Rostban gazdag étrend – terápiát kiegészítő kezelés
A bélmikrobiom kölcsönhatásai nemcsak a kezeléseket segíthetik például 2-es típusú cukorbetegségben, hanem prediktív célokra is felhasználhatók.
A Cell folyóiratban október 7-én jelent meg a The State University of New Jersey kutatóinak cikke, amelyben a 2-es típusú cukorbetegségben (T2D) és más betegségekben szenvedők körében vizsgálták a magas rosttartalmú étrendre váltás következményeit. A kutatók célja az volt, hogy genomikai vizsgálatokkal feltárják azokat a mikrobákat, amelyek a különböző egészségi állapotokra jellemzőek. Az elemzés során a mikroorganizmusok két csoportját különítették el: egyikük a rostok emésztésén keresztül támogatja az egészséges mikrobiomot, a másik pedig a betegségekkel szembeni ellenállóképességgel hozható összefüggésbe.
Korábbi kutatási eredmények már beszámoltak arról, hogy az olyan oldható rostok, mint a zabból és árpából származó béta-glükánok, csökkenthetik az LDL-koleszterinszintet és javíthatják a szív egészségét, ami a betegségmegelőzés hatékony eszközévé teszi őket. A bélmikrobiom, vagyis a gyomor-bélrendszerben élő mikrobák ökoszisztémája kulcsfontosságú az egészség szempontjából: javítja az emésztést és az immunműködést, sőt, egyes kutatások még az egyéni viselkedéssel, magatartással is összefüggésbe hozták szerepét. Bár e közösségek megértése kulcsfontosságú, a bélmikrobiom tanulmányozására használt hagyományos módszerek ellentmondásos eredményeket hoztak, amikor bizonyos mikrobákat olyan betegségekkel hoztak összefüggésbe, mint a cukorbetegség vagy az elhízás, és a hagyományos módszerek figyelmen kívül hagyhatják a mikrobák csoportjai közötti finom különbségeket.
A mostani vizsgálatok során alkalmazott jó minőségű metagenomikailag összeállított genomok (HQMAGs; high-quality metagenome-assembled genomes) azonban lehetővé teszik a kutatók számára, hogy nagy felbontású adatok segítségével nyomon kövessék az eddig alulvizsgált vagy akár ismeretlen mikrobákat is.
A kutatók HQMAG-okat és gépi tanulási modelleket használtak a mikrobiális kölcsönhatások elemzésére és az egészséggel asszociálható kulcsfontosságú mikrobák azonosítására, hogy megjósolják például az olyan kezelésekre adott válaszokat, mint az immunterápiás beavatkozások. Az elsődleges vizsgálat résztvevői 2-es típusú cukorbetegségben szenvedő betegek voltak, akik közül 74-en magas rosttartalmú étrendi beavatkozást kaptak, 36-an pedig standard ellátásban részesültek. A kutatók a bélmikrobiom változásait megfigyelve hasonlították össze a két csoportot. A kutatók 10 év alatt 38 vizsgálatból származó 4000 mintát használtak fel, köztük 15 különböző betegségben szenvedő betegek mintáit, majd 284 olyan kulcsfontosságú mikrobiális genomot azonosítottak, amelyek fontosak lehetnek az egyes betegségek kimenetelének előrejelzésében. A kutatók minden egyes betegségben azonosították a genomok fő klaszterét (C1; main cluster). Ezeket a klasztereket két alcsoportra, a C1A és a C1B klaszterekre osztották tovább. Gépi tanulási módszereket (random forest osztályozók) használtak az esetek (betegek) és a kontrollok (egészséges egyének) megkülönböztetésére.
Az eredmények szerint a bélmikrobiom jelentős változásai figyelhetők meg a magas rosttartalmú étrendet követő csoportban, ahol a vizsgálat megkezdésétől számított három hónap alatt fontos változások történtek, majd az étrend abbahagyásával a 15. hónapra visszaállt a kiindulási állapot. A kutatók azonosították azokat a bélbaktérium-párokat, amelyek stabilak maradtak, és olyan alhálózatokat alkottak, amelyeknek potenciális egészségügyi jelentőség tulajdonítható. A baktériumok között 635 stabil korrelációt azonosítottak, amelyek klasztereket alkotnak. A 2-es típusú cukorbetegség esetében a legnagyobb klaszter, a C1, a jobb egészségügyi eredményekkel, különösen a cukorbetegség markereinek javulásával kapcsolatos baktériumokat tartalmazta.
A C1A klaszter a magas rostbevitellel együtt bővülést mutatott, tükrözve a betegek egészségi állapotának javulását. Ebben a klaszterben több olyan gén volt, amely a jótékony vegyületek, például a vajsav termeléséhez kapcsolódik, míg a C1B-ben több olyan gén volt, amely az antibiotikum-rezisztenciával és virulenciával asszociálható, ami betegséget okozó potenciálra utal. A C1B alcsoportba tartozó baktériumok mennyisége azonban a magas rostbevitel mellett csökkent, vagyis a C1A és C1B baktériumok negatív korrelációt mutattak egymással.
A kutatók által azonosított baktérium-klaszterek képesek voltak előre jelezni a diabéteszes betegek anyagcsere-egészségét mutató markerek alakulását, és más betegségekben, például szkizofréniában és szív- és érrendszeri betegségekben is megfigyelhetők voltak, ami egy közös, egészséggel kapcsolatos mintázatra utal. A genomklaszterek nagyobb halmazban történő kombinálása szintén erős diagnosztikai erőt mutatott, ami jelzi a mikrobióta diagnosztikai markerként való felhasználásának lehetőségét. A kutatók által létrehozott, betegségeken átívelő „univerzális modell” több betegség esetében is sikeresen megkülönböztette az eseteket és a kontrollokat.
Ezeket a modelleket a kutatók arra is felhasználták, hogy megjósolják, mennyire jól reagálnak majd a betegek a különböző kezelésekre, például immunterápiás kezelésekre vagy a gyulladásos bélbetegség különböző terápiáira, ami a kezelések sikerének előrejelzésében mutat új lehetőségeket.
Írásunk az alábbi közlemények alapján készült:
High-fiber diets transform gut microbiome, improving health across multiple diseases
A core microbiome signature as an indicator of health
Irodalmi hivatkozás:
A core microbiome signature as an indicator of health. Wu, G., Xu, T., Zhao, N., Lam, Y.Y., Ding, X., Wei, D., Fan, J., Shi, Y., Li, X., Li, M., Ji, S., Wang, X., Fu, H., Zhang, F., Shi, Y., Zhang, C., Peng, Y., Zhao, L. Cell (2024). DOI: 10.1016/j.cell.2024.09.019, https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(24)01038-9
