中文題目:炎癥性腸?。↖BD)患者的腸道菌群結構與代謝活性
影響因子:14.2
發(fā)表時間:2018.12
研究單位:麻省理工學院 哈佛大學
背景介紹
炎癥性腸?。↖BD)是一種由腸道微生物與腸道免疫系統(tǒng)相互作用異常而引發(fā)的慢性胃腸道炎癥。IBD包括潰瘍性結腸炎(UC)和克羅恩病(CD)兩種主要亞型,它們分別分布于大腸和小腸,且擁有各自獨特的微生物特征。研究表明,IBD患者的腸道微生物發(fā)生了巨大變化,與此同時,腸道微生物的代謝產(chǎn)物也能通過信號、免疫以及抗生素活性的途徑改變結腸環(huán)境。然而,腸道特異微生物與它們的分子產(chǎn)物如何通過相互作用來觸發(fā)、維持、減緩或預測IBD等炎癥狀況,我們目前仍不清楚。
短鏈脂肪酸(SCFAs)(如丁酸鹽、乙酸鹽和丙酸鹽)是腸道微生物分解膳食纖維產(chǎn)生的小分子化合物,它能通過調節(jié)組蛋白去乙?;敢种苹钚?、基因表達、細胞增殖和免疫應答來影響宿主細胞。研究表明,IBD患者糞便中的丁酸鹽含量降低,而丁酸鹽可以通過調節(jié)Treg細胞的產(chǎn)生和增強巨噬細胞的活性預防結腸炎。共生微生物可以通過修飾代謝物改變宿主產(chǎn)生的信號分子。研究表明,腸道微生物產(chǎn)生的色氨酸脫氫酶能夠將飲食中的色氨酸轉化為色胺和其他分子。在CD患者的腸道微生物中,色氨酸代謝基因有所下降;缺失IBD易感基因(CARD)動物的微生物色氨酸代謝發(fā)生了改變,導致宿主更易患結腸炎。
腸道微生物的16S擴增子測序與代謝組學研究表明,IBD患者的代謝物發(fā)生了變化且菌群多樣性普遍低于健康人群,與兒科IBD相關的腸道菌群也與代謝類型高度相關,糞便菌群結構與非靶向代謝組的相關性比靶向代謝組高??傊c道代謝組中存在與炎癥和IBD相關的特征不明代謝物,這些代謝產(chǎn)物可能是由微生物衍生或修飾,非靶向模式為未知代謝物的捕獲提供了可能。
本研究采用非靶向的液相色譜串聯(lián)質譜(LC-MS)技術和宏基因組技術,研究了IBD患者糞便樣品中的代謝組份和微生物的結構與功能。
研究方法
1.? 樣本收集(糞便):①PRISM(麻省總院IBD前瞻注冊試驗):CD患者(68例),UC患者(53例),健康人群組(34例)(Fig. 1a);②LifeLines DEEP和NLIBD(荷蘭北部人群前瞻研究,用于人群疾病的驗證):CD患者(20例),UC患者(23例),荷蘭北部健康人群(22例)(圖1.a)。
2. 宏基因組學:①DNA提取試劑盒:QIAamp DNA Stool Mini Kit (QIAGEN);②宏基因組建庫測序:Illumina Hiseq 2500,2.5G數(shù)據(jù)/樣品;③物種鑒定與功能注釋:MetaPhlAn2,HUMAnN2。
3. 代謝組學:4種LC-MS模式。
●?質譜正離子模式(極性代謝物,如:有機酸):10μl勻漿,90μl萃取液(乙腈/甲醇/甲酸74.9:24.9:0.2,v/v)),內(nèi)標(L-纈氨酸-d8和L-苯丙氨酸-d8),二氧化硅HILIC色譜柱(Waters)(150×2mm),流動相A(甲氨酸(10mM)和甲酸(0.1%)),流動相B(乙腈和甲酸(0.1%)),250μl /min流速,梯度洗脫(5%流動相A 保持1min,10min時提升至40%),全掃描分析模式(m/z:70-800,分辨率70000,獲取速率3Hz),質譜參數(shù)(離子噴霧電壓3.5kV,毛細管溫度350℃,探頭溫度300℃,鞘氣40,輔助氣15,S-lens RF 40)。
●?質譜負離子模式(極性代謝物):30μl勻漿,120μl萃取液(80%甲醇),內(nèi)標(肌苷15N4、胸腺嘧啶-D4和甘膽酸鹽D4),Luna NH2色譜柱(Phenomenex),流動相A(乙酸銨(20mM)、銨水(20mM)),流動相B(氨水(10mM)/乙腈/甲醇(75/25),v/v),梯度洗脫(10%流動相A,至10min時至100%流動相A),全掃描分析模式(m/z:60-750,其余參數(shù)同上),質譜參數(shù)(探頭溫度325℃,鞘氣55,其余參數(shù)同上)。
●?質譜負離子模式(中極性代謝物,如:膽酸、自由脂肪酸):30μl勻漿,90μl萃取液(甲醇),內(nèi)標(E2-d4),10μl進樣量,HSS T3色譜柱(Waters),流動相A(0.1%甲酸,水),流動相B(0.1%甲酸,乙腈),400μl /min流速,梯度洗脫(25%流動相A保存1min,至11min時至100%流動相B),全掃描分析模式(m/z:200-550,其余參數(shù)同上),質譜參數(shù)(探頭溫度300℃,毛細管溫度320℃,鞘氣45,輔助氣10,S-lens RF 60)。
●?極性和非極性脂肪酸:10μl勻漿,190μl萃取液(異丙醇),內(nèi)標(1-十二烷基-十三酰-丙三醇-3膽堿磷酸),10μl進樣量,BEH C8色譜柱(Waters),流動相A(醋酸銨(10mM)/甲醇/甲酸95:5:0.1,v/v/v),流動相B(甲醇/乙酸99.9:0.1,v/v),450μl /min流速,梯度洗脫(80%流動相A保存1min,至2min時至80%流動相B,至7min時至100%流動相B并保持至10min),全掃描分析模式(m/z:200-1100,其余參數(shù)同上),質譜參數(shù)(探頭溫度300℃,毛細管溫度300℃,鞘氣50,輔助氣15,S-lens RF 60)。
(圖1.a:樣本來源、類型及分析方法)
研究結果
本研究從155例(PRISM)樣本中共檢測出8,000多種代謝物,這些代謝物在健康人群與CD患者之間差異較大,UC患者的代謝物與健康人群和CD患者均有一定程度相似(圖1.b)。糞便樣品中的鈣保護素與代謝物、菌群結構變化的第一主軸(PCoA)相關性均較強(圖1.d.1e),UC患者的炎癥程度既與健康人群相似又與CD患者相似,表明UC患者之間的腸道菌群結構與代謝組份差異較大。
(圖1.b-e:IBD與個體腸道微生物和代謝物的關聯(lián)性)
(圖2:IBD代謝物豐度熱圖,圖中顯示了2729種IBD(UC/CD)與健康組之間具有豐度差異的特征代謝物)
2.? IBD患者腸道代謝物的比較分析
本研究采用Benjamini-Hochberg FDR(q<0.05)方法進行多重檢驗校正,在IBD患者檢測2729種豐度顯著差異的代謝物,其中1931種在IBD患者中顯著減少,224種在IBD患者中的顯著增多,505種在CD患者中明顯升高,僅69種只在UC患者中明顯增多(與圖1.b坐標軸中顯示的結果一致)(圖2)。基于HMDB注釋定義了代謝物類并重點研究了97類,其中8類顯著富集于CD患者,鞘脂類、甲亞胺酸和膽汁酸影響最大(圖3.a);7類顯著富集于UC患者,苯乙酸酯含量略有升高(圖3.b)。IBD患者富集的膽酸包括膽酯(q=0.003)和鵝脫氧膽酸鹽(q=0.0002)(圖3.c),CD患者的次生膽汁酸(膽酸鈉和脫氧膽酸)發(fā)生了補充消耗(q=0.06,0.13),鞘磷脂和神經(jīng)酰胺在CD患者和UC患者中均明顯過多(q<0.02)。多數(shù)代謝物類在IBD患者(CD和UC)中顯著減少(圖3.a.3.b),它們包括三萜、長鏈脂肪酸、苯基苯并二惡烷、膽固醇和三?;视停–54:6)(圖3.e.3.f)。另外,乳酸酯和泛酸酯(分子類無顯著差異)在IBD患者中分別顯著富集和減少(圖3.g.3.h)。
(圖3. IBD患者和健康人群的腸道代謝物富集比較)
3.? IBD患者的腸道代謝物模型
為了探究IBD患者腸道代謝物的生物模式,本文采用線性模型方法對2729種差異代謝物進行相似性聚類分析。結果表明,IBD患者“最大代謝物聚類簇”包含39種代謝產(chǎn)物,該聚類簇包含12種膽酸(推測)、17種未標記的代謝物、膽酯(圖4.a淺綠色三角形)以及鵝脫氧膽酸酯(圖4.a 深綠色三角形);健康人群的“最大代謝物聚類簇”包含62種高豐度代謝分子,四吡咯和衍生物均顯著富集(圖4.b)。
(圖4. 基于豐度相關性的IBD患者代謝物聚類。FC,糞便鈣防御蛋白)
4.? IBD患者腸道菌群的“種”水平變化
基于Bray-Curtis算法的距離矩陣(PCoA)發(fā)現(xiàn),CD患者與健康人群腸道菌群結構差異較大,而UC患者與前兩者之間并無明顯的區(qū)別,UC患者組內(nèi)分布也較零散(圖1.c.1.e)。為了進一步探究,本文運用線性建模研究195個“種”水平微生物。在IBD患者與健康人群之間發(fā)現(xiàn)了50種差異豐度微生物,其中35種在IBD患者中豐度較高,Roseburia hominis、Dorea formicigenerans和Ruminococcus obeum在健康人群中富集最多。與很多IBD研究報道一致,IBD患者的微生物種類明顯減少,多樣性普遍降低?!胺N”水平未分類的Roseburia(氏菌屬)在UC和CD患者中顯著富集,Bifidobacterium breve和Clostridium symbiosum僅富集于UC患者,CD患者具有20種獨特且豐富的菌(如R. gnavus、Escherichia coli和Clostridium clostridioforme)(圖5)。
(圖5. IBD患者“種”水平的菌群結構)
5.? IBD相關微生物與代謝物的關聯(lián)機制
微生物與代謝物之間的正相關性反映了兩者之間的協(xié)同效應,為了確定這種關系,本研究對具有代表性的差異豐度菌種和代謝物進行關聯(lián)分析(線性模型),發(fā)現(xiàn)了15,679例FDR(q<0.05)關聯(lián),其中乳酸與Pediococcus acidilactici呈正相關(r= 0.23,Spearman)。經(jīng)過嚴格篩選,最終得到2279例關聯(lián)(圖6),其中包括122例標準和特征菌“種”的關聯(lián)(圖7.a),901個代謝物聚類簇,1878個豐度差異代謝物。然而,這些關聯(lián)僅有6%是具有統(tǒng)計學意義且在對照組(健康人群)中被證實的。ETA(廿碳三烯酸)和DPA(二十二碳五烯酸,與CD相關的代謝物)與對照組相關的菌種呈負相關(Eubacterium ventriosum),與IBD相關的菌種呈正相關(R. gnavus)(圖7.b.7.c)。CA(辛酸)對照組中高度關聯(lián)的厭氧菌(Alistipes shahii、Alistipes putredinis和Alistipes finegoldii)正相關,與R. gnavus顯著負相關(圖7.d)。
(圖6.)
(圖7. IBD相關微生物和代謝物的潛在關聯(lián))
6.? IBD代謝相關微生物的功能
基于線性模型分析IBD微生物組的酶功能(EM)。與對照組相比,568種酶的豐度在UC或CD患者中差異顯著(FDR,q<0.05)(圖8.),其中246種酶不受任何單一菌種支配。UC和CD患者均富集有鎂離子轉運ATP酶(EC 3.6.3.2)(圖9.a)和乙醇胺氨裂合酶(EC 4.3.1.7)(相對于對照組)(圖9.b),而乙醇胺氨裂合酶與甘油磷脂的合成有關,后者在UC和CD患者的代謝物中富集最多(圖3.a)。谷胱甘肽還原酶(EC 1.8.1.7)在IBD患者中也有較高豐度(圖9.c);丙酮酸合成酶(EC 1.2.7.1)在對照組中富集,在CD患者中完全未檢測到(圖9.d);維生素B12(如前咕啉,EC 1.3.1.76)在對照組含量較高(圖9.e)。四吡咯可能是維生素B12的衍生物和相關化合物,它在LC-MS代謝組分析中普遍存在,并且在IBD患者中富集(圖4.b)。
“代謝組-基因功能(酶)”關聯(lián)模型遵循“菌種-基因功能(酶)”關聯(lián),多數(shù)代謝物僅與少數(shù)基因功能(酶)存在小部分(3%)關聯(lián)(反之亦然),而多數(shù)(95%)“代謝組-基因功能(酶)”關聯(lián)與IBD的發(fā)病機理有關。這些小部分“代謝組-基因功能(酶)”關聯(lián)中,鎂離子轉運ATP酶與羥基十四烷酸顯著負相關(r=-0.492,Spearman)(圖9.f),precorrin-2脫氫酶與正已酸正相關(r=0.507)(圖9.g)。
(圖8.)
(圖9. IBD代謝相關微生物的功能)
7.? Multi-omic特征區(qū)分群組中IBD子集
最后,本研究從代謝物、微生物菌“種”及兩者組合水平訓練“隨機森林”(RF)分類器,鑒定IBD病癥和IBD子集,受試者工作曲線(ROC)描繪RF分類器的假陽性率和準確率,混合矩陣評估PRISM隊列IBD子集RF分類器。結果顯示,所有RF分類器對IBD患者和健康人群的辨識效果良好,AUC值為0.86-0.92,交叉驗證結果(AUC:0.90-0.92)更優(yōu)于獨立驗證結果(AUC:0.86-0.89)(圖10.a)。PRISM隊列中,代謝物、微生物菌“種”及兩者組合水平預測UC、CD和健康人群的準確率為64-65%,該結果雖然不如案例/對照成功,但仍高于隨機預測(正確率:30%)(圖10.b),將PRISM訓練IBD子集RF分類器應用于荷蘭人群時(用于人類疾病驗證),輸入數(shù)據(jù)類型之間差異較大(圖10.b)。
(圖10.腸道微生物Multi-Omics analysis預測IBD病癥及子集)
===其他相關研究(代謝組學+宏基因組學)===
1. 嬰兒腸道微生物在發(fā)育和Ⅰ型糖尿病發(fā)展中的動態(tài)變化
Kostic A D, Gevers D, Siljander H, et al. The dynamics of the human infant gut microbiome in development and in progression toward typeⅠdiabetes [J]. Cell host & microbe, 2015, 17(2): 260-273.
2. 二甲雙胍改變了治療初期Ⅰ型糖尿病患者的腸道微生物,促進了該藥的療效
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3. 藥物治療對心血管疾病模型(apo-E?/?)小鼠腸道微生物和代謝物的影響
Ryan P M, London L E E, Bjorndahl T C, et al. Microbiome and metabolome modifying effects of several cardiovascular disease interventions in apo-E?/? mice [J]. Microbiome, 2017, 5(1): 30.
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