Onvolledige databanken vormen een gevaar voor microbioomonderzoek

De huidige technieken om de samenstelling van het microbioom te bepalen schieten tekort, zo stellen Belén Serrano-Antón e.a. in PLOS ONE. Hierdoor is veel onderzoek op dit gebied volgens hen onbetrouwbaar.

De meestgebruikte methoden om het microbioom te bestuderen zijn whole genome sequencing (WGS) en amplicontechnieken, zoals polymerasekettingreactie (PCR). Bij beide methoden vergelijken onderzoekers DNA-sequenties met de sequenties aanwezig in databases. En daar zit volgens de Spaanse onderzoekers het probleem: zeker wanneer deze databases incompleet zijn, is het onmogelijk om alle bacteriën in het microbioom juist te karakteriseren.

Om de betrouwbaarheid van WGS en 16S rRNA-PCR te testen creëerden Serrano-Antón e.a. virtuele microbiomen, die bacteriepopulaties nabootsen die voorkomen in mensen, insecten, aarde, water, et cetera. De onderzoekers analyseerden deze microbiomen met beide technieken.

Afhankelijk van de gebruikte methode karakteriseerden de onderzoekers andere bacteriespecies, wanneer ze hetzelfde microbioom analyseerden. De overlap tussen 16S en WGS was minder dan 50 procent op speciesniveau, en daalde naar minder dan 10 procent wanneer de database incompleet was. Opvallend genoeg bood een dubbele identificatie – door zowel 16S als WGS – geen garantie voor het daadwerkelijk voorkomen van een species in het virtuele microbioom. Het aantal foutpositieven nam toe, wanneer de onderzoekers een incomplete database gebruikten.

Om te testen of de voorspellingen van de virtuele microbiomen ook van toepassing zijn op fysieke microbiomen, analyseerden de onderzoekers het microbioom van larven van de grote wasmot (Galleria mellonella) met WGS en 16S. Ook hier vonden zij aanzienlijke discrepanties tussen beide methoden bij de karakterisering van de bacteriën.

DOI:

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0280391