最近では、より適切な用語であるミクロバイオ タが用いられるようになったが、細菌やその他の微生物に関してフローラ が定着し、認識されてきたことを覆すには至っていない。両方の用語は異なる文献で使用されている。 [ 6 ]
評価 ヒトのマイクロバイオームがDNAレベルでどのように研究されているかを示すフローチャート。 ヒトマイクロバイオームの解明の問題は、本質的には、細菌、真核生物、ウイルスを含む多様な微生物群集の多数のメンバーを特定することである。[ 17 ] これは主にデオキシリボ核酸 (DNA)ベースの研究を使用して行われるが、リボ核酸 (RNA)、タンパク質、代謝物ベースの研究も実施されている。[ 17 ] [ 18 ] DNAベースのマイクロバイオーム研究は、通常、ターゲットアンプリコン 研究または、より最近ではショットガンメタ ゲノム 研究に分類できる。前者は特定の既知のマーカー遺伝子に焦点を当て、主に分類学的に情報を提供するが、後者はメタゲノム全体のアプローチであり、群集の機能的可能性を研究するためにも使用できる。[ 17 ] ヒトマイクロバイオーム研究に存在するが、他のメタゲノム研究には存在しない課題の1つは、研究に宿主DNAを含めないようにすることである。[ 19 ]
ヒトマイクロバイオームの構成を解明すること以外にも、ヒトマイクロバイオームに関する主要な疑問の1つは、「コア」、つまりほとんどの人間に共通するコミュニティのサブセットが存在するかどうかである。[ 20 ] [ 21 ] コアが存在する場合、特定のコミュニティ構成を疾患状態と関連付けることが可能になり、これはHMPの目標の1つである。ヒトマイクロバイオーム(腸内細菌叢など)は、単一の被験者内および異なる個人間で非常に変動が大きいことが知られており、この現象はマウスでも観察されている。[ 6 ]
2012年6月13日、国立衛生研究所 (NIH)所長のフランシス・コリンズ 氏により、HMPの重要なマイルストーンが発表されました。[ 9 ] この発表は、同日にNature [ 22 ] [ 23 ] およびPublic Library of Science (PLoS)の複数のジャーナルに掲載された一連の連携記事とともに発表されました。HMPの研究者は、ゲノムシーケンス技術を使用して健康な人間の正常な微生物構成をマッピングすることにより、参照データベースと人間の正常な微生物変動の境界を作成しました。242人の健康な米国ボランティアから、口、鼻、皮膚、下部腸(便)、膣を含む男性の15の身体部位と女性の18の身体部位から5,000以上のサンプルが収集されました。ヒトと微生物のすべてのDNAは、DNAシーケンシングマシンで分析されました。微生物ゲノムデータは、細菌特異的リボソームRNA、16S rRNAを 同定することによって抽出されました。研究者らは、人間の生態系には1万種以上の微生物が生息しており、属 の81~99%を特定したと計算している。[ 24 ]
マーカー遺伝子解析 マーカー遺伝子解析は、プライマー を利用して特定の遺伝子領域を標的とし、微生物の系統 発生を決定する技術です。この遺伝子領域は、詳細な識別を可能にする高度に可変な領域によって特徴付けられ、PCR で使用されるプライマーの結合部位として機能する保存領域によって区切られています。 細菌 と古細菌 を特徴付けるために使用される主な遺伝子は16S rRNA 遺伝子であり、真菌の識別は内部転写スペーサー (ITS)に基づいています。この技術は高速で比較的安価であり、微生物サンプルの低解像度分類を可能にします。宿主DNAによって汚染されている可能性のあるサンプルに最適です。プライマーの親和性はすべてのDNA配列間で異なるため、増幅反応中にバイアスが生じる可能性があります。低存在量のサンプルは、PCRサイクルの増加に伴って他の汚染微生物が過剰に存在するため、過剰増幅エラーの影響を受けやすくなります。プライマー選択の最適化は、このようなエラーを減らすのに役立つが、サンプル中に存在する微生物とその相対的な存在量に関する完全な知識が必要となる。[ 27 ]
マーカー遺伝子解析はプライマーの選択によって影響を受ける可能性があります。この種の解析では、十分に検証されたプロトコル(地球マイクロバイオームプロジェクトで使用されているものなど)を使用することが望ましいです。マーカー遺伝子アンプリコン解析の最初のステップは、シーケンスエラーを除去することです。多くのシーケンスプラットフォームは信頼できますが、見かけ上の配列の多様性のほとんどは、シーケンス処理中のエラーによるものです。この現象を減らすために、最初のアプローチは、シーケンスを操作的分類単位 (OTU)にクラスタリングすることです。このプロセスでは、類似したシーケンス(通常、97%の類似度閾値が採用されます)を、後続の解析ステップで使用できる単一の特徴に統合します。ただし、この方法では、 SNPが単一のOTUにクラスタリングされるため、SNPは破棄されます。もう1つのアプローチは オリゴタイピング で、16S rRNAシーケンスからの位置特異的情報を使用して、小さなヌクレオチド変異を検出し、近縁の異なる分類群を区別します。これらの方法では、OTUではなく、サンプルごとのDNAシーケンスと異なるシーケンスのカウントの表が出力されます。[ 27 ]
解析におけるもう1つの重要なステップは、データ中の微生物配列に分類名を割り当てることです。これは、属レベルで約80%の精度を達成できる機械学習 アプローチを使用して行うことができます。他の一般的な解析パッケージは、参照データベースとの完全一致を使用して分類学的分類をサポートしており、より高い特異性を提供しますが、感度は低くなります。分類されていない微生物は、さらにオルガネラ配列について確認する必要があります。[ 27 ]
系統解析 系統推定を利用する多くの手法では、古細菌と細菌には16S rRNA遺伝子、真核生物には 18S rRNA 遺伝子が用いられます。系統比較法 (PCM) は、微生物間の複数の形質の比較に基づいており、共有形質の数が多いほど、より近縁な関係にあることを示します。通常、PCM は、より有意な結果を得るために、系統一般化最小二乗法 (PGLS) やその他の統計解析と組み合わせて用いられます。祖先状態再構築は、形質が不明な分類群の形質値を推定するために、マイクロバイオーム研究で用いられます。これは、利用可能なデータベースに依存するPICRUSt を用いて一般的に行われます。系統 変数は、研究の種類に応じて研究者によって選択されます。重要な生物学的情報を持ついくつかの変数を選択することで、解析するデータの次元を削減することが可能です。[ 28 ]
系統発生を考慮した距離は通常、UniFrac やSørensen指数やRaoのDなどの類似ツールを用いて、異なる群集間の違いを定量化するために行われます。これらの方法はすべて、水平遺伝子伝達 (HGT)によって悪影響を受けます。なぜなら、エラーが発生し、遠縁の種間の相関関係が生じる可能性があるからです。HGTの悪影響を軽減するには、複数の遺伝子の使用や、推定されるHGTイベントの確率を評価するための計算ツールの使用など、さまざまな方法があります。[ 28 ]
生態ネットワーク分析 微生物群集は非常に複雑なダイナミクスで発達し、生態系として捉えて分析することができます。微生物間の生態学的相互作用がその変化、平衡、安定性を支配し、個体群動態モデルで表すことができます。[ 29 ] マイクロバイオームの生態学的特徴の研究は急速に進展しており、マイクロバイオームの基本的な特性を理解することができます。微生物群集の根底にあるルールを理解することは、不安定な微生物群集に関連する疾患の治療に役立つ可能性があります。非常に基本的な疑問は、異なる微生物群集を共有する異なる人間が、同じ根底にある微生物ダイナミクスを持っているかどうかです。[ 30 ] 微生物ダイナミクスが普遍的であるという証拠が増えています。[ 31 ] この疑問は、科学者が人間の微生物群集の複雑なダイナミクスに基づいて治療戦略を開発することを可能にする基本的なステップです。微生物の影響を受ける疾患状態を減らすことを目標として、人間の微生物ダイナミクスを制御するための介入戦略を開発するには、考慮すべき重要な特性が数多くあります。[ 32 ]
解剖学的領域
肌 10 人の健康な人間のそれぞれ 20 か所の皮膚部位を調べた研究では、19 の細菌門に属する 205 属が同定され、配列の大部分は、放線菌門 (51.8%)、桿菌門 (24.4%)、シュードモナス門 (16.5%)、バクテロイデス門 (6.3%) の 4 つの門に割り当てられました。[ 62 ] 健康な人間の皮膚には多数の真菌属が存在し、体の部位によって多少のばらつきがありますが、病理的状態では、特定の属が影響を受けた部位で優勢になる傾向があります。[ 46 ] 例えば、マラセチアは アトピー性皮膚炎 で優勢であり、アクレモニウムは フケのある頭皮で優勢です。[ 46 ]
皮膚は病原性微生物の侵入を防ぐバリアとして機能します。人間の皮膚には、皮膚内または皮膚表面に生息する微生物が存在し、常在性または一時的なものがあります。常在微生物の種類は、人体の皮膚の種類によって異なります。微生物の大部分は皮膚の表層細胞に生息するか、腺と共生することを好みます。皮脂腺や汗腺などのこれらの腺は、微生物に水、アミノ酸、脂肪酸を提供します。さらに、皮脂腺に関連する常在細菌はグラム陽性であることが多く、病原性を持つ場合があります。[ 4 ]
胎盤 最近まで胎盤は 無菌器官と考えられていましたが、胎盤組織に生息する共生性の非病原性細菌種および属が特定されています。[ 87 ] [ 88 ] [ 89 ] しかし、胎盤にマイクロバイオームが存在することは、いくつかの研究で批判されているように議論の的となっています。いわゆる「胎盤マイクロバイオーム」は、バイオマス量の少ないサンプルが容易に汚染されるため、試薬の汚染に由来する可能性が高いです。[ 90 ] [ 91 ] [ 92 ]
子宮 最近まで、女性の上部生殖器は無菌環境であると考えられていました。生殖年齢の健康で無症状の女性の子宮には、さまざまな微生物が生息しています。子宮のマイクロバイオームは、膣や消化管のマイクロバイオームとは大きく異なります。[ 93 ]
肺 口腔と同様に、上気道と下気道には微生物を除去するための機械的な防御機構があります。杯細胞は粘液を生成し、微生物を捕捉して、絶えず動く繊毛 上皮細胞を介して呼吸器系から微生物を運び出します。[ 4 ] さらに、リゾチーム酵素を含む鼻粘液によって殺菌効果が生じます。[ 4 ] 上気道と下気道には独自の微生物叢が存在するようです。[ 100 ] 肺の細菌微生物叢は、 Prevotella 、Sphingomonas 、Pseudomonas 、Acinetobacter 、Fusobacterium 、Megasphaera 、Veillonella 、Staphylococcus 、およびStreptococcusの 9つの主要な細菌属に属します。呼吸器系の「正常な微生物叢」と考えられている細菌の中には、特に免疫不全の人に深刻な病気を引き起こすものがあります。これらには、化膿レンサ球菌 、インフルエンザ菌 、肺炎レンサ球菌 、髄膜炎菌、黄色ブドウ 球菌 などが含まれます。肺の真菌叢を構成する真菌属には、カンジダ属、 マラセチア 属、ネオサルトリア属 、サッカロミセス属 、アスペルギルス 属などがあります。[ 46 ]
嚢胞性線維症 患者では、呼吸器系における細菌および真菌属の異常な分布が観察される。[ 46 ] [ 101 ] 彼らの細菌叢には、抗生物質耐性菌や増殖の遅い細菌が含まれていることが多く、これらの病原体の頻度は年齢に応じて変化する。[ 101 ]
胆道 従来、胆道は通常無菌であると考えられており、胆汁中の微生物の存在は病理学的プロセスの指標とされてきた。この仮説は、正常な胆管からの細菌株の分離に失敗したことで確認された。2013年頃から、正常な胆道微生物叢は、胆道を外来微生物の定着から保護する独立した機能層であることを示す論文が出始めた。[ 102 ]
血 血流中に生存可能な細菌が存在すると、強い免疫活性化が引き起こされ、比較的軽度の菌血症から生命を脅かす可能性のある敗血症まで、さまざまな臨床症候群が生じる可能性があります。菌血症は自然に発生する場合もあれば、 肝移植 などの医療処置の合併症として発生する場合もあります。[ 103 ]
生きた微生物が存在しない場合でも、細菌の分解産物、特に微生物DNAの断片は血流に入り込み、腎臓の濾過や酵素分解によって除去されるまで一時的に体内に留まることがある。このことから、血液マイクロバイオーム という概念が生まれた。これは、無傷で生きた細菌そのものではなく、主に循環する微生物DNAを反映したものである。
微生物DNAが血流に入る正確なメカニズムはまだ完全には解明されていませんが、特に腸管バリア機能の障害がある場合、消化管からの移行が主な原因と考えられており、これはいくつかの慢性炎症性疾患で観察される特徴です。[ 104 ]
血液由来の微生物DNAシグネチャーは、糖尿病、心血管疾患、癌など、さまざまな疾患の潜在的な非侵襲性バイオマーカーとして研究されてきた。いくつかの研究では、このようなシグネチャーが癌の種類を区別できる可能性さえ示唆されている。[ 105 ] [ 106 ]
関心が高まっているにもかかわらず、血液マイクロバイオームの存在とその生物学的意義については依然として議論が続いている。主な懸念事項としては、シーケンスとバイオインフォマティクス解析における技術的な限界、および汚染や解析アーティファクトのリスクが高いことが挙げられる。[ 107 ] [ 108 ]
これらの不確実性に対処するため、循環微生物DNAがヒトマイクロバイオーム全体をどの程度代表しているかを判断するために、厳密に管理された前向きな多国籍概念実証研究が提案されている。[ 109 ]
病気と死 人間の体は、必須栄養素の供給源として無数の細菌遺伝子に依存しています。[ 110 ] メタゲノム研究と疫学研究の両方で、ヒトマイクロバイオームが、2型糖尿病や肥満から炎症性腸疾患、パーキンソン病、さらにはうつ病などの精神疾患に至るまで、幅広い疾患の予防に重要な役割を果たしていることが示されています。[ 111 ] 腸内細菌叢 とさまざまな細菌との共生関係は、個人の免疫応答に影響を与える可能性があります。[ 112 ] 腸内微生物によって生成される代謝物は、2型糖尿病の原因因子であるようです。[ 113 ] マイクロバイオームに基づく治療はまだ初期段階ですが、特に薬剤耐性C. difficile 感染症の治療[ 114 ]や糖尿病治療 [ 115 ] において有望視されています。
クロストリジオイデス・ディフィシル 感染症細菌C. difficile が圧倒的に存在すると、 消化管感染症を引き起こします。これは通常、抗生物質の投与によって引き起こされたと考えられる腸内細菌叢の異常と関連しています。抗生物質の使用は、消化管内の有益な腸内細菌叢を根絶し、通常は病原菌が優勢になるのを防ぎます。[ 116 ] C. difficile 感染症の従来の治療法には、追加の抗生物質療法が含まれますが、有効率は平均 20 ~ 30% です。[ 117 ] 健康な腸内細菌の重要性を認識した研究者たちは、糞便微生物移植 (FMT)と呼ばれる手順に注目しました。これは、 C. difficile 感染症 (CDI)などの消化器疾患を患っている患者が、正常な機能を持つ腸内細菌叢を回復することを期待して、健康な人の糞便内容物を受け取るものです。[ 118 ] 糞便微生物移植は、抗生物質が効かなかった、または抗生物質投与後に再発したCDI患者に対して約85~90%の有効性があります。[ 119 ] [ 120 ] CDI患者のほとんどは、1回のFMT治療で回復します。[ 121 ] [ 116 ] [ 122 ]
癌 がんは一般的に宿主の遺伝的要因と環境要因による疾患ですが、微生物はヒトのがんの約20%に関与しています。[ 123 ] 特に大腸がんの潜在的な要因に関しては、細菌密度は 小腸 の100万倍高く、大腸では小腸に比べて約12倍多くのがんが発生しており、大腸がんや直腸 がんにおける微生物叢の病原性役割を確立している可能性があります。[ 124 ] 微生物密度は、大腸がんの評価における予後 ツールとして使用できる可能性があります。 [ 124 ]
微生物叢は、(i) 腫瘍細胞の増殖と死のバランスを変えること、(ii) 免疫系の機能を調節すること、(iii) 宿主が産生する因子、食品、医薬品の代謝に影響を与えること、という 3 つの大きな方法で発がんに影響を与える可能性があります。[ 123 ] 皮膚、口腔咽頭、呼吸 器、消化器、泌尿生殖 器などの境界表面に発生する腫瘍には、微生物叢が存在します。腫瘍部位に微生物が相当数存在するからといって、関連性や因果関係が確立されるわけではありません。むしろ、微生物は腫瘍の酸素分圧 や栄養プロファイルが好都合であると感じる可能性があります。特定の微生物の個体数の減少や酸化ストレス の誘発もリスクを高める可能性があります。[ 123 ] [ 124 ] 地球上に存在する約 10 30 種類の微生物のうち、10 種類は国際がん研究機関 によってヒト発がん物質として指定されています。[ 123 ] 微生物は、宿主の細胞増殖を直接促進するタンパク質やその他の因子を分泌したり、発がんに寄与する急性または慢性の炎症を引き起こすなど、宿主の免疫系を上方 または下方制御したりする 可能性があります。[ 123 ]
免疫機能と炎症の発症の関係について、粘膜 表面バリアは環境リスクにさらされ、恒常性を 維持するために迅速に修復されなければなりません。宿主または微生物叢の回復力が低下すると、悪性腫瘍に対する抵抗力も低下し、炎症や癌を引き起こす可能性があります。バリアが破られると、微生物はさまざまな経路を介して炎症促進性または免疫抑制性のプログラムを引き起こす可能性があります。[ 123 ] 例えば、癌関連微生物は、腫瘍微小環境内でNF-κBシグナル伝達を活性化するようです。ヌクレオチド結合オリゴマー化ドメイン様 受容体(NLR)ファミリーメンバーであるNOD-2 、NLRP3 、NLRP6 、 NLRP12 などの他のパターン認識受容体は、大腸癌の媒介に役割を果たしている可能性があります。[ 123 ] 同様に、ヘリコバクター・ピロリは 、胃で慢性炎症反応を引き起こすため、胃癌のリスクを高めるようです。[ 123 ] [ 124 ]
炎症性腸疾患 炎症性腸疾患は、潰瘍性大腸炎とクローン病という2つの異なる疾患から成り、これらの疾患はいずれも腸内細菌叢の乱れ(ディスバイオシス とも呼ばれる)を伴います。このディスバイオシスは、腸内細菌の多様性の低下という形で現れ、[ 125 ] [ 126 ] 個人の自然免疫応答を変化させる宿主遺伝子の欠陥と相関しています。[ 125 ]
百歳以上の高齢者の腸内細菌叢 100歳以上の人、いわゆる百寿者 は、独特の腸内マイクロバイオームを持っています。このマイクロバイオームは、新しい二次胆汁酸 を合成できる微生物が 特徴的に豊富です。[ 138 ] これらの二次胆汁酸には、健康的な老化に寄与する可能性のあるリトコール酸 のさまざまなアイソフォームが含まれます。 [ 138 ]
死 死後、生体のマイクロバイオームは崩壊し、ネクロバイオーム と呼ばれる異なる微生物群が複雑な物理的分解過程の重要な活性成分として確立される。その時間経過に伴う予測可能な変化は、死亡時刻の特定に役立つと考えられている。[ 139 ] [ 140 ]
変化、変調、伝送腸内生態系と免疫系を調節するためのマイクロバイオームに基づく介入[ 142 ] Hygiene ,[ 143] probiotics ,[ 142] prebiotics ,[ 144] synbiotics ,[ 145] light therapy ,[ 146] microbiota transplants (fecal [ 147] or skin [ 148] ), antibiotics ,[ 149] exercise ,[ 150] [ 151] diet ,[ 152] breastfeeding ,[ 153] aging [ 154] can change the human microbiome across various anatomical systems or regions such as skin and gut.
Person-to-person transmission The human microbiome is transmitted between a mother and her children , as well as between people living in the same household .[ 155] [ 156]
Research
Sexome The sexome refers to microbes left on genitalia after penetrative sex. In the context of forensic science , the sexome can potentially aid in sexual assault casework for perpetrator identification when human male DNA is absent.[ 161]
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Candida sp. は、 胃の IFI 患者で最も頻繁に同定される種でもあります。 かつては、胃酸は胃に侵入した微生物を殺し、胃の独特な生態環境は微生物の定着や感染には適さないと考えられていました。しかし、培養非依存的な方法を用いた複数の研究により、胃には Streptococcus 属、 Neisseria 属、 Lactobacillus 属など、8つの門に属する最大120種もの酸耐性細菌が多数存在することが確認されています 。26, 27 さらに、 Candida albicansは 強酸性環境でも良好に増殖することができ、 28 一部の遺伝子型は胃粘膜病変の重症度を高める可能性があります 。29 1 2 3 Erdogan A 、Rao SS (2015 年 4 月)。「小腸真菌過剰増殖」。Current Gastroenterology Reports。17 (4) 16。doi : 10.1007 /s11894-015-0436-2。PMID 25786900。S2CID 3098136。 小腸真菌過剰増殖( SIFO )は 、消化器症状を伴う小腸内の真菌の過剰増殖を特徴とする。カンジダ症は 、特に免疫不全患者やステロイドまたは抗生物質 を 投与されている患者において消化器症状を引き起こすことが知られている。しかし、免疫不全ではない被験者の小腸における真菌の過剰増殖が原因不明の消化器症状を引き起こす可能性があるという文献は、ごく最近になって出現しつつある。最近の 2 つの研究では、 原因不明の GI 症状のある一連の患者のうち26 % (24/94) と 25.3 % (38/150) が SIFO であったことが示されました。これらの患者で観察された最も一般的な症状は、げっぷ、腹部膨満感、消化不良、吐き気、下痢、ガスでした。... 真菌と細菌の相互作用はさまざまな方法で作用し、相乗的、拮抗的、または共生的である可能性があります [29]。 ラクトバチルス属などの一部の細菌は、過酸化水素を生成することによって腸内の カンジダ 属の病原性と増殖の両方を阻害することができます [30]。化学療法や抗生物質の使用による粘膜バリアの損傷や GI 微生物叢の破壊、炎症プロセス、免疫分子の活性化、上皮修復の破壊はすべて真菌の過剰増殖を引き起こす可能性があります [27]。 ↑ Marcon MJ、Powell DA (1992 年4 月 ) 。 「マラセチア属菌によるヒト感染症」 。Clinical Microbiology Reviews。5 ( 2 ): 101–19。doi : 10.1128 / CMR.5.2.101。PMC 358230。PMID 1576583 。 ↑ Roth RR、James WD (1988)。 「 皮膚の微生物生態学」。Annual Review of Microbiology。42 ( 1): 441–64。doi : 10.1146 / annurev.mi.42.100188.002301。PMID 3144238 。 ↑ Hannigan GD、Meisel JS、Tyldsley AS、Zheng Q、Hodkinson BP、SanMiguel AJ、et al. 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外部リンク 「あなたの内なる秘密の世界」展 2015-2016年、アメリカ自然史博物館 FAQ:ヒトマイクロバイオーム、2014年1月、米国微生物学会