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科研动态

cell Host Microbe:炎症、抗生素、饮食,如何影响儿童克罗恩病患者的肠道菌群?
发布时间:2018-01-26 14:10   点击率:
导读
克罗恩病患者的特征之一是肠道菌群失调,但影响失调的因素仍然不明确。本研究跟踪接受肠内营养或抗体治疗的儿童克罗恩病患者的治疗过程,表明生态失衡与抗生素的使用、炎症以及饮食是独立相关的。这些研究结果可能会促进生物标志物的发现,以利于疾病的治疗。
 
 
文献ID
题目:Inflammation, Antibiotics, and Diet as Environmental Stressors of the Gut Microbiome in Pediatric Crohn’s Disease
译名:炎症、抗生素、饮食,是儿童克罗恩病中肠道微生物组的环境压力因素
期刊:cell Host Microbe   
发表日期:2015.10.14       IF=12.609
通讯作者:Frederic D. Bushman
通讯单位:宾夕法尼亚大学佩雷尔曼医学院微生物学系
 
 
材料与方法
分组信息
健康对照组(n=26):来自参考文献。
 
根据微生物组成,将克罗恩病患者分成两类:Near Cluster(与健康对照组的微生物组成相似,n=57)、
Far Cluster(与健康对照组的微生物组成有显著性差异,n=28)。
 
取样时间点
治疗(anti-TNF、EEN<exclusive enteral nutrition>、PEN<partial enteral nutrition with ad lib diet>)前(baseline)、治疗后1周、治疗后4周、治疗后8周。
 
测序手段及平台
宏基因组测序,Illumina HiSeq
 
 
研究成果
1、克罗恩病患者及健康对照组的微生物群落模式
治疗前每个样本中细菌相对丰度如图1A所示,细菌丰度最高的45属中有14个属在健康对照组与克罗恩病患者中存在差异。
 
PrevotellaEubacteriumOdoribacterAkkermansiaRoseburiaParabacteroidesAlistipesCoprococcusDoreaRuminococcus在克罗恩病患者中减少,EscherichiaKlebsiellaEnterococcusVeillonella在克罗恩病患者中增加。
 
基于随机森林对健康儿童及克罗恩病患者进行预测,准确率达到86%。
 
图1. 克罗恩病患者与健康对照组的肠道菌群组成
A、不同分类(是否患病、cluster、是否使用皮质类固醇或抗生素、是否响应治疗、FCP浓度)下细菌相对丰度。*表示患病与健康对照有显著差异,+表示near-cluster与far-cluster间有显著差异。
B、儿童克罗恩病患者与健康对照组的MDS分析。实心原点代表健康,蓝色圆圈代表near-cluster,红色圆圈代表far-cluster;点的大小表示宿主DNA所占的比例。
C、宿主DNA所占比例。

 
通过PAMK(partitioning around medoids with estimation of number of clusters)方法来分析群落模式,以确定最佳分类,并用MDS(multidimensional scaling)可视化。结果表明,克罗恩样本分为两类(定义为far-cluster、near-cluster),细菌丰度最高的45属中有30个在两类中存在显著差异:
 
严重失调(far dysbiotic cluster)的类群中StreptococcusKlebsiellaLactobacillus丰度升高;
 
FaecalibacteriumParabacteroidesDoreaBlautiaHoldemaniaCollinsellaCoprococcusOdoribaterPrevotellaBacteroidesDialisterEubacteriumAlistipesRuminococcus丰度降低。
 
基于随机森林对这两个类群进行预测,准确率达92%。
 
相较于健康对照组,患克罗恩病的两个类群微生物多样性均有所降低,种水平的分析也得到同样的结果。总的来说,治疗前患病样本能分成两类,far-cluster与健康样本微生物组成差异更大,微生物多样性更低。
 
 
2、粪便中人体DNA与生态失调高度相关
宿主DNA的相对丰度如图1C所示,健康对照组的宿主DNA相对丰度远远低于克罗恩病患者,qPCR结果与宏基因组结果相同,推测患病可能导致人体上皮细胞或者血液渗透到粪便中。
 
 
3、粪便微生物基因通路的分析
利用HUMAnN对肠道菌群的基因含量进行比较,用于评估基因功能与生态失调的关系,163个通路中的42个在克罗恩病患者和健康健康对照组中存在着显著性的差异。基于基因通路将克罗恩样本分成两类,一类与健康对照组相似,而另一类失调更严重(图2B),与基于物种属水平来进行分类的结果相似。基于随机森林对健康对照组及克罗恩病患者进行预测,准确率达87%(图2c),与利用细菌丰度来预测的结果相似。
 
克罗恩病患者中显著高的6个通路包括sulfur relay systems(硫中继系统)、galactose metabolism(半乳糖代谢)、biosynthesis of siderophores(含铁细胞生物合成)、glycerolipid metabolism(甘油酯代谢)、glutamine/glutamate metabolism(谷氨酰胺/谷氨酸代谢)、nitrogen metabolism(氮代谢)。
 
163个基因通路中的94个在两类克罗恩病患者中存在显著性差异,51个在更加失调的类群中含量较高,基于随机森林用基因通路对这两个类进行预测,预测准确率达87%。
 
图2. 克罗恩病患者与健康对照组基因通路组成
 
 
4、真菌、古菌、病毒群落分析
Saccharomyces cerevisiaeClavispora lusitaniaeCyberlindnera jadiniiCandida albicansKluyveromyces marxianus是主要的真菌,所有的真菌在克罗恩病患者中含量都高于健康对照组,尤其是在严重失调的类群中(图3B-3F),同时真菌含量与宿主DNA含量呈正相关(图3G),基于真菌相对丰度对健康对照组及克罗恩病患者进行预测,准确率达92%。
 
古菌在健康对照组和克罗恩病患者的肠道微生物组成中无显著性差异。
 
病毒在健康对照组和克罗恩病患者的肠道微生物组成中无显著性差异,在克罗恩病患者的near-cluster和far-cluster两个类群中也无显著性差异。
 
图3. 治疗前健康对照组与克罗恩病人主要真菌相对丰度
 
 
5、不同环境压力源对肠道内微生物的影响
不同环境压力下克罗恩病患者微生物组成不同(图4),且各个环境压力独立影响微生物的组成。
 
图4. 细菌及真菌与环境压力的相关性
 
抗生素对细菌来说是毒素,但能促进真菌的生长。饮食改变可以为细菌生长提供营养,在EEN开始的1周内,肠道菌群的组成发生了快速的变化,同样的改变在PEN中没有观察到。
 
本研究中检测到了5个真菌中的四个(CandidaClavisporaCyberlindneraKluyveromyces) 在治疗前未使用抗生素的克罗恩病患者中增加。另外,抗生素的使用也与5种真菌的定植有关。饮食疗法显示结果与此相反,EEN治疗后一星期,真菌含量降低。因此,疾病及抗生素治疗增加真菌含量,而EEN能够减少真菌定植。
 
 
研究结论
① 此研究分析了儿童克罗恩病患者接受肠内营养和抗体治疗后的肠道微生物组成,揭示了治疗前及治疗过程中细菌、真菌古菌、病毒的动态变化,治疗前根据失调程度可以将克罗恩病患者分成near-cluster和far-cluster两个类群,失调程度与宿主DNA的含量及真菌含量呈正相关;
② 炎症、抗生素、饮食单独影响克罗恩病患者肠道微生态组成;
③ 抗生素加剧肠道内炎症及细菌生态失衡并增加真菌含量;
④ 饮食在其他因素外,独立并迅速影响微生物群组成,有效降低炎症。
 
 
亮点
本研究从不同角度解析了儿童克罗恩病患者肠道菌群失调的可能原因,为生物标志物的发现以疾病的治疗提供了相关依据。

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