新算法以前所未有的效率清理微生物组数据

没有人天生具有功能完备的免疫系统，生命的头几个月对于建立强大的终生防御至关重要。更好地了解细菌如何影响人类免疫学的发展将获得无数好处，但多年来，科学家们一直无法回答最基本的问题：接种是从哪里开始的，是在子宫内还是在我们第一次接触这个世界的那一刻?

从表面上看，似乎没有更简单的方法可以找出答案——只需将一片胎盘放在显微镜下，寻找微生物群落。然而，自2014年以来，关于该主题的论文至少有六篇发表在顶级期刊上，这让我们离确定的答案更近了一步：三篇展示微生物;三个什么都不显示。

污染是问题所在。尽管科学家们可以检测到样本中微生物遗传信息的最细微痕迹，但事实证明，将天然细菌和病毒与进入皮肤、试剂和实验室设备的实验污染物区分开来是困难的——如此困难以至于仍然不清楚微生物是否一些研究发现，在技术人员处理胎盘之前，胎盘就已经存在了。

NatureBiotechnology最近的一项研究可能是解决这一难题的关键：一种称为SCRuB的新算法可以让研究人员以前所未有的效率去除微生物组数据中的污染。

“我们的主要见解是，我们的算法不是试图确定特定微生物是否是污染物，而是对整个污染源进行建模，”领导该项目的洛克菲勒物理和生物学研究中心的独立研究员LiatShenhav说。.

通过采用细致入微的方法对样本进行去污，该方法使科学家能够更好地利用所谓的阴性对照——与测试样本一起处理的空白样本——来去除去污。它具有高度特异性，并且对可能作为污染物和本地居民存在的微生物表现特别好。“SCRuB的性能平均优于当前最先进的方法15-20倍。”

在取得成功之后，其开发人员想知道SCRuB是否可以广泛应用于微生物组研究。例如，他们表明，预测黑色素瘤患者是否会对免疫疗法产生反应取决于对生活在每个独特肿瘤中的微生物的准确分析，通过特定的去污实现。该团队还表明，他们的算法可以比现有方法更好地对黑色素瘤患者进行分类。

“我们对微生物群落的了解还只是冰山一角，”哥伦比亚大学的TalKorem说，他与Shenhav共同领导了这项研究。“该领域正在以惊人的速度从不同的身体部位生成数据。所有这些研究都可以受益于使用我们的方法进行的准确去污。”