What makes the gut microbiome stable? Classically, we think of our microbiome as stable, benign, and cooperative. Recent experimental work is beginning to unpick essential functions that can be attributed to the stable microbiota of humans. To be able to manipulate the microbiome to improve health, we need to understand community structure and composition and we need models to quantify and predict stability. Coyte et al. applied concepts and tools from community ecology to gut microbiome assembly. Independently developed models converged on a surprising answer: A high diversity of species is likely to coexist stably when the system is dominated by competitive, rather than cooperative, interactions. Science , this issue p. 663

The human body carries vast communities of microbes that provide many benefits. Our microbiome is complex and challenging to understand, but evolutionary theory provides a universal framework with which to analyse its biology and health impacts. Here we argue that to understand a given microbiome feature, such as colonization resistance, host nutrition or immune development, we must consider how hosts and symbionts evolve. Symbionts commonly evolve to compete within the host ecosystem, while hosts evolve to keep the ecosystem on a leash. We suggest that the health benefits of the microbiome should be understood, and studied, as an interplay between microbial competition and host control. The human microbiome is a tension between microbes evolving to compete within the host ecosystem, and hosts trying to keep them under control. The microbial communities that inhabit the human body provide several benefits to their host, but the evolutionary basis of this complex relationship is unclear. In this Perspective, Kevin Foster and colleagues propose an evolutionary framework for understanding the dynamics of the microbiome. They argue that, in order to understand the microbiome and harness it for health benefits, we need to view the relationship between host and symbiont as one based on microbial competition and host control.

The gut microbiota influences development1–3 and homeostasis4–7 of the mammalian immune system, and is associated with human inflammatory8 and immune diseases9,10 as well as responses to immunotherapy11–14. Nevertheless, our understanding of how gut bacteria modulate the immune system remains limited, particularly in humans, where the difficulty of direct experimentation makes inference challenging. Here we study hundreds of hospitalized—and closely monitored—patients with cancer receiving haematopoietic cell transplantation as they recover from chemotherapy and stem-cell engraftment. This aggressive treatment causes large shifts in both circulatory immune cell and microbiota populations, enabling the relationships between the two to be studied simultaneously. Analysis of observed daily changes in circulating neutrophil, lymphocyte and monocyte counts and more than 10,000 longitudinal microbiota samples revealed consistent associations between gut bacteria and immune cell dynamics. High-resolution clinical metadata and Bayesian inference allowed us to compare the effects of bacterial genera in relation to those of immunomodulatory medications, revealing a considerable influence of the gut microbiota—together and over time—on systemic immune cell dynamics. Our analysis establishes and quantifies the link between the gut microbiota and the human immune system, with implications for microbiota-driven modulation of immunity. Influence of the gut microbiome on the human immune system is revealed by systems analysis of vast clinical data from decades of electronic health records paired with massive longitudinal microbiome sequencing.

Antibiotic treatment can deplete the commensal bacteria of a patient's gut microbiota and, paradoxically, increase their risk of subsequent infections. In allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (allo-HSCT), antibiotic administration is essential for optimal clinical outcomes but significantly disrupts intestinal microbiota diversity, leading to loss of many beneficial microbes. Although gut microbiota diversity loss during allo-HSCT is associated with increased mortality, approaches to reestablish depleted commensal bacteria have yet to be developed. We have initiated a randomized, controlled clinical trial of autologous fecal microbiota transplantation (auto-FMT) versus no intervention and have analyzed the intestinal microbiota profiles of 25 allo-HSCT patients (14 who received auto-FMT treatment and 11 control patients who did not). Changes in gut microbiota diversity and composition revealed that the auto-FMT intervention boosted microbial diversity and reestablished the intestinal microbiota composition that the patient had before antibiotic treatment and allo-HSCT. These results demonstrate the potential for fecal sample banking and posttreatment remediation of a patient's gut microbiota after microbiota-depleting antibiotic treatment during allo-HSCT.

The microbial populations in the gut microbiome have recently been associated with COVID-19 disease severity. However, a causal impact of the gut microbiome on COVID-19 patient health has not been established. Here we provide evidence that gut microbiome dysbiosis is associated with translocation of bacteria into the blood during COVID-19, causing life-threatening secondary infections. Antibiotics and other treatments during COVID-19 can potentially confound microbiome associations. We therefore first demonstrate in a mouse model that SARS-CoV-2 infection can induce gut microbiome dysbiosis, which correlated with alterations to Paneth cells and goblet cells, and markers of barrier permeability. Comparison with stool samples collected from 96 COVID-19 patients at two different clinical sites also revealed substantial gut microbiome dysbiosis, paralleling our observations in the animal model. Specifically, we observed blooms of opportunistic pathogenic bacterial genera known to include antimicrobial-resistant species in hospitalized COVID-19 patients. Analysis of blood culture results testing for secondary microbial bloodstream infections with paired microbiome data obtained from these patients indicates that bacteria may translocate from the gut into the systemic circulation of COVID-19 patients. These results are consistent with a direct role for gut microbiome dysbiosis in enabling dangerous secondary infections during COVID-19.

ABSTRACT The gut microbiota influences development and homeostasis of the mammalian immune system 1–3 , can alter immune cell compositions in mice 4–7 , and is associated with responses to immunotherapy that rely on the activity of peripheral immune cells 8–12 . Still, our understanding of how the microbiota modulates immune cells dynamics remains limited, particularly in humans where a lack of deliberate manipulations makes inference challenging. Here we study hundreds of hospitalized—and closely monitored—patients receiving hematopoietic cell transplantation as they recover from chemotherapy and stem cell engraftment. This aggressive treatment causes large shifts in both circulatory immune cell and microbiota populations, allowing the relationships between the two to be studied simultaneously. We analyzed daily changes in white blood cells from 2,235 patients, and 10,680 longitudinal microbiota samples to identify bacteria associated with those changes. Bayesian inference and validation across patient cohorts revealed consistent associations between gut bacteria and white blood cell dynamics in the context of immunomodulatory medications, clinical metadata and homeostatic feedbacks. We contrasted the potency of fermentatively active, obligate anaerobic bacteria with that of medications with known immunomodulatory mechanism to estimate the potential of the microbiota to influence peripheral immune cell dynamics. Our analysis establishes and quantifies the link between the gut microbiota and the human immune system, with implications for microbiota-driven modulation of immunity.

Abstract Hospitalized patients receiving hematopoietic cell transplants provide a unique opportunity to study how the human gut microbiome changes in response to perturbations, and how the resulting changes in the microbiome feedback on its living host. We previously compiled a large-scale longitudinal dataset of stool microbiome compositions from these patients and associated metadata 1 . In that dataset the microbiome analysis was limited to the taxonomic composition of the bacterial population obtained from 16S rRNA gene sequencing. Here, we augment those data with shotgun metagenomic sequences from a nested subset of 395 stool samples. We provide accession numbers that link each sample to the paired-end sequencing files deposited in a public repository, which can be directly accessed by the online services of PATRIC 2 to be analyzed without the users having to download or transfer the files. We provide examples that show how shotgun sequencing enriches microbiome analyses beyond the taxonomic composition such as the analysis of gene functions including virulence factors and antibiotic resistances, and the assembly of genomes from metagenomic data.

SUMMARY The microbiome is associated with health and disease, but causal effects are hard to quantify— especially in humans where controlled experiments are nearly impossible. Akin to natural experiments, closely monitored patients offer an alternative to characterize microbiome effects. We present TaxUMAP, a taxonomically-informed visualization method to effectively display diverse microbiome states. TaxUMAP charts a microbiome atlas from 1,870 cancer patients as they progress through therapy-induced perturbations, and quantifies the microbiome contribution to patients’ risk for life-threatening bacteremia. We find that the lowest diversity states (gut dominations) that follow antibiotic treatments are stable, and that diverse communities harbor more diverse antimicrobial resistance genes than dominations. We reveal that certain Klebsiella species are associated with reduced risk for bacteremia, an effect driven by bacterial competition that we validate experimentally in vitro and in vivo . TaxUMAP effectively maps longitudinal microbiome data that can facilitate research into causal microbiome effects on human health. HIGHLIGHTS TaxUMAP charts an atlas of patients’ microbiome states and their clinical context to reveal new causal effects. Antibiotics deplete the biodiversity and reduce the number of different antimicrobial resistance genes in the gut microbiome. Certain Klebsiella species are associated with lower risk of bacteremia by other gut-borne pathogens. These Klebsiella outcompete other gram-negative pathogens in vivo .

Abstract The human gut microbiome is promising therapeutic target, but development of interventions is hampered by limited understanding of the microbial ecosystem. Therefore, recent years have seen a surge in the engineering of inference algorithms seeking to unravel rules of ecological interactions from metagenomic data. Research groups score algorithmic performance in a variety of different ways, however, there exists no unified framework to score and rank each inference approach. The machine learning field presents a useful solution to this issue: a unified set of validation data and accompanying scoring metric. Here, we present MTIST: a platform for benchmarking microbial ecosystem inference tools. We use a generalized Lotka-Volterra framework to simulate microbial abundances over time, akin to what would be obtained by quantitative metagenomic sequencing studies or lab experiments, to generate a massive in silico training dataset (MTIST) for algorithmic validation, as well as an “ecological sign” score (ES score) to rate them. MTIST comprises 24,570 time series of microbial abundance data packaged into 648 datasets. Together, the MTIST dataset and the ES score serve as a platform to develop and compare microbiome ecosystem inference approaches.

ABSTRACT Depletion of microbiota increases susceptibility to gastrointestinal colonization and subsequent infection by opportunistic pathogens such as methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA). How the absence of gut microbiota impacts the evolution of MRSA is unknown. The present report used germ-free mice to investigate the evolutionary dynamics of MRSA in the absence of gut microbiota. Through genomic analyses and competition assays, we found that MRSA adapts to the microbiota-free gut through sequential genetic mutations and structural changes that enhance fitness. Initially, these adaptations increase carbohydrate transport; subsequently, evolutionary pathways largely diverge to enhance either arginine metabolism or cell wall biosynthesis. Increased fitness in arginine pathway mutants depended on arginine catabolic genes, especially nos and arcC , which promote microaerobic respiration and ATP generation, respectively. Thus, arginine adaptation likely improves redox balance and energy production in the oxygen-limited gut environment. Findings were supported by human gut metagenomic analyses, which suggest the influence of arginine metabolism on colonization. Surprisingly, these adaptive genetic changes often reduced MRSA’s antimicrobial resistance and virulence. Furthermore, resistance mutation, typically associated with decreased virulence, also reduced colonization fitness, indicating evolutionary trade-offs among these traits. The presence of normal microbiota inhibited these adaptations, preserving MRSA’s wild-type characteristics that effectively balance virulence, resistance, and colonization fitness. The results highlight the protective role of gut microbiota in preserving a balance of key MRSA traits for long-term ecological success in commensal populations, underscoring the potential consequences on MRSA’s survival and fitness during and after host hospitalization and antimicrobial treatment. Importance The fitness of MRSA depends on its ability to colonize. A key, underappreciated observation is that gut colonization frequently serves as the site for MRSA infections, especially among vulnerable groups such as children and hospitalized adults. By evolving MRSA strains in germ-free mice, we identify molecular mechanisms underlying how MRSA exploits a depletion in host microbiota to enhance gut colonization fitness. This work points to bacterial colonization factors that may be targetable. Our findings indicate that adaptive changes in MRSA often reduce its antimicrobial resistance and virulence, and are suppressed by the presence of native commensal bacteria. This work helps explain the ecology of pathoadaptive variants that thrive in hospital settings but falter under colonization conditions in healthy hosts. Additionally, it illustrates the potential adverse effects of prolonged, broad-spectrum empirical antimicrobial therapy and adds a new type of weight to calls for microbiota transplantation to reduce colonization by antimicrobial-resistant pathogens.