Эффект пробиотических и пребиотических добавок сильно варьируется из-за индивидуальной микробиоты и диеты, что затрудняет прогнозирование эффективности терапии. Новая модель учитывает эти факторы и помогает предсказывать результат лечения на персональном уровне.

Исследователи проверили модель на данных двух предыдущих клинических исследований — у пациентов с диабетом 2 типа и у здоровых людей с рецидивирующими инфекциями Clostridioides difficile. Пациентам с диабетом давали пробиотики с пребиотиками для снижения уровня глюкозы, а здоровым людям — для роста полезных бактерий и борьбы с инфекциями.

Модель с точностью 75–80% предсказывала, какие штаммы пробиотиков успешно колонизируют кишечник каждого участника. Исследование также выявило связь между приживлением бактерий и уровнем глюкозы в крови. Это указывает на то, что пробиотическая терапия может быть эффективна при диабете.

Далее команда протестировала модель на более крупной группе из 1786 здоровых участников, которые увеличивали потребление клетчатки. Прогнозы модели совпадали с изменениями молекул в кишечнике и кардиометаболическими маркерами. Таким образом, инструмент может предсказывать реакцию на диетические вмешательства.

Авторы отмечают, что метаболические модели могут стать основой для персонализированных подходов в терапии микробиома, позволяя оптимизировать использование пробиотиков, пребиотиков и диетических продуктов для лечения острых и хронических заболеваний.