Accepted_test

Разработка алгоритмов и подходов для изучения перспективных штаммов-фармабиотиков с использованием омиксных технологий
by Марсова Мария | Резникова Диана | Летвинова Вероника | Галанова Олеся | Нестеров Андрей | Институт общей генетики им.Н.И.Вавилова РАН, Москва, Россия | Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) (МФТИ), Москва, Россия | Институт общей генетики им.Н.И.Вавилова РАН, Москва, Россия | Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) (МФТИ), Москва, Россия | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования \"Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы\" (РУДН)
Abstract ID: 617
Event: BGRS-abstracts
Sections: [Sym 8] Section “Biotechnology through the lens of the microbiome”

Различия между микробиомами клинически здоровых людей и людей, с проблемами здоровья, могут служить как диагностическим признаком, так и целью для последующей терапии. В свете неутешительной статистики роста случаев неинфекционных хронических заболеваний, возможность коррекции микробиома приобретает новые смыслы. При этом, перспективы практического применения традиционных пре- и пробиотиков остаются размытыми. На смену им должно прийти новое поколение стандартизированных препаратов, нацеленных на коррекцию конкретных нозологий.
Цель исследования - разработка принципиально новых подходов и алгоритмов исследования перспективных штаммов-фармабиотиков, позволяющих выявить молекулярные факторы и механизмы, обеспечивающие их клиническую эффективность.
Для исследования был выбран штамм Levilactobacillus brevis 47f, проявивший наибольшую среди родственных штаммов адаптогенную и антиоксидантную активность в моделях in vitro и in vivo.
Для выявления действующего начала L.brevis 47f применялись как традиционные биологические модели и сравнительный геномный анализ, так и омиксные подходы: протеомные, транскриптомные и метаболомные методы. Полученные данные были проанализированы при помощи разработанных биоиформатических алгоритмов с использованием языка программирования Python и машинного обучения, результаты сопоставлялись с данными стандартных физико-химических методов.
Сравнительный геномный анализ позволил выявить ряд не характерных для Levilactobacillus brevis генов, продукты которых способны влиять на проявляемые в биологичесих моделях свойства штамма.  Транскрипты соответствующих генов, а также белки, были обнаружены в результатах транскриптомного и протеомного анализа соответственно.
Использование комплекса омиксных технологий для характеристики перспективных штаммов, может являться перспективным направлением для обнаружения биологически-активных веществ и механизмов их действия. В свою очередь, многие аспекты подобных исследований требуют доработки. В частности – методики стандартизации и сопоставления результатов, полученных при помощи различных омиксных технологий.
Исследование поддержано Российским научным фондом  (Грант № 23-16-00123).