微生物叢

微生物叢は、植物を含むすべての多細胞生物の内部および表面に見られる、共生、共生、または病原性の微生物の範囲です。微生物叢には、細菌、古細菌、原生生物、真菌、ウイルスが含まれ、^{[2] [3]}宿主の 免疫、ホルモン、代謝の恒常性維持に非常に重要であることがわかっています。

マイクロバイオームという用語は、生態学的ニッチに生息する微生物の集合ゲノム、または微生物そのものを指します。^{[4] [5] [6]}

微生物叢と宿主は進化の過程でエピジェネティクスと遺伝的特徴から相乗効果を生み出すユニットとして出現し、総称してホロバイオントと呼ばれることもあります。^{[7] [8]}ヒトや他の後生動物の腸内微生物叢の存在は、後生動物と細菌の共進化を理解する上で重要です。^{[9] [10]微生物叢は、発酵産物（}短鎖脂肪酸）である酢酸を介して、腸の免疫および代謝反応に重要な役割を果たしています。^[11]

単純な生命体から人間に至るまで、すべての植物や動物は微生物と密接に関係して生きています。 ^[12]マイクロバイオームの認識を促進したいくつかの進歩には以下が含まれます。

• メタゲノミクスとメタトランスクリプトミクスの分野における単一細胞および微生物群集全体のゲノムおよび遺伝子発現解析を実行する能力^[13]
• 複数の分野の研究者がアクセスできるデータベース^[13]
• 複雑なデータセットに適した数学的解析手法^[13]

生物学者は、微生物が時折の共生の事例研究をはるかに超えて、生物の表現型の重要な部分を構成していることを理解するようになりました。 ^[13]

片利共生は、 19世紀にルーヴァン大学のベルギー人教授ピエール＝ジョセフ・ファン・ベネデン（1809–1894）によって開発された概念^[14]であり、微生物叢の中心であり、微生物叢では微生物が無害な共存状態で宿主に定着します。宿主との関係は、生物が宿主にとって有用であることがわかっている作業を行う場合は相利共生的と呼ばれ、 ^{[15] ： 700  [16]宿主にとって不利な場合は}寄生的と呼ばれます。他の著者は、両者に利益がある状況を相利共生的、影響を受けていない宿主が共生生物に利益をもたらす状況を片利共生的と定義しています。^[17]栄養素の交換は双方向または一方向であり、状況に依存し、さまざまな方法で発生する可能性があります。^[17]存在することが予想され、通常の状況では病気を引き起こさない微生物は、正常フローラまたは正常微生物叢とみなされます。^[15]正常細菌叢は無害であるだけでなく、宿主を保護することもできる。^[18]

哺乳類から海綿動物まで、動物における微生物叢の最初の獲得は出生時に起こり、生殖細胞系を通して起こることさえある。植物では、コロニー形成のプロセスは地下の根圏、発芽種子の周囲、精圏で開始されるか、地上部分、葉圏、花圏または花圏から始まる。^[19]根圏微生物叢の世代を超えた安定性は、植物の種類によって決まるが、それ以上に土壌の組成、すなわち生物環境と非生物環境によって決まる。^{[20]臨床的には、慢性}クロストリジウム・ディフィシル感染症などの感染症を治療するために、糞便微生物叢移植によって新しい微生物叢を獲得することができる。^[21]

ヒトの微生物叢には、細菌、真菌、古細菌、ウイルスが含まれます。人体に生息する微小動物は除外されます。ヒトマイクロバイオームとは、それらの集合的なゲノムを指します。^[15]

人間は多くの微生物に覆われている。従来の推定では、人間はヒト細胞よりも10倍多くの非ヒト細胞とともに生きているとされていたが、最近の推定では、この比率は3:1、さらには数で約1:1（質量で1:350）にまで低下している。^{[22] [23] [24] [25] [26]}

実際、これらは非常に小さく、人体には約100兆個の微生物叢があり、^[27]修正推定では約39兆個あり、「基準」となる70kgの人体の総質量はわずか0.2kgです。^[26]

ヒトマイクロバイオームプロジェクトは、ヒトの微生物叢のゲノム配列を決定し、特に皮膚、口、鼻、消化管、膣に生息する微生物叢に焦点を当てました。^[15] 2012年に最初の結果が発表され、マイルストーンを達成しました。^[28]

• 両生類は皮膚に微生物叢を持っています。^{[29]いくつかの種は}バトラコキトリウム・デンドロバティディスという真菌を運ぶことができ、他の種では微生物叢に応じて致命的な感染症であるツボカビ症を引き起こす可能性があり、病原体の定着に抵抗したり、抗菌皮膚ペプチドでその成長を抑制したりします。^[30]
• 新生児の有袋類は、組織学的に未熟な免疫組織を持って生まれ、独自の免疫防御を構築することができません。そのため、保護のために母親の免疫システム^[31]と母乳^[32]に大きく依存しています。ほとんどの有袋類は袋を持っており、自身の微生物叢は発情期、出産/発情期、発情期後^[33]の生殖段階を通じて変化します。袋や皮膚分泌物の中には抗菌ペプチドが確認されているものもあり、この脆弱な時期に子供をサポートしていると考えられます。
• 哺乳類では、牛などの草食動物はルーメンマイクロバイオームに依存してセルロースをタンパク質、短鎖脂肪酸、ガスに変換します。培養法では、存在するすべての微生物に関する情報を提供することはできません。比較メタゲノム研究では、個々の牛が同一の飼料を与えられ、一緒に飼育され、植物細胞壁資源の利用において明らかに機能的に同一であるにもかかわらず、著しく異なるコミュニティ構造、予測される表現型、代謝ポテンシャルを持っているという驚くべき結果が得られました^{[34] 。}
• マウスは、マイクロバイオームに関して最も研究されている哺乳類となっている。腸内細菌叢は、アレルギー性気道疾患、肥満、胃腸疾患、糖尿病との関連で研究されている。低用量抗生物質による周産期の微生物叢の変化は、アレルギー性気道疾患に対する将来の感受性に長期的な影響を及ぼす可能性がある。微生物の特定のサブセットの頻度は、疾患の重症度に関連している。出生後早期の特定の微生物の存在は、将来の免疫反応を指示する。^{[35] [36]}無菌マウスでは、特定の腸内細菌が、結腸制御性T細胞の蓄積を促進する特定の表現型と、マウスの肥満と盲腸代謝物濃度を調整する菌株を受容体である無菌マウスに伝達することが判明した。^[37]この組み合わせアプローチにより、微生物がヒト生物学に及ぼす貢献をシステムレベルで理解することができる。^[38]しかし、肺や膣などの他の粘液組織も喘息、アレルギー、膣炎などの疾患との関連で研究されてきました。^[39]
• 昆虫は独自のマイクロバイオームを持っています。例えば、ハキリアリは地下に巨大なコロニーを形成し、毎年何百キロもの葉を収穫しますが、葉に含まれるセルロースを直接消化することはできません。彼らはコロニーの主な食料源として菌類園を維持しています。菌類自体はセルロースを消化しませんが、多様な細菌を含む微生物群がセルロースを消化しています。微生物集団のゲノム解析により、セルロースの消化に関与する遺伝子が多数明らかになりました。このマイクロバイオームの予測される炭水化物分解酵素プロファイルは、ウシのルーメンのものと似ていますが、種の構成はほぼ完全に異なります。^[40]ミバエの腸内細菌叢は、上皮の更新速度、細胞間隔、上皮内のさまざまな細胞タイプの構成に影響を与えることで、腸の外観に影響を与える可能性があります。^[41]蛾のSpodoptera exiguaがバキュロウイルスに感染すると、免疫関連遺伝子がダウンレギュレーションされ、腸内細菌叢の量が増加する。^[42]双翅目昆虫の腸では、腸内分泌細胞が腸内細菌叢由来の代謝物を感知し、常在細菌叢に対する宿主腸管自然免疫応答の抗菌、機械的、代謝的枝葉を調整する。^[43]
• 魚類は独自の微生物叢を持っており、その中には寿命の短い種であるノトブランキウス・フルゼリ（ターコイズ・メダカ）も含まれる。若いメダカから中年のメダカに腸内微生物叢を移植すると、中年のメダカの寿命が大幅に延びる。^[44]

植物のマイクロバイオームは最近、種子に由来することが発見されました。^[46 ]種子を介して伝染する微生物は、特定の経路で発育中の苗に移行し、特定のコミュニティは葉に移動し、他のコミュニティは根に移動します。^[46]右の図では、根圏に定着し、根に入り、匍匐茎を介して次の塊茎世代に定着する微生物叢が赤色で視覚化されています。母塊茎に存在し、匍匐茎を通過して植物と次の世代の塊茎に移動する細菌は青色で示されています。^[45]

• 土壌はジャガイモの塊茎に生息する細菌の主な貯蔵庫である
• 細菌はジャガイモの品種とは関係なく土壌から採取される
• 細菌は主に植物の内側から匍匐茎を介して塊茎に定着する可能性がある。
• ジャガイモの塊茎の細菌叢は、塊茎の世代から世代へと伝わる細菌と、土壌から集められた細菌が根を介してジャガイモの植物に定着する細菌で構成されています。^[45]

植物は様々な栄養素を提供するため、微生物にとって魅力的な宿主である。植物上の微生物は、着生菌（植物上で見つかる）または内生菌（植物組織内で見つかる）である。^{[47] [48]} 卵菌類と真菌は、収斂進化を通じて同様の形態を発達させ、同様の生態学的地位を占めている。これらは、宿主細胞に侵入する糸状の構造である菌糸を発達させる。相利共生の状況では、植物はしばしば菌類の共生者から六炭糖を無機リン酸と交換する。このような非常に古い関係は、植物が最初に陸上に定着したときに役立ったと推測されている。^{[17] [49]} 植物成長促進細菌（PGPB）は、窒素固定、リンなどのミネラルの可溶化、植物ホルモンの合成、ミネラル吸収の直接的な促進、病原体からの保護など、植物に不可欠なサービスを提供する。 ^{[50] [51]} PGPBは、生態学的ニッチや基質をめぐって病原体と競合したり、阻害性アレロケミカルを生成したり、宿主植物に病原体に対する全身抵抗性を誘導したりすることで、植物を病原体から保護する可能性がある^[19]

宿主とその微生物叢との共生関係が哺乳類の免疫系にどのような影響を与えるかは、現在研究段階にある。 ^{[52] [53]}多くの動物では、免疫系と微生物叢は化学信号を交換することで「クロストーク」を起こし、微生物叢が免疫反応や標的化に影響を与える可能性がある。^{[54]細菌は直接接触や}出産後に母親から子供に伝染する可能性がある。^[55]乳児の微生物叢が確立されると、共生細菌が急速に腸内に定着し、さまざまな免疫反応を促し、免疫系を「プログラミング」して長期的な効果をもたらす。^[54]細菌は腸粘膜に関連するリンパ組織を刺激することができ、これにより組織は腸内に侵入する可能性のある病原体に対する抗体を産生することができる。^[54]

ヒトのマイクロバイオームは、腸内のToll様受容体の活性化に役割を果たしている可能性がある。Toll様受容体は、宿主細胞が危険を認識し、損傷を修復するために使用するパターン認識受容体の一種である。病原体はこの共存に影響を及ぼし、疾患、炎症のメカニズム、免疫寛容、自己免疫疾患に対する感受性を含む免疫調節異常を引き起こす可能性がある。^{[56] [57]}

生物は生態系の中で進化し、ある生物の変化が他の生物の変化に影響を及ぼします。ホロゲノム進化理論では、自然選択の対象は個々の生物ではなく、微生物群集を含む関連生物全体であると提唱されています。

サンゴ礁。ホロゲノム理論はサンゴ礁の研究から生まれました。^[58]サンゴ礁は生物が作り出した最大の構造物であり、非常に複雑な微生物群が豊富に存在します。過去数十年間でサンゴの個体数は大幅に減少しています。気候変動、水質汚染、乱獲は、病気にかかりやすくなる原因となるストレス要因として挙げられる3つの要因です。20種類以上のサンゴ病が報告されていますが、そのうち原因物質が分離され特徴付けられているのはほんの一握りです。サンゴの白化はこうした病気の中で最も深刻です。地中海では、 1994年に初めてOculina patagonicaの白化が報告され、すぐにVibrio shiloiの感染によるものであることが判明しました。1994年から2002年まで、東地中海では毎年夏にO. patagonicaの細菌性白化が発生していました。しかし驚くべきことに、2003年以降、地中海東部のO. patagonicaはV. shiloi感染に耐性があるものの、他の病気は依然として白化を引き起こしている。この驚きは、サンゴの寿命が数十年と長く^{[59] 、}適応免疫系を持たないという知識から来ている。^{[引用が必要]}サンゴの自然免疫系は抗体を生成せず、進化の時間スケール以外では新たな課題に対応できないと思われる。^{[引用が必要]}

サンゴがどのようにして特定の病原体に対する耐性を獲得したのかという謎は、サンゴと共生する微生物群集の間に動的な関係が存在するという2007年の提案につながった。サンゴの構成を変えることで、ホロバイオントは遺伝子変異と選択のみよりもずっと速く変化する環境条件に適応できると考えられている。この仮説を高等植物や動物を含む他の生物に外挿することで、ホロゲノム進化理論が提案された。^[58]

2007年時点では、^{[アップデート]}ホロゲノム理論はまだ議論中であった。^[60] 主な批判は、V. shiloi がサンゴの白化の原因物質として誤認され、白化したO. patagonicaに存在したのは単に日和見的なコロニー形成によるものだという主張であった。^[61]これが真実であれば、理論の根拠となった基本的な観察は無効となる。この理論は、従来の自然選択のメカニズムでは説明できない急速な適応の変化を説明する方法として、大きな支持を得ている。ホロゲノム理論では、ホロバイオントは自然選択の主要単位になっただけでなく、細胞レベル（共生、内部共生）およびゲノムレベルでも観察される統合の他のステップの結果でもある。^[7]

標的アンプリコンシーケンシングは、研究対象のコミュニティの構成についてある程度の予想を持つことに依存しています。標的アンプリコンシーケンシングでは、系統学的に有益なマーカーがシーケンシングのターゲットとなります。このようなマーカーは、理想的には、予想されるすべての生物に存在する必要があります。また、プライマーが幅広い生物の遺伝子をターゲットにできるほど十分に保存され、分類レベルでより細かい解像度を可能にするほど急速に進化する必要があります。ヒトマイクロバイオーム研究の一般的なマーカーは、細菌の16S rRNAの遺伝子です（つまり、 「16S rDNA」、リボソームRNA分子をコードするDNA配列）。^[62]リボソームはすべての生物に存在するため、16S rDNAを使用すると、他のマーカーを使用する場合よりも多くの生物からDNAを増幅できます。 16S rRNA 遺伝子には、ゆっくりと進化する領域と、超可変領域(HVR)とも呼ばれる 9 つの急速に進化する領域の両方が含まれています。 ^[63]前者は幅広いプライマーを設計するために使用でき、後者はより細かい分類上の区別を可能にします。ただし、16S rDNA では、種レベルの解像度は通常は不可能です。プライマーの選択は重要なステップです。プライマーでターゲットできないものは増幅されず、したがって検出されないためです。さらに、異なるプライマー セットを選択して、遺伝子内の異なる HVR またはそのペアを増幅できます。増幅する HVR の適切な選択は、対象の分類群に応じて行う必要があります。異なるターゲット領域が分類上の分類に影響を与えることが示されているためです。^[64]

真核生物とウイルスのコミュニティを対象とした研究は限られており^[65]、宿主DNAを増幅から除外することや、ヒトのマイクロバイオームにおける真核生物とウイルスのバイオマスの減少という課題を抱えています^{[66] 。}

アンプリコンの配列が決定された後、分子系統学的手法を使用して微生物群集の構成を推測します。これは、クラスタリング手法を使用してアンプリコンを操作分類単位(OTU) にクラスタリングするか、またはノイズ除去手法を使用してアンプリコン配列バリアント(ASV) を識別することによって実行できます。

次に、配列間の系統関係を推測します。データの複雑さのため、UniFrac距離などの距離測定は通常、マイクロバイオームサンプル間で定義され、下流の多変量法は距離マトリックスで実行されます。重要な点は、データの規模が広範囲にわたるため、利用可能な情報からパターンを識別するには、さらなるアプローチを講じる必要があることです。データの分析に使用されるツールには、VAMPS、^[67] QIIME、^[68] mothur ^[69]、およびノイズ除去用のDADA2 ^[70]またはUNOISE3 ^[71]があります。

メタゲノミクスは微生物群集の研究にも広く使われている。^{[72] [73] [74]}メタゲノムシーケンシングでは、環境サンプルからDNAを非標的方式で直接回収し、群集の全メンバーの全遺伝子から偏りのないサンプルを得ることを目指す。最近の研究では、ショットガンサンガーシーケンシングやパイロシーケンシングを用いてリード配列を回収している。^[75]次に、リードをコンティグに組み立てることができる。配列の系統学的同一性を決定するために、 BLASTなどの方法を用いて利用可能な全ゲノム配列と比較する。このアプローチの欠点の1つは、微生物群集の多くのメンバーが代表的な配列ゲノムを持っていないことであるが、これは16S rRNAアンプリコンシーケンシングにも当てはまり、根本的な問題である。^{[62]ショットガンシーケンシングでは、未知のゲノムを高カバレッジ（50～100倍）で配列し、事実上de novo}ゲノムアセンブリを行うことでこの問題を解決できる。未知の生物の完全なゲノムが利用可能になるとすぐに、系統学的に比較され、新しい分類群を作成することで、その生物を生命の樹の位置に配置することができます。新しいアプローチは、ショットガンシーケンスと近接ライゲーションデータ（Hi-C）を組み合わせて、培養せずに完全な微生物ゲノムを組み立てることです。^[76]

メタゲノミクスは参照配列の利用可能性によって制限されるという事実にもかかわらず、標的アンプリコンシーケンシングに対するメタゲノミクスの重要な利点の1つは、メタゲノミクスデータによってコミュニティDNAの機能的可能性を解明できることです。^{[77] [78]}標的遺伝子調査では、異なる生物の同じ遺伝子間の系統関係しか明らかにできないため、これを行うことはできません。機能分析は、回復された配列をKEGGなどのメタゲノム注釈のデータベースと比較することによって行われます。これらの遺伝子が関与する代謝経路は、MG-RAST、 ^[79] CAMERA ^[80]およびIMG/Mなどのツールを使用して予測できます。^[81]

メタトランスクリプトミクス研究は、抽出したRNAのピロシークエンシングなどの方法を通じて微生物群集の遺伝子発現を研究するために行われてきました。^[82]構造に基づく研究では、微生物叢からのリボザイムなどの非コードRNA （ncRNA）も特定されています。 ^[83] メタプロテオミクスは、微生物叢によって発現されるタンパク質を研究し、その機能的可能性についての洞察を与えるアプローチです。^[84]

2008年に開始されたヒトマイクロバイオームプロジェクトは、健康な人間と病気の人間の両方に見られる微生物を特定し、特徴付けるための米国国立衛生研究所の取り組みでした。[ 85 ] ¹億1500万ドルの予算による実現可能性調査として特徴付けられるこの5年間のプロジェクトは、ヒトマイクロバイオームの変化が人間の健康や病気にどのように関連しているかをテストしました。^[85]

地球マイクロバイオームプロジェクト（EMP）は、自然サンプルを収集し、世界中の微生物群を分析する取り組みです。微生物は非常に豊富で多様であり、生態系において重要な役割を果たしています。しかし、2010年の時点では^[update]、地球全体の環境DNA配列解析の取り組みで得られたDNAは、海水1リットルまたは土壌1グラムに含まれるDNAの1％未満であると推定されており、^[86]微生物間の具体的な相互作用はほとんどわかっていません。EMPは、さまざまなバイオームから最大20万のサンプルを処理し、地球上の微生物の完全なデータベースを作成し、微生物の構成と相互作用によって環境と生態系を特徴付けることを目的としています。これらのデータを使用して、新しい生態学的および進化論的理論を提案し、テストすることができます。^[87]

腸内細菌叢は、消化できない多糖類（難消化性デンプン、オリゴ糖、イヌリンの発酵）の分解、腸の完全性の強化や腸上皮の形成、エネルギーの採取、病原体からの防御、宿主の免疫の調節などの役割を果たすため、宿主の健康にとって非常に重要です。^{[88] [89]}

いくつかの研究では、糖尿病患者の腸内細菌構成は変化しており、ラクトバチルス・ガセリ、ストレプトコッカス・ミュータンス、クロストリジウム属細菌が増加し、ロゼブリア・インテスティナリスやフェカリバクテリウム・プラウスニッツィなどの酪酸産生細菌が減少することが示されています。^{[90] [91]}この変化は、抗生物質の乱用、食事、年齢など多くの要因によるものです。

酪酸産生の減少は腸管透過性の欠陥と関連しており、グラム陰性細菌細胞壁からの循環リポ多糖類のレベルが上昇するエンドトキシン血症につながる可能性があります。エンドトキシン血症はインスリン抵抗性の発症と関連していることがわかっています。^[90]

さらに、酪酸の生成はセロトニンレベルに影響を与えます。^[90]セロトニンレベルの上昇は肥満に寄与しており、糖尿病発症の危険因子であることが知られています。

人間の腸内細菌叢の定着は出生前から始まっている可能性がある。^[92]細菌叢の発達に影響を与える環境要因は複数あるが、その中でも出産様式は最も影響力の大きい要因の一つである。^[93]

特に子供の腸内細菌叢に大きな変化を引き起こすことが観察されているもう一つの要因は抗生物質の使用であり、これはBMIの上昇などの健康問題と関連しており、^{[94] [95]}、さらには肥満などの代謝性疾患のリスク増加にも関連しています。[ ^{96]乳児では、アモキシシリンやマクロライドが、ビフィズス菌、腸内細菌、クロストリジウムなどの細菌クラスの変化を特徴とする腸内細菌叢の大幅な変化を引き起こすことが観察されています。 [97]}成人における抗生物質の1回の投与は、細菌と真菌の両方の微生物叢の変化を引き起こし、真菌群集ではさらに永続的な変化を伴います。^[98]細菌と真菌は腸内で共存しており、存在する栄養源をめぐって競合している可能性が最も高いです。^{[99] [100]} Seelbinder et al .腸内の常在細菌が、その代謝産物、特にプロピオン酸、酢酸、5-ドデセノ酸によってカンジダ・アルビカンスの増殖と病原性を制御することがわかった。 ^[98] カンジダは以前からIBDと関連付けられており^[101]、さらに、重度のIBD患者に投与される生物学的製剤インフリキシマブに反応しない患者で増加することが観察されている。^[102]プロピオン酸と酢酸はどちらも短鎖脂肪酸（SCFA）であり、腸内細菌叢の健康に有益であることが観察されている。^{[103] [104] [105]}抗生物質が腸内細菌の増殖に影響を与えると、特定の真菌が過剰増殖する可能性があり、制御されないと病原性となる可能性がある。^[98]

人間の体内に生息する微生物DNAは、その人を一意に識別することができます。匿名で微生物DNAデータを提供すると、その人のプライバシーが侵害される可能性があります。その人の健康状態や身元が明らかになる可能性があります。^{[106] [107] [108]}

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Scholia には、マイクロバイオームに関するトピックプロファイルがあります。