En suivant chaque mouvement et mutation des bactéries intestinales indigènes et E. coli, les scientifiques ont révélé comment le travail d'équipe communautaire peut faire ou briser une prise de contrôle bactérienne dans l'intestin.
Étude: Quantifier les interactions communautaires intra et inter-espèces dans les microbiomes par cartographie dynamique de covariance. Crédit d'image: Kateryna Kon / Shutterstock.com
Une étude publiée dans Communications de la nature rapporte que les interactions inter et intra-espèces complexes entre E. coli et les communautés bactériennes intestinales indigènes façonnent la colonisation d'E. Coli dans l'intestin de la souris.
Sommaire
Arrière-plan
La composition, la stabilité et le fonctionnement du microbiote intestinal sont étroitement associés à la santé et à la maladie de l'hôte. Ces caractéristiques du microbiote sont déterminées par des interactions entre différentes espèces dans une communauté (interactions entre espèces). La méthode de l'étalon-or pour mesurer les interactions communautaires consiste à effectuer des expériences de compétition de co-culture par paires chez les animaux ou les cultures bactériennes.
Mesurer ces interactions est une stratégie utile pour prédire les règles d'assemblage simples de la communauté. Cependant, les microbes connaissent simultanément plusieurs espèces et font face à des conditions difficiles dans leur environnement naturel, qui est difficile à imiter dans les cultures bactériennes qui se développent en laboratoire. Certaines de ces espèces sont même difficiles à isoler et à la culture.
Outre les interactions entre espèces, les microbes appartenant à une seule espèce interagissent les uns avec les autres, principalement en raison de leurs variations génétiques qui découlent de mutations. Cependant, ce type d'interaction intra-espèces et son impact sur la composition et la stabilité de la communauté ont rarement été testés expérimentalement.
Compte tenu de l'importance des interactions inter et intra-espèces dans la formation de la stabilité et de la dynamique d'un microbiote, les chercheurs ont développé une approche générale, appelée cartographie dynamique de covariance (DCM), pour estimer les interactions communautaires à partir de données de séries temporelles à haute résolution. Ils ont appliqué DCM pendant E. coli Colonisation du microbiome intestinal de souris. Contrairement aux modèles traditionnels, le DCM ne suppose pas que les forces d'interaction entre les espèces sont fixées dans le temps, ce qui lui permet de capturer les changements temporels et la dynamique évolutive au sein de la communauté.
L'étude
Les chercheurs ont quantifié les interactions inter et intra-espèces pendant E. coli Colonisation dans le microbiome intestinal de trois groupes différents de souris: des souris sans germe, des souris avec un microbiome réduit en raison du prétraitement antibiotique et des souris avec un microbiome inné. Ils ont utilisé des souris traitées avec des antibiotiques mais pas colonisés par E. coli comme contrôles expérimentaux.
Ils ont introduit un code d'ADN E. coli Les populations de souris expérimentales et collecté des échantillons fécaux à divers points de temps pour capturer la cinétique de E. coli transit à travers l'intestin. Ils ont extrait l'ADN génomique bactérien des échantillons fécaux et effectué un séquençage profond de la région codé par barre de E. coli Pour le suivi de la lignée à haute résolution pendant la colonisation intestinale. Ils ont également suivi simultanément la dynamique communautaire des bactéries résidentes en utilisant le profilage d'ARNr 16S.
Ils ont ensuite combiné ces données de séries chronologiques abondantes à haute résolution avec DCM pour quantifier les interactions inter et intra-espèces pendant la colonisation. Pour identifier les changements dans la dynamique, les chercheurs ont utilisé l'analyse des composants principaux (ACP) dans les valeurs propres mathématiques dérivées du DCM, leur permettant de définir et de distinguer les «phases» temporelles distinctes de la colonisation et de la récupération de la communauté.
Les auteurs ont également effectué des simulations techniques pour s'assurer que les facteurs expérimentaux, tels que le biais de PCR et le décrochage des code-barres, n'ont pas confondu le suivi de la lignée de code-barres haute résolution, confirmant la fiabilité de leurs données.
Conclusions clés
L'analyse DCM a identifié des phases temporelles distinctes dans les communautés sensibles pendant la colonisation. L'introduction de E. coli Dans l'intestin de souris avec un microbiome réduit a provoqué une réduction initiale de l'abondance de certaines communautés bactériennes résidentes, suivie d'une résurgence de la communauté bactérienne résidente et d'une coexistence subséquente avec E. coli.
Analyse plus approfondie du co-cluster entre E. coli Les clones et les communautés résidents ont révélé que ces phases temporelles sont façonnées par des interactions intra et inter-espèces. Spécifique E. coli Les lignées clonales, distinguées par le code-barres, interagissaient à plusieurs reprises avec et reflétaient la dynamique d'abondance de familles bactériennes spécifiques, telles que Lachnospiraceae et Enterococcaceae.
Le séquençage du génome entier mené sur des colonies cueillies individuellement à partir d'échantillons fécaux cultivés a identifié des mutations après une colonisation commune aux souris de microbiote sans germes et réduites. Ces mutations, qui ont été systématiquement identifiées sur différentes souris et colonies individuelles, suggèrent leur signification adaptative et peuvent être considérées comme des mécanismes génétiques provoquant des variations intra-espèces.
Les mutations clés comprenaient de grandes suppressions dans les gènes liés à la motilité, tels que le flhe-flhd région, changements dans les gènes impliqués dans le métabolisme du sucre, comme le réprimand du maltose et le répresseur de l'opéron lactose Laciet même des changements synonymes dans les gènes métaboliques centraux, tels que l'isocitrate déshydrogénase. Beaucoup de ces mutations ont déjà été liées à l'adaptation dans l'intestin, car elles peuvent affecter la motilité, la production de biofilm et la fonction métabolique fondamentale de E. coli.
Certaines de ces adaptations génétiques étaient uniques au type d'environnement de microbiome (sans germes ou à réduction des antibiotiques), tandis que d'autres sont apparus dans les deux groupes, mettant en évidence les pressions évolutives convergentes et spécifiques au contexte pendant la colonisation.
Étude de signification
L'étude fournit une approche généralisée pour quantifier les interactions microbiennes et leurs conséquences sur la stabilité et la dynamique du microbiome, en particulier après la perturbation déclenchée par les espèces envahissantes.
L'approche DCM développée dans l'étude représente une approche modèle pour analyser la stabilité de la colonisation microbienne et des phases temporelles distinctes, à partir des données d'abondance de séries chronologiques à haute résolution.
Le principe de travail du DCM est similaire aux cadres mathématiques généraux, tels que le modèle Lotka-Volterra (GLV), qui sont utilisés pour explorer la dynamique des espèces en interaction dans un écosystème. Cependant, le modèle GLV ne considère pas la présence de mutations, les variations intra-espèces et la colonisation; Au lieu de cela, il assume un environnement constant. Ce modèle ne peut donc pas saisir les complexités des interactions dynamiques qui se produisent pendant la colonisation du microbiome intestinal.
D'un autre côté, le DCM relie le taux de croissance d'une espèce à l'abondance d'autres membres de la communauté et ne suppose pas que la matrice de force d'interaction au sein de la communauté est constante. En incorporant des changements dépendant du temps et des données de lignée à haute résolution, le DCM peut révéler l'interaction entre la dynamique écologique (au niveau communautaire) et évolutionniste (intra-espèces) qui stimule l'assemblage et la stabilité de la communauté microbienne.
Ces propriétés font du DCM un modèle prometteur pour analyser la dynamique écologique-évolutionnaire couplée, où le microbiome intestinal sert de système écologique et des variations génétiques intra-espèces servent de dynamique évolutive.
Une faiblesse potentielle du DCM est que la fréquence d'échantillonnage d'abondance doit saisir suffisamment la richesse dans la dynamique communautaire, car ce modèle dépend uniquement des données de séries chronologiques d'abondance du microbiome. Des échantillons à haute fréquence et précis sont essentiels pour garantir que des changements rapides ou subtils du microbiote ne sont pas manqués.
L'étude met également en évidence l'importance de la «résistance communautaire», car les souris avec un microbiome inné (non perturbé) résistent largement à la colonisation d'E. Coli et montrent des réponses variables entre les individus. L'analyse DCM indique peu ou pas de phases temporelles distinctes d'invasion chez ces souris résistantes. Cela souligne comment la diversité et la structure du microbiote résident peuvent tamponner contre l'invasion.
Comme les chercheurs l'ont dit, le DCM, avec ses progrès futurs, pourrait fournir un cadre pour prédire comment le microbiote réagit aux perturbations, en particulier lors de l'invasion des espèces pathogènes et suivant la transplantation fécale pour traiter les troubles humains.
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