薬理微生物学

Pharmacomicrobiomicsは、ERC-2009-StGプロジェクト募集（提案番号242860、タイトル「PharmacoMICROBIOMICS、個人間の異なる薬物反応のマイクロバイオーム決定要因の研究」）でMarco Candela教授によって提案され、2010年にRizkallahら（Ramy K. Aziz研究グループ）によって初めて公に造られ、マイクロバイオームの変異が薬物の配置、作用、毒性に及ぼす影響として定義されています。^[1] Pharmacomicrobiomicsは、異物または外来化合物と腸内マイクロバイオームとの相互作用に関係しています。腸内には1000種を超える100兆個以上の原核生物が生息していると推定されています。^{[2] [3]}腸内では、微生物が宿主の発達、免疫、栄養機能の調節を助けます。^[4]微生物の集合ゲノムは人間の代謝能力を拡張し、多様な源から栄養素を捕捉することを可能にします。^[5]つまり、体内に侵入した化学物質の代謝を助ける酵素の分泌、肝臓や腸の酵素の改変、人間の代謝遺伝子の発現の調節を通じて、微生物は異物摂取に大きな影響を与えることができます。^[6]

特定の異物とマイクロバイオームの相互作用を理解するための取り組みには、従来、in vivoモデルとin vitroモデルの使用が伴ってきました。^[7]最近では、微生物群から得られたゲノム DNA の次世代シーケンシングが、微生物群内の生物の特定に使用され、環境内の微生物の構成の正確なプロファイルが可能になっています。ヒトマイクロバイオームプロジェクト(HMP) などのイニシアチブは、口腔、腸、膣、皮膚、鼻腔環境の微生物構成を特徴付けることを目的としています。^[8]このプロジェクトやその他のマイクロバイオーム特性評価プロジェクトにより、薬理マイクロバイオームの研究が加速しています。人体のマイクロバイオームを広範に理解することで、マイクロバイオームによって実行されるプロセスによって増強または活性化されない新しい治療法や個別化された薬物治療の開発につながる可能性があります。

1973年の論文で、ロナルド・シェラインは、消化管マイクロバイオームは少なくとも肝臓と同等の代謝能力を持つ臓器として機能する能力があると述べました。^[9]それ以来、健康と病気の媒介におけるヒトマイクロバイオームの重要性が認識され、異物と微生物との特定の相互作用がin vitroまたはin vivoの方法を使用して特徴付けられてきました。しかし、完全な代謝プロファイルを考慮した研究はほとんどなく、異物代謝と毒性学におけるマイクロバイオームの累積的な役割はほとんど未解明のままであると言う人もいます。^[10]米国とヨーロッパで最も売れている医薬品の84％は経口投与されると報告されており、これが最も一般的な薬物投与方法となっています。^[11]これは、特に溶解性や浸透性が低い薬物の大部分がマイクロバイオームに遭遇し、還元反応や加水分解反応を受けることを意味しています。^{[7] ヒト} のマイクロバイオームを臓器とみなす考え方は、科学文献ではごく一般的である。^[12]しかし、マイクロバイオームをクラウドとみなす方が生物学的にはより正確である。^[13 ] なぜなら、 「マイクロバイオーム クラウド モデル」^[13]の方が、マイクロバイオームの動的構成に関連する不確実性をよりよく反映しているからである。マイクロバイオームの変動性を理解することは、薬物マイクロバイオーム相互作用を理解し、調整するための鍵となる。同じ患者が特定の日に薬剤に適切に反応するとしても、感染、抗菌療法、放射線療法などにより患者のマイクロバイオームが劇的に変化すると、薬剤に対する反応は驚くほど大きく異なる可能性がある。16S rRNAショットガン メタゲノム シーケンシングなどのシーケンシング技術は、微生物群集の生物多様性を捉えることで、薬物マイクロバイオーム分野の急速な拡大を促進してきた。 2007年と2008年にそれぞれ設立されたヒトマイクロバイオームプロジェクトとヒト腸管のMETAgenomics (MetaHIT)は、ヒトマイクロバイオームの変異を特徴付けることを目的としています。^[14]これらの大規模プロジェクトは、個人間の微生物組成の変動を考慮できる統計モデルの生成を可能にするため、薬理微生物学研究の基礎となります。

「ファーマコマイクロバイオミクス」という用語は、2010年に初めて文献で提案され^{[1] 、その後、2011年に「pharmacomicrobiomics.org」と「pharmacomicrobiomics.com」というドメインがリリースされました。新卒の薬学生チーム（マリアム・リズカラとラマ・サード）が「PharmacoMicrobiomics」という名前（ブランド名を表す大文字のM）の最初の公開データベースを構築し、公開しました[15]}。それ以来、この用語は毎年PubMedに掲載されるようになり、11年後には50件の出版物という節目を突破しました（PubMed検索）。

異物と宿主微生物叢との相互作用は、主に生体内動物モデルを用いて評価されてきたが、これは、自然のヒト腸をモデル化することが難しいためである。一般に、細菌のコロニー形成のパターンは動物によって同じであり、小腸から大腸の回盲部移行部に向かって、pHと微生物の数はともに徐々に増加している。^[7]ヒトの糞便でコロニー化した無菌ラットは、一般に、腸内微生物環境の動物モデル化におけるゴールドスタンダードと見なされている。^[7]しかし、酵素活性は生物間で大きく異なる可能性がある。

ヒトの糞便サンプルで見つかった微生物は、腸内微生物叢をかなり代表しており、in vitro培養で頻繁に使用されています。さまざまなin vitro微生物モデリング技術も開発されています。静的バッチ培養は、定期的に培地を補充せずに細菌をプレーティングするものです。^[17]半連続培養システムでは、細菌の増殖を妨げることなく培地を追加でき、pH 制御機能が含まれます。^[18]連続培養システムは、培地を継続的に補充および除去するため、腸の培養システムによく似ています。^[19]ヒト腸内微生物システムシミュレーター (SHIME) は、5 段階リアクターを使用して小腸と大腸をモデル化し、pH と容量を連続的に監視するための多数のポートを備えています。^[20]最近では、研究者らは SHIME を改良し、コンピューター制御の蠕動波を組み込んで装置全体に糜爛を循環させました。^[21]これらの技術により、研究者は培養環境を厳密に制御できるようになり、異物と微生物の相互作用の発見が容易になりました。

16S リボソーム RNA は、細菌種を分類および識別するための最も一般的なハウスキーピング遺伝子マーカーです。これは、すべての細菌種に存在し、ほとんどの生物で同一の機能を持ち、細菌を区別するのに十分な変異を捉えるのに十分な大きさ (約 1,500 bp) であるためです。 ^[22] 16S rRNA の配列は、9 つ​​の「超可変領域」ウィンドウと交互に現れる高度に保存された配列で構成されています。^[23]これにより、ユニバーサルプライマーを使用して一度に多くの種を配列することができ、可変領域のみで細菌を区別できるようになります。多くの論文では、16S rRNA 遺伝子の配列決定により、90% を超えるケースで属の識別が可能になるものの、約 65 ～ 83% のケースで種レベルの識別が可能になることが示されています。^[24]リボソームデータベースプロジェクト (RDP) ^[25]および SILVA データベースには、細菌、真核生物、古細菌の rRNA の配列情報が含まれています。^[26]

ハイスループットシーケンシングの進歩により、ショットガンメタゲノムシーケンシング（SMS）が容易になりました。これは、各生物のより多くの遺伝子をシーケンシングすることで、微生物サンプルのより広範な特性評価を提供する技術です。SMSでは、環境から微生物サンプルを収集し、DNAを分離し、DNAを小さな断片に切断してから、全ゲノムシーケンシング（WGS）を実行します。リードは、de novoまたは参照ゲノムを使用してアセンブルできます。^[27]ただし、SMSには制限がないわけではありません。リードが重複して、参照ゲノムとの正確なアラインメントを妨げる可能性があります。さらに、リードがヒトDNA配列によって汚染され、結果が混乱する可能性があります。参照ベースのアセンブリでは、リードは、公開されている参照ゲノムを持つ種に偏る可能性もあります。

腸内では、微生物の大部分は大腸に存在し、pH 値が高く生存に有利な環境にあります。これらの細菌は、私たち自身の消化酵素よりも効率的であることが多く、タンパク質や炭水化物を消化する働きをします。^[9] 690 を超えるヒトのマイクロバイオームの結果から、腸内マイクロバイオームの細菌の大部分は、バシロタ門、バクテロイデス門、放線菌門、シュードモナス門の 4 つの門に属していることがわかっています。^[8]

膣には200以上の系統群が存在し、最も多くがバシロ門、バクテロイデス門、放線菌門、フソバクテリオ門に属しています。^[28]ラクトバチルス属による乳酸と過酸化水素の分泌はpHを低下させ、細菌性膣炎を引き起こす細菌の濃度を高めます。

健康な満期妊娠における微生物の最初のプロファイルでは、フィルミクテス門、テネリクテス門、プロテオバクテリア門、バクテロイデス門、フソバクテリア門の非病原性常在微生物叢が特定されました。^[29]

HMPを通じて口腔内の9箇所が調査され、20以上の細菌門に属する300以上の属が豊富に存在することが判明しました。^[30]

ヒトマイクロバイオームプロジェクト（HMP）は、2008年に米国国立衛生研究所（NIH）によって設立されました。その全体的な目標は、ヒト微生物叢とその健康と病気における役割の包括的な特徴を確立し、科学者が微生物集団の研究に使用できるデータセットとツールを開発することです。^[8]具体的な取り組みは次のとおりです。

1. ヒトマイクロバイオームの初期特性評価のための微生物ゲノム配列の参照セットを開発します。
2. 疾患とヒトのマイクロバイオームの変化との関係を解明します。
3. 計算分析のための技術、すなわち個々の微生物または複雑な集団のすべてのメンバーを同時に配列決定する方法を開発します。
4. プロジェクト、結果、生データに関する公開情報を提供するためのデータ分析および調整センターを設立します。
5. HMP で使用される材料と試薬を保管するための研究リポジトリを確立します。これには培養された生物とメタゲノム DNA サンプルが含まれます。
6. HMP 研究の倫理的、法的、社会的影響を検討します。

特性評価の主な手段は、16S rRNAシークエンシングとショットガンメタゲノムシークエンシングです。サンプルを採取する部位には、皮膚、口腔、腸、膣、鼻腔などがあります。^[8] HMPのウェブサイトには、配列、代謝再構成、コミュニティプロファイルデータが含まれています。これらのデータセットは、特定の臨床変数をマイクロバイオームの構成と関連付けるために使用されています^{[31] [32]}

マイクロバイオームは医薬品の効力に大きく影響する可能性がある。ほとんどの薬剤は大腸の上部で吸収されるが、長時間作用型の薬剤が腸の下部の微生物が豊富な領域にさらされると、微生物代謝の影響を受ける可能性がある。例えば、クロラムフェニコールは、大腸菌群がクロラムフェニコールを毒性のあるp-アミノフェニル-2-アミン-1,2-プロパンジオールに変換するため、経口投与後に骨髄無形成症を引き起こす可能性がある。^[33]さらに、Eggerthella lentaの個体群間の存在量の変化がジゴキシンの代謝に影響し、その活性と毒性の両方を増強することがわかっている。^[34]薬剤と、その効果を増強/増加させる微生物叢の役割の非網羅的なリストを以下に示す。

ファーマコマイクロバイオミクスは、マイクロバイオームが異物代謝に与える影響として解釈されることが多いが、この用語には、異物がマイクロバイオームや微生物遺伝子に与える影響も含まれる。抗生物質がヒトのマイクロバイオームに与える影響は、十分に研究されている。抗生物質療法は、特定の病原体だけでなく、宿主の常在菌も標的にすることがわかっている。^[39]常在菌レベルは、抗生物質治療後も正常化されない場合があり、実際には長期間にわたって悪影響を受ける可能性があることを示す証拠がある。^[39]抗生物質への曝露前、曝露直後、および曝露後12か月までの口腔および腸内微生物を評価した研究では、マイクロバイオームは12か月以上変化する可能性があることが判明した。^[40]マイクロバイオームの構成は抗生物質によって変化する可能性があるため、これは、急性疾患を引き起こす可能性のある耐性日和見病原体の正の選択を意味する。^[41]

PharmacoMicrobiomics Web Portal ^[15]は、微生物が薬剤をどのように調節するかを研究する学生主導の取り組みであり^[42]、バイオインフォマティクス専門家、微生物遺伝学者、薬剤開発者を対象としています。このプロジェクトの目標は、文献データをマイニングし、薬剤クラス、微生物ファミリー、身体系に関する情報を含む微生物と薬剤の相互作用を抽出することです。さらに、このポータルには、さまざまな身体部位の微生物構成と、それらが薬剤の薬物動態と薬力学的特性に及ぼす特定の影響に関する情報を含むリレーショナルデータベースが含まれています。

ファーマコマイクロバイオミクスの文脈における個別化医療とは、腸内微生物叢の構成に基づいて、異物に対する個人の反応を予測する能力を指す。しかし、異物治療後のメタゲノム配列解析を用いて微生物叢の構成を調査する現在のオミクスアプローチはまばらである。代わりに、研究努力は主に、さまざまな疾患状態における微生物構成の変化のモデル化に焦点を当ててきた。^[43]将来の研究努力は、どの微生物が特定の化合物を優先的に代謝するかに関する知識（in vitro研究から得られたもの）と、患者の薬剤耐性を予測するための種の豊富さの特定を組み合わせる必要がある。しかし、微生物のゲノムは水平遺伝子伝達によって絶えず入れ替わるため、特定の異物との微生物の相互作用をモデル化しても、相互作用を安定して予測できない可能性がある。これを考慮すると、個々の微生物ではなく、個々の遺伝子/転写/タンパク質シグネチャをターゲットとするアプローチは、より広く適用可能な個別化アプローチにつながる可能性が高い。^[44]

ファーマコマイクロバイオミクスの限界は、主にメタゲノムプロファイリングに伴う不確実性から生じます。つまり、多くの生物が相同配列を持っているため、ショットガンシーケンシングで得られた短いリードは参照ゲノムに合わせるのが難しい場合があります。さらに、16S rRNA シーケンシングでは種の同一性を一貫して解明できず、メタゲノムサンプルの種の同一性に疑問を投げかける結果となります。また、研究デザインの違いによっても限界が生じます。異物とマイクロバイオームの相互作用の性質を特定するための独自のアプローチがしばしば採用されるからです。たとえば、ファーマコマイクロバイオミクスは異物とマイクロバイオームの関係を非常に広く示すため、マイクロバイオームの遺伝学をプロファイリングする研究の範囲は大きく異なる可能性があります。生物の同一性を明らかにすることを目的とし、遺伝子の同一性やコピー数を明らかにすることを目的としない研究では、SMS ではなく 16S ショットガンシーケンシングを選択する場合があります。逆に、生物の同一性ではなく遺伝子とその産物を特定することを目的とした研究では、トランスクリプトーム解析と組み合わせた WMGS を選択する場合があります。当初、これらの違いは、公開されているデータを調査したい研究者が、手元にあるデータに合わせて研究課題を絞り込む必要があることを意味する可能性があります。