Deep sequencing artificially inflates estimates of microbial diversity

لفهم العالم الخفي الذي يعيش على جلودنا، أو في تربتنا، أو داخل أمعائنا، يلجأ العلماء غالباً إلى تقنية تعمل بمثابة تعداد سكاني جيني. فهم يأخذون عينة، ويعزلون الحمض النووي للكائنات الدقيقة الموجودة، ويستخدمون آلات لقراءة الشفرة الجينية لجينات محددة تعمل كمعرفات فريدة لكل نوع. ومن خلال عد كم عدد النسخ المختلفة من هذه الجينات التي تظهر في العينة، يمكن للباحثين تقدير عدد الأنواع المختلفة من الميكروبات التي تعيش هناك. لقد أحدثت هذه الطريقة ثورة في رؤيتنا للعالم الميكروبي، حيث كشفت عن مجتمعات معقدة كانت غير مرئية في السابق. ومع ذلك، لكي تكون هذه الإحصاءات ذات مغزى، يجب أن تعكس البيانات الواقع، لا نزوات الآلة التي تقوم بالعد. فإذا كانت التكنولوجيا نفسها تخلق وهماً بوجود حياة جديدة حيث لا توجد حياة، فإن الصورة الكاملة للتنوع الميكروبي تصبح مشوهة، مما يدفع العلماء للاعتقاد بأن المجتمع أكثر تنوعاً مما هو عليه في الحقيقة.

تتناول دراسة حديثة نمطاً مقلقاً حيث يبدو أن فعل النظر بعمق في العينة بحد ذاته يخلق حياة أكثر مما هو موجود بالفعل. بدأ الباحثون باختبار سيناريو بسيط ومسيطر عليه: فقد أخذوا عينات تحتوي على نوع واحد فقط من التسلسل الجيني، مما يعني عدم وجود تنوع على الإطلاق في البداية. تم إنشاء هذه العينات "عديمة التنوع" باستخدام جينات مضيفة لا تتنوع كثيراً أو باستخدام خيوط اصطناعية من الحمض النووي أضيفت إلى الخليط. وعندما تم تسلسل هذه العينات الموحدة، كانت النتة مذهلة. فبدلاً من رؤية نوع واحد فقط من التسلسل، أبلغت الآلات عن مئات المتغيرات المختلفة. وتفاقمت المشكلة مع زيادة الباحثين في عدد القراءات، أو إجمالي حجم البيانات التي تم جمعها. فبمجرد أن تجاوز التسلسل مائة ألف قراءة، انفجر عدد المتغيرات الزائفة بشكل أسي. بدا الأمر كما لو أن الآلة تخترع أنواعاً جديدة من العدم، لمجرد أنها كانت تبحث بجهد وطول بال.

لم يقتصر هذا التضخم الاصطناعي على أنابيب الاختبار الخاضعة للرقابة فحسب؛ فعندما طبق الباحثون نفس التحليل على عينات ميكروبية حقيقية، مثل تلك التي تحتوي على بكتيريا أو فطريات، وجدوا النمط نفسه. فمع زيادة عدد القراءات، ارتفع التنوع المحسوب للمجتمع، حتى عندما ظل التركيب البيولوجي الفعلي للعينة دون تغيير. وأظهرت الدراسة أن هذا الخطأ لم يؤثر فقط على العدد الإجمالي للأنواع، بل شمل أيضاً التنوع المتصور داخل مجموعات محددة من الكائنات الحية. ووجد الباحثون أن هذه المشكلة كانت متسقة عبر مختلف أنواع العلامات الجينية المستخدمة لتحديد الميكروبات، مما يشير إلى تحدٍ جوهري في كيفية تعامل تقنيات التسلسل الحالية مع أحجام كبيرة من البيانات.

بحث الفريق فيما إذا كانت تعديلات محددة يمكن أن تحل المشكلة. فقد اختبروا تقصير طول التسلسلات الجينية التي تقرأها الآلة، وحاولوا استخدام منصة تسلسل مختلفة تُعرف باسم (AVITI Element). وبينما ساعدت هذه التغييرات في تقليل عدد المتغيرات الزائفة، إلا أنها لم تقضِ على المشكلة تماماً. فقد استمر التضخم الاصطناعي، وإن كان بشكل أصغر. ويخلص المؤلفون إلى أن الحل الأكثر عملية في الوقت الحالي هو توخي الحذر الشديد عند مقارنة العينات التي تم تسلسلها بأعماق مختلفة جداً. فإذا تمت قراءة عينة مليون مرة وأخرى ألف مرة فقط، فإن الأولى ستظهر بالتأكيد أكثر تنوعاً، ليس لأنها كذلك، بل لأن الآلة حظيت بفرص أكثر لتوليد الأخطاء. وتقترح الدراسة أن استخدام هذه العينات المحكومة، عديمة التنوع، كمعيار مرجعي يمكن أن يساعد العلماء على ضبط أساليبهم للوصول إلى أقرب نقطة من الحقيقة، لضمان أن خرائط العالم الميكروبي التي يرسمونها مبنية على ما هو موجود بالفعل، لا على ما تتخيله الآلة.