Микробиологи освоили метод, позволяющий за семь минут анализировать видовой состав и активность бактерий.

Результаты исследования, поддержанного грантом Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в Microchemical Journal. Микробы имеют огромное значение в нашей жизни. Они обитают в нашем организме, на коже, и в окружающей среде, формируя сложные сообщества, которые влияют на наше здоровье и экосистему. Изучение этих микроскопических экосистем представляет собой сложную задачу, так как микробы разнообразны и их активность меняется в зависимости от условий окружающей среды.

На сегодняшний день ученые могут оценить активность микроорганизмов с помощью различных методов масс-спектрометрии, которые требуют значительных временных и трудозатрат. Например, при использовании протеомного анализа bottom up и тандемной масс-спектроскопии исследователи анализируют образцы бактериальных белков, предварительно расщепляя их ферментами на небольшие пептиды, а затем дополнительно фрагментируя при масс-спектрометрии.

Другой метод, основанный на времяпролетной масс-спектрометрии, хотя и позволяет быстро определить, какие виды микробов присутствуют в образце, не дает информации о состоянии этих микробов: их активности, обмене веществ и т.д. Поэтому необходимы новые инструменты, которые смогут не только быстро идентифицировать микроорганизмы, но и оценивать их функциональную активность. Это особенно важно для борьбы с заболеваниями, охраны окружающей среды и разработки новых биомедицинских технологий.

Учёные из Федерального исследовательского центра химической физики имени Н.Н. Семенова РАН (Москва) совместно с коллегами разработали новый метод под названием DirectMS1, который позволяет быстро оценивать как видовой состав, так и функциональную активность микроорганизмов и их сообществ. Авторы упростили и значительно ускорили сбор экспериментальных данных, отказавшись от фрагментации белков и сократив часовой эксперимент до семи минут.

Исследователи протестировали метод на отдельных популяциях микроорганизмов, модельных микробных сообществах с известным составом и доступных экспериментальных данных о микробиоте человека. В рамках подхода экспериментальные данные — последовательности белков бактерий в образце — сопоставлялись с базой данных бактериальных белков, известных на текущий момент. Чтобы сократить время анализа, учёные разделили процесс определения бактериальных видов на два этапа: сначала проводили предварительный поиск, сокращая базу данных до наиболее вероятных бактерий, а затем использовали её для точного определения видов.

Исследователи проверили эффективность такого двухэтапного подхода. Для этого учёные проанализировали белки 19 заранее известных штаммов бактерий с помощью разработанного метода. Выяснилось, что двухэтапный алгоритм определяет виды микроорганизмов с точностью 95 процентов.

Кроме того, авторы оценили, сможет ли двухэтапный поиск выделить различные микроорганизмы в смеси почвенных бактерий. В этом случае точность метода при определении рода составила 88 процентов.

Предложенный подход также позволил описать изменения в метаболизме (обмене веществ) бактерий, происходящие под влиянием среды обитания. Учёные проверили, как изменяется биохимическая активность двух видов актинобактерий рода Rhodococcus, расщепляющих ароматические углеводороды и, следовательно, перспективных для утилизации токсичных отходов нефтеперерабатывающей промышленности. В присутствии вредных веществ бактерии активно синтезировали набор белков-ферментов, участвующих в их разложении. По количеству таких соединений можно быстро оценить эффективность и жизнеспособность исследуемых бактерий.

«Наш подход обеспечивает быстрый и информативный анализ отдельных микроорганизмов и микробных сообществ. Эту технологию можно применять ко всем бактериям и грибам. Она упростит оценку активности микроорганизмов, включая патогенные, а также определение состава и функционального состояния микробиоты для клинической диагностики и экологического мониторинга. В настоящее время мы совместно с коллегами из Сколтеха, МФТИ и ИОГен РАН тестируем наш метод на микробных сообществах почвы, микробиоте кишечника сельскохозяйственной птицы и животных моделях болезни Паркинсона.

Мы уверены, что в ближайшее время сможем предложить микробиологам готовое технологическое решение, которое значительно ускорит функциональный анализ микробиоты и сделает его более доступным», — делится участник проекта, поддержанного грантом РНФ, Ирина Тарасова, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Федерального исследовательского центра химической физики имени Н.Н. Семенова РАН.

В исследовании также приняли участие сотрудники Пущинского научного центра биологических исследований РАН (Пущино), Белгородского государственного национального исследовательского университета (Белгород) и Университета Южной Дании (Дания).