Forscher haben ein neuartiges Rahmenwerk vorgestellt, das Werkzeuge der Statistik‑Physik für ungeordnete Systeme mit Metagenomik‑Daten kombiniert, um gesunde und kranke Mikrobiome zu vergleichen. Das Modell verbindet Artenvielfalt, Interaktionen und Stabilität und ermöglicht die Ableitung reproduzierbarer makroökologischer Zustände.

Theoretischer Ansatz

Der Ansatz nutzt das verallgemeinerte Lotka‑Volterra‑Modell mit zufälligen Interaktionen, um die strukturellen Eigenschaften von mikrobiellen Gemeinschaften zu beschreiben. Durch die Integration von Konzepten aus der Physik ungeordneter Systeme wird ein direkter Bezug zwischen empirischen Messungen und theoretischen Vorhersagen hergestellt.

Methodik

Metagenomische Datensätze aus gesunden und erkrankten Wirten wurden analysiert und in das statistische Modell eingespeist. Die Analyse berücksichtigte Artenvielfalt, Häufigkeitsverteilungen und Interaktionsnetzwerke, um die makroökologischen Fingerabdrücke zu extrahieren.

Ergebnisse für gesunde Mikrobiome

Gesunde Mikrobiome zeigten über verschiedene Individuen hinweg ähnliche Gemeinschaftsstrukturen. Die Ergebnisse deuten auf starke Arteninteraktionen und eine Artenvielfaltsverteilung hin, die mit neutralen, stochastischen Fluktuationen vereinbar ist.

Ergebnisse für kranke Mikrobiome

Kranke Mikrobiome wiesen größere Variabilität auf, die durch deterministische Faktoren getrieben wird. Diese Gemeinschaften waren weniger ökologisch stabil und zeigten divergente Strukturen im Vergleich zu gesunden Mikrobiomen.

Implikationen und Ausblick

Die Studie legt nahe, dass Theorien ungeordneter Systeme ein nützliches Werkzeug zur Charakterisierung von Mikrobiomen darstellen. Sie könnten künftig helfen, die Rolle ökologischer Interaktionen für Stabilität und Funktion von Mikrobiomen besser zu verstehen.

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