Deconstructing and Reconstructing FMT Success: A Causal Framework from Ecological Drivers to Synthetic Consortia

Abstract

Abstract in Korean (국문 초록) 대변 미생물 이식(FMT)은 크론병(CD)과 같은 만성 염증성 질환에서 코호트별로 상이한 효능을 보이는데, 이는 성공적인 생태학적 변화를 관장하는 근본적인 인과관계 메커니즘에 대한 이해 가 부족하기 때문이다. 본 연구는 정적인 연관성 분석을 넘어 안정적인 군집 회복을 위한 필 수 청사진을 식별하기 위해, 새로운 “분해 (Deconstructing)” 인과관계 프레임워크를 개발 했다. 통제된 CD 코호트에 compositional Lotka-Volterra (cLV) 동역학 모델링을 적용하여, 종 의 기원 유형(Origin Type)에 기반해 정착 역학을 분석했다. 본 프레임워크는 먼저 임상적 성 공의 지표가 되는 세 가지 핵심 “지표 종(Anchor Species)”을 식별했다. 이어서, cLV 모델은 초기 시점(T1)에서 후기(T2, T3) 지표 종 궤적을 유도하는 드라이버 종(Driver Species)을 식 별했으며, 이들은 전체 군집에 대한 유익한 효과를 기준으로 최종 5개의 “핵심 드라이버 (Core Driver)”로 정제되었다. 결정적으로, 이 핵심 드라이버들은 대부분 기증자와 수여자가 공유하는 ‘공존(Coexist)’ 길드에서 유래했다. 본 연구는 ‘시너지적 증강 (Synergistic Augmentation)’모델을 제안한다: 기증자는 수여자의 미생물 군집을 대체하는 것이 아니라, 이미 존재하는 종들의 잠재력을 활성화시킨다. 마지막으로, 네트워크 위상학적 분석을 통해 이들 핵심 종의 생태학적 역할을 검증했다. 분석 결과, 지표 종(Anchor Species)은 희귀 생물 권 (Rare Biosphere)에 존재하는 “순수 수용자(Pure Sink)” (높은 내향 연결, 0의 외향 연 결)로 확인되어 민감한 생태학적 지표로서의 가치가 입증되었다. 반면, 핵심 드라이버들은 우 점종(Dominant Species)이 아닌 중위권의 풍부도(~2-6%)를 유지하면서도 불균형적으로 높은 네 트워크 영향력(Out-degree)을 행사함이 밝혀졌다. 특히, R.gnavus와 같은 일부 종은 전형적인 “구조적 핵심종(Structural Keystone, Module Hub)”으로 기능한 반면, 다른 종들은 위상학적 으로는 주변부(Peripheral) 위치에 있음에도 불구하고 유의미한 생태학적 영향력을 행사하는 것으로 나타났다. 이는 임상적 성공이 단순한 양적 우세나 구조적 중심성이 아닌, 구체적인 기계론적 상호작용에 의해 주도됨을 시사하며, 강력한 치료 드라이버를 식별하기 위한 데이터 기반의 청사진을 제공한다.|Fecal Microbiota Transplantation (FMT) efficacy in Crohn’s disease (CD) varies widely across cohorts. This inconsistency stems from out poor understanding of what drives successful community restoration. I developed a ‘Deconstructing’ causal framework that identifies which species causally drive community restoration, rather than simply correlating with outcomes. Using compositional Lotka-Volterra (cLV) dynamical modeling applied to a controlled CD cohort, I analyzed colonization dynamics based on species Origin Type. This framework first identified three ‘Anchor Species’ consistently marked clinical success. The cLV model then traced back to find which species at early timepoints drove these anchors toward their successful state. These drivers were then further refined based on their ecological effect—their beneficial impact on the wider community—to select five final Core Drivers. Most core drivers came from species already shared between donor and recipient (the ‘Coexist’ guild). I propose a ‘Synergistic Augmentation’ model: rather than replacing the recipient’s microbiota, donors activate latent potential in species already present. Finally, I validated the ecological roles of these identified taxa through network topological analysis. This analysis confirmed that Anchor Species reside in the rare biosphere and function as “pure sinks” (high in-degree, zero out-degree), validating their role as sensitive indicators. Conversely, Core Drivers were distinguished by their disproportionate network influence relative to their moderate abundance. Specifically, while some drivers (e.g., R. gnavus) functioned as classic structural Keystone Species (Module Hubs), others exerted significant ecological influence despite occupying topologically peripheral positions. This demonstrates that clinical success is driven by specific mechanistic interactions rather than simple abundance dominance, providing a data-driven blueprint for identifying potent therapeutic drivers.