Золотое правило биологии звучит так: если какая-либо функция важна, она используется снова и снова (т. е. сохраняется). Если следовать этой концепции, то получается, что раз микрофлора выполняет некую важную функцию, то должно быть что-то общее и в том, что делают разные микробы. Когда ученые проанализировали микрофлору не с точки зрения идентификации отдельных организмов, а с точки зрения того, чем они занимаются, картина стала намного более ясной. Учитывая, что, скорее всего, существует некое «общее ядро» микробных генов, которые должны быть включены при жизни в организме человека, у разных микробов должны быть похожие гены, выполняющие одну и ту же работу. Иными словами, неважно, в каком микробе находится этот ген, если он присутствует и вырабатывает необходимый продукт. Если смотреть на микробиом с такой функциональной точки зрения, то действительно выделяется набор «сердцевинных» генов, необходимых для нормального функционирования людей.
Существует два основных метода определения состава микробиома у человека. Первый – взять образец (например, кала), секвенировать всю найденную в нем ДНК, после чего убрать все человеческие секвенции – то, что останется, и будет микробными секвенциями. Это очень трудоемкий (и дорогой) способ, доступный лишь горстке людей.
Намного более распространенная альтернатива – секвенировать только ген, который присутствует у всех бактерий (16S рРНК). Некоторые части этого гена одинаковы у всех бактерий (благодаря этому мы знаем, за что «хвататься»), а вот другие у разных микробов отличаются, так что у каждой бактерии свой уникальный «отпечаток». Главное преимущество этого способа – нам не нужно выращивать микробов в лаборатории (мы все еще не можем выращивать многих микробов, живущих в человеческом теле), а с данными, полученными при секвенировании, можно более-менее справиться (всего-то полмиллиона секвенций на один образец!). Компании, предлагающие секвенировать вашу микрофлору за небольшую плату, занимаются именно секвенированием этого гена. Вам нужно всего лишь отправить им по почте небольшой образец вашего кала (вот повезет какому-нибудь почтальону!)
Проблема с обоими методами одинакова: нужно разобраться, что на самом деле означает этот массивный объем данных. Вот такое сейчас состояние науки: многие микробиологи выращивают куда меньше бактерий, чем раньше, и практически превратились в компьютерщиков и почти весь день проводят за экраном. Биоинформатика, отрасль науки, в которой компьютеры используются для обработки больших биологических данных, играет в этом огромную роль, потому что данные невероятно сложны. Нужно создавать биоинформатические платформы, состоящие из многих программ; в идеале выходные данные должны говорить нам: а) состав микрофлоры в данном образце и, что намного важнее, б) что это значит – это хорошо, плохо, или мы пока не знаем (главное слово здесь – «пока»). Как уже говорилось выше, из-за того, что микрофлоры разных людей сильно отличаются друг от друга, это сделать довольно сложно.
Существует еще и третий метод анализа; он сейчас быстро развивается и дополнит, а может быть, и заменит два анализа ДНК, упомянутых ранее. Каждый микроб занимается своими делами и вырабатывает небольшие молекулы (метаболиты), когда раскладывает на составные части еду, вырабатывает энергию или просто живет. В последнее десятилетие наука совершила огромный рывок в анализе небольших молекул с помощью сложных машин – масс-спектрометров. Эти мощные машины могут взять смесь молекул и измерить вес каждой молекулы в этой смеси. Почти у каждой молекулы свой уникальный вес, так что это дает нам возможность понять, что именно входит в смесь. Проблема заключается в том, что нам нужно знать, какой именно молекуле отвечает какая масса. А что делать, если в смеси оказалась молекула, которую еще никто никогда не видел? На данный момент мы с уверенностью умеем определять около 20 процентов человеческих метаболитов и менее 1 процента микробных метаболитов. Однако здесь-то и начинается основное веселье: эти маленькие молекулы, вырабатываемые людьми и микробами, говорят нам о том, как именно мы взаимодействуем с микробами. Зная имена микробов или даже их генов, мы можем только предполагать, что они,