密歇根大學安娜堡分校的微生物系統生物學家Paul Jensen想看看人工智能（AI）工具，比如大語言模型能否統計不同微生物的研究成果，他找到了他的實驗室研究的一種細菌——一種會導致蛀牙的Streptococcus sobrinus的全部論文，卻發現總共也就十幾篇，他已經全部看過。
許多微生物學家也面臨著類似的處境，甚至更遭。上周，Jensen在bioRxiv上公布了一項研究，發現僅僅十種菌種就占了所有論文的一半，而近四分之三的已命名的細菌甚至沒有一篇專門的研究文獻。
“我們只詳細研究了少數幾種細菌。”Jensen表示，“但對更多細菌來說，大語言模型或人工智能卻沒有任何了解，”尤其是對人類和地球健康至關重要的微生物，目前研究有所欠缺。
像其他生命科學家一樣，微生物學家也研究模式生物，希望從大腸桿菌這樣被充分研究的實驗室“寵兒”中獲得能夠適用于其他生物的見解，
在許多情況下確實如此：分子生物學的基礎是建立在大腸桿菌實驗之上的，但隨著科學家們對皮膚拭子、糞便或土壤樣本進行測序，不斷拓展微生物名錄，發現不同尋常的新見解的機會也隨之增加。
為了量化微生物學對少數模式生物的“偏愛”，Jensen查閱了一個包含43409 種獨特細菌的數據庫，并統計了美國政府運營的生物醫學文獻庫PubMed當中，在標題或摘要中提到細菌名稱的論文數量。
不出意外，大眾桿菌以超過31.2萬篇論文名列榜首，占總數的21%，前十名中其他細菌分別是人類病原體，例如金黃色葡萄球菌（一種機會性感染）、結核分枝桿菌和幽門螺旋桿菌（一種可導致潰瘍甚至癌癥的胃部微生物）。
然而，74%的已知細菌物種在任何論文的標題或摘要中都沒有被提及。在過去的25年里，已知的全部細菌數量與被研究細菌之間的差距也越來越大，部分原因是微生物組研究對微生物進行了大規模測序。
意大利特倫托大學微生物組科學家Nicola Segata對研究結果倍感沮喪，但并不感到驚訝。除了一兩個例外，健康人體微生物組中大量存在的微生物并沒有進入50種最佳研究細菌名單，Segata等人發現的許多對人類健康至關重要的微生物甚至沒被命名，更不用說研究了。“這些物種還有很長的路要走，才能得到應有的研究水平。”Segata表示。
德克薩斯大學奧斯汀分校的微生物生態學家Brett Baker指出，在海洋和土壤等多種生態系統中發現的微生物也未得到充分研究，他說，“自然界中的主要生物都不在這個名單上，這是一個問題。”
研究人員表示，糾正細菌學的發表偏差并非易事，但人類要想從微生物組研究中獲益，就必須這樣做。其中一個挑戰是在實驗室培養未被充分研究的微生物。“大腸桿菌之所以流行，部分原因是它容易生長，許多研究得最好的微生物都具有這種特性。”Baker說。
Jensen則樂觀地認為，科學家可以學會培育重要但研究不足的微生物。在Baker看來，微生物學家可以從大自然中汲取靈感，研究實驗室制造的微生物混合物，“這些東西往往不愿意自己生存。”
此外，大規模的努力也可能填補空白，開放科學非營利組織的項目經理Shantal Al Habib表示，該小組“向創新看齊”項目剛剛開始了一項耗資100萬美元的工作，目的是描述1000種微生物在1000種不同條件下的生長特點，具體包括不同營養狀況、氧氣水平以及溫度。該小組在加利福尼亞州舊金山的科學項目負責人Pete Kelly補充道，這些數據將免費提供給科學家，幫助訓練人工智能模型，進一步深入了解微生物。
Jensen也參加了“向創新看齊”項目，他認為，目的并不是讓微生物學家放棄大腸桿菌等模式生物，轉而研究更奇特的物種，而是“如果我們繼續以同樣的方式研究微生物學，那么我們要花上一萬年的時間才能很好地了解所有不同的微生物。”
相關論文信息：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.01.04.631297v1
本文鏈接：微生物學的研究“偏好”：74%的已知物種被忽略http://www.lensthegame.com/show-11-16359-0.html
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