如何用数学帮助我们理解和对抗肥胖？在MATOMIC（用于代谢疾病的微生物群落数学建模）项目中，计算机科学家Daniel Merkle教授和他的跨学科团队正在解码肠道微生物群的相互作用，并对肠道过程进行预测。Merkle领导的项目由丹麦诺和诺德基金会资助。
微生物组如何影响我们的健康，又如何用于治疗肥胖？
Daniel Merkle： 人体微生物组——即体内所有微生物的总和——已被证明对我们健康有巨大影响。例如，我们的肠道中有数千种细菌，这些细菌对于身体正常运作至关重要。在肥胖的情况下，微生物组发生了改变。一种治疗方法是粪便微生物群移植（FMT）：即将瘦人的微生物群移植给肥胖者。所有先前的FMT尝试都因捐赠者和接受者之间的微生物群不兼容而失败，这种不兼容性损害了稳定性。在MATOMIC项目中，我们通过应用数学建模来更好地理解这些过程。
那么，你们将肠道中的过程转化为数学语言？
Daniel Merkle： 正是如此。在MATOMIC项目中，我们试图将化学反应转化为数学描述。然后，我们分析哪些过程可以通过建模的反应重现。我们对这些反应的模型有助于预测体内实际发生的化学过程。例如，当摄入糖时，特定的细菌会处理其中的碳，并将其传递给其他细菌，从而影响体内的主要过程。
你们的研究成果如何应用于医学？
Daniel Merkle： 自身免疫疾病受到微生物组的强烈影响。在我们的建模中，无论是哮喘、肥胖还是其他疾病，重点都是个性化医疗，而这尚未建立。每个人都有独特的微生物组，需要更好地理解这种相互作用。
你们是如何获得这种理解的？
Daniel Merkle： 我们应用计算机科学的方法来更好地理解微生物组中的过程。你可以把它想象成一张化学过程的地图。图语法是这里的关键工具。它们使我们能够将化学反应可视化为化合物网络。这使得理解体内物质是如何代谢成为可能。此外，我们使用特殊的分析方法来找出哪些过程具有哪些影响——也就是说，哪些化学变化导致体内的特定反应。记录并行化学过程的模型是另一种工具。例如，我们团队的一名成员正在使用网络分析来研究肠道中不同细菌之间的相互作用。
“这就是研究：我们必须尝试。”
教授 Daniel Merkle
你们目前在生物反应器中研究八种细菌物种，但在现实世界中有数千种。你们如何处理这种差异，能否做出任何预测？
Daniel Merkle： 这是我们项目答辩时被问到的一个关键问题。这就是研究：我们必须尝试。如果我们无法理解八种物种的过程，那么我们就更不可能理解8000种物种的过程。当然，我们的想法是从小型模型开始，然后将我们的发现转移到更大的系统中。
你们如何检查结果的准确性和可靠性？
Daniel Merkle： 我们将建模技术与实验培养的微生物组结合起来，这些微生物组具有不同的复杂性。在莱比锡，马丁·冯·贝格恩领导的团队正在研究这八种细菌物种在肠道中的相互作用。与此同时，莱比锡大学的彼得·施塔德勒正在分析微生物物种，而维也纳大学的克里斯托夫·弗拉姆则利用动态建模技术分析时间相互作用。通过这种方式，我们不断改进模型并提高其预测能力。
所以，你们处于一个持续的反馈循环中？
Daniel Merkle： 没错，我们每年面对面开会三次，每月举行一次虚拟会议。有很多讨论。但对于联合研究来说，这是很重要的。你不能因为害怕提问而不敢问那些对其他学科科学家来说很容易回答的问题。
跨学科合作对你们的研究至关重要。
Daniel Merkle： 一年前从南丹麦大学搬到比勒费尔德大学对我来说是一个完美的时机。在丹麦，我缺少在这里大学里广泛实践的跨学科合作。自2023年12月以来，我已经建立了宝贵的联系——例如，在CeBiTec的静修活动中，以及与物理学家、数学家、化学家和生物学家的讨论。这种科学交流对我非常有益：我看到我的未来在比勒费尔德。
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