糞便微生物移植後の菌追跡技術を開発(Scientists Develop a Way to Track Donor Bacteria After Fecal Microbiota Transplants)

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2025-10-22 マウントサイナイ医療システム(MSHS)

マウントサイナイ医科大学の研究チームは、糞便微生物移植(FMT)後に移植されたドナー由来細菌の体内動態を追跡できる新手法を開発した。ゲノム配列のわずかな変異を指標とするAI支援解析により、ドナー菌と受容者菌を高精度に識別できる。これにより、どの菌株が定着し、どの菌が一過的に消失するかを詳細に把握可能となった。FMTは難治性の腸炎や腸内フローラ異常の治療法として注目されているが、従来は移植後の菌動態を正確に追えず、治療効果の個体差が問題だった。本技術はその課題を克服し、将来的に「精密マイクロバイオーム療法」の設計に応用できると期待される。研究成果は『Cell Host & Microbe』誌に掲載され、腸内細菌研究と再生医療分野における重要なブレークスルーとされている。

<関連情報>

糞便微生物移植後の株追跡のためのロングリードメタゲノミクス Long-read metagenomics for strain tracking after faecal microbiota transplant

Yu Fan,Mi Ni,Varun Aggarwala,Edward A. Mead,Magdalena Ksiezarek,Lei Cao,Michael A. Kamm,Thomas J. Borody,Sudarshan Paramsothy,Nadeem O. Kaakoush,Ari Grinspan,Jeremiah J. Faith & Gang Fang
Nature Microbiology  Published:22 October 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41564-025-02164-8

糞便微生物移植後の菌追跡技術を開発(Scientists Develop a Way to Track Donor Bacteria After Fecal Microbiota Transplants)

Abstract

Accurate tracking of bacterial strains that stably engraft in faecal microbiota transplant (FMT) recipients is critical for understanding the determinants of strain engraftment, evaluating correlations with clinical outcomes and guiding the development of therapeutic consortia. While short-read sequencing has advanced FMT research, it faces challenges in strain-level de novo metagenomic assembly. Here we describe LongTrack, a method that uses long-read metagenomic assemblies for FMT strain tracking. LongTrack shows higher precision and specificity than short-read approaches, especially when multiple strains co-exist in the same sample. We uncovered 648 engrafted strains across six FMT cases involving patients with recurrent Clostridioides difficile infection and inflammatory bowel disease. Furthermore, long reads enabled assessment of the genomic and epigenomic stability of engrafted strains at the 5-year follow-up timepoint, revealing structural variations that may be associated with strain adaptation in a new host environment. Our findings support the use of long-read metagenomics to track microbial strains and their adaptations.

医療・健康
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