近年、菌群研究急速に発展し、腸管微生物と慢性病の関連から、環境菌群の生態修復への応用まで、成果は次々と現れている。しかし、この分野の急速な発展は、統一された標準化プロセスの欠如、特にサンプル収集、保存、データ分析の段階で、研究結果の比較性と再現性を深刻に制約する核心的なボトルネックをも露呈した。
まず、サンプル採取方式の違いが大きい。腸管菌群を例に、異なる研究は糞便、腸粘膜生検、さらに肛門スワブをサンプル源として採用した、サンプリング時間(朝起きまたは食後)、保存温度(常温、4℃または-80℃)、輸送時間の長さ、RNAlaterなどの保護剤を添加するかどうかなどの変数は共通認識を形成していない。これらの要因は微生物組成に顕著に影響し、同じグループが異なる研究において異なる菌群特徴を示すことになる。
次に、DNA抽出方法は多様である。異なるキットによるグラム陽性菌または胞子類微生物の分解効率が異なり、さらに種の存在度のばらつきをもたらす。その後の増幅子配列決定(例えば16 S rRNA V 3−V 4領域)において、プライマー選択、PCRサイクル数、配列決定プラットフォーム(Illumina vs.Nanopore)などの技術詳細はさらにデータ異質性を増幅する。
さらに複雑なのはデータ分析プロセスです。元のシーケンス品質制御、OTUクラスタまたはASV分割から、データベース比較(Greengenes、SILVAまたはGTDB)、さらにα/β多様性計算および統計モデル選択まで、各ステップにはさまざまなツールとパラメータの組み合わせが存在します。統一分析パイプラインが不足しているため、クロス研究統合はほとんど不可能であり、大サンプルメタ分析の展開を阻害している。
この難局を解決するために、国際学術界は多くの標準化提案を推進している。例えば、ヒト微生物グループ計画(HMP)とMiBioGen連合はサンプル処理ガイドラインを発表した、世界微生物グループ標準連盟(GSC)はMIxSメタデータ標準の使用を提唱している、QIIME 2、mothurなどのオープンソースプラットフォームは、再現可能な分析プロセスの提供に力を入れている。また、著者がオリジナルデータと完全コードを公開し、透明性を高めることを求める定期刊行物が増えている。

将来的には、多センターの協力を通じて、菌群サンプルライブラリと分析基準を構築し、業界共通認識基準の定着を推進するほか、菌群研究才能は本当に「記述的科学」から「予測可能、介入可能」の正確な医学の新しい段階に踏み出すことができる。標準化は、この未来への必須の道である。