Eine Grundlage bildet die Datenbank Meta2DB, für die 50 Terabyte öffentlich zugänglicher DNA-Sequenzdaten einheitlich aufbereitet wurden. Sie enthält Mikrobiomprofile von 13.897 Proben aus 84 Studien, die 23 Krankheitszustände und 34 Länder umfassen. Die Datenbank soll das Training und den Vergleich von Modellen erleichtern, ist selbst aber noch kein medizinischer Diagnosetest.
Zusatzangaben verbessern manche Vorhersagen
In einer weiteren Untersuchung hat das Team Daten aus 68 Studien mit insgesamt 11.208 Proben ausgewertet. Die Modelle erhielten neben Angaben zur Häufigkeit bestimmter Mikroben auch Hintergrundinformationen, beispielsweise zum Alter, zur Herkunft der Proben oder zum verwendeten Sequenzierverfahren.
Diese Zusatzinformationen verbesserten die Unterscheidung zwischen erkrankten und gesunden Vergleichspersonen vor allem dann, wenn die Mikroben nur in größere Verwandtschaftsgruppen eingeteilt wurden. Bei der feineren Unterscheidung einzelner Arten war der zusätzliche Nutzen dagegen gering oder nicht mehr nachweisbar. Das rechnerische Ergänzen fehlender Angaben konnte außerdem in manchen Fällen neue Verzerrungen erzeugen.
Ein Modell macht Unsicherheit sichtbar
Ein dritter Ansatz verwendet ein hierarchisches bayessches Modell, das Daten aus 61 früheren Mikrobiomstudien zu 19 Krankheitszuständen zusammenführt. Dabei werden die Unterschiede zwischen den Untersuchungen und die Unsicherheit der zugrunde liegenden Daten ausdrücklich in die Berechnungen einbezogen.
Die Methode erreichte bei der Vorhersage eine mit anderen Verfahren vergleichbare Leistung und machte zugleich besser nachvollziehbar, welche Mikrobengruppen für die Unterscheidung wichtig waren. Sie lieferte damit keine allgemein überlegene Trefferquote, sondern vor allem eine Möglichkeit, die Unsicherheit und die biologischen Hinweise hinter den Modellentscheidungen sichtbar zu machen.
Der Einsatz in der Medizin bleibt offen
Ergänzend arbeitet das Labor an einer bildgestützten Analyse, bei der die Häufigkeit verschiedener Mikroorganismen als Muster aus Bildpunkten dargestellt wird. Solche Verfahren und die Suche nach Infektionsrisiken bei militärischen Auslandseinsätzen sind weiterhin Forschungsprojekte und keine bereits erprobte Routinediagnostik.
Auch die bisher veröffentlichten Modelltests beruhen wesentlich auf schon vorhandenen Daten aus früheren Untersuchungen. Ob die Ansätze bei neuen Patientengruppen und unter realen klinischen Bedingungen zuverlässig genug sind, muss daher erst unabhängig überprüft werden.
„Wir wollen das Mikrobiom als umfassenderen diagnostischen oder prognostischen Indikator für menschliche Gesundheit und Widerstandsfähigkeit nutzen“, sagt Nicholas A. Be vom LLNL.
Das langfristige Ziel ist, Veränderungen der Mikrobengemeinschaften als Hinweise auf Anfälligkeit oder Widerstandskraft gegenüber Krankheiten auszuwerten. Die drei Arbeiten verbessern dafür Datengrundlagen und Rechenmethoden, belegen aber noch keinen unmittelbaren Nutzen für die Behandlung einzelner Patienten.
Quellen:
2. November 2026
– Kathrin Klatt