Изменения в таксономическом составе микробиома кишечника и их связь с биосинтезом и метаболизмом витаминов группы В у детей с рассеянным склерозом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Рассеянный склероз (РС) – хроническое воспалительное аутоиммунное заболевание, характеризующееся прогрессирующей демиелинизацией, приводящей к гибели нейронов центральной нервной системы. Заболевание обычно манифестирует у людей в возрасте 20–40 лет, но в последние годы наблюдается увеличение числа случаев с дебютом в РС детском возрасте. Мы предполагаем, что это может быть связано с особенностями состава кишечной микробиоты и ее способностью продуцировать витамины группы В. Цель исследования: выявить изменения состава кишечного микробиома в дебюте рассеянного склероза у детей и взрослых и оценить потенциал кишечного микробиома метаболизировать и синтезировать витамины группы В. В исследовании приняли участие 15 детей (9–17 лет), 15 взрослых, у которых РС манифестировал в детском возрасте и 14 взрослых старше 37 лет с длительность РС менее 1 года. Состав кишечного микробиома определяли методом секвенирования гена 16S рРНК на платформе Illumina с универсальными праймерами на вариабельный участок гена 16S рРНК V3-V4. Для прогнозирования наличия путей метаболизма витаминов группы В в кишечном микробиоме применяли алгоритм PICRUST с использованием базы данных эталонных геномов KEGG. Установлено, что у детей в дебюте РС происходят специфические изменения микробиома, отличные от изменений у взрослых. Эти изменения включают снижение альфа-разнообразия, а также редукцию доминантных филумов и увеличение p_Verrucomicrobiota и p_Mycoplasmatota, что сопровождалось уменьшением числа бактериальных генов, вовлекаемых в пути метаболизма и синтеза витаминов В1, В2, В3, В5 и В12. Такие изменения могут быть связаны с ранним проявлением симптомов РС у детей. Полученные результаты подчеркивают важность дальнейшего изучения влияния кишечного микробиома и его метаболического потенциала на развитие и прогрессирование РС, особенно в детском возрасте, а также могут способствовать разработке современных более эффективных методов лечения и профилактики этого демиелинизирующего заболевания.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

И. Н. Абдурасулова

Институт экспериментальной медицины

Автор, ответственный за переписку.
Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Е. А. Чернявская

Институт экспериментальной медицины

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

В. А. Никитина

Институт экспериментальной медицины

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

А. Б. Иванов

Национальный исследовательский университет ИТМО

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

В. И. Людыно

Институт экспериментальной медицины

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

А. А. Нартова

Институт экспериментальной медицины

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

А. В. Мацулевич

Институт экспериментальной медицины

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Е. Ю. Скрипченко

Детский Научно-клинический центр инфекционных болезней ФМБА

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Г. Н. Бисага

Национальный медицинский исследовательский центр имени В.А. Алмазова

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

В. И. Ульянцев

Национальный исследовательский университет ИТМО

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

А. В. Дмитриев

Институт экспериментальной медицины

Email: i_abdurasulova@mail.ru
Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Van den Elsen PJ, van Eggermond MCJA, Puentes F, van der Valk P, Baker D, Amor S (2014) The epigenetics of multiple sclerosis and other related disorders. Mult Scler Rel Dis 3(2): 163–175. https://doi.org/10.1016/j.msard.2013.08.007
  2. Loma I, Heyman R (2011) Multiple sclerosis: pathogenesis and treatment. Curr Neuropharmacol 9(3): 409–416. https://doi.org/ 10.2174/157015911796557911
  3. Simpson SJr, Blizzard L, Otahal P, Van der Mei I, Taylor B (2011) Latitude is significantly associated with the prevalence of multiple sclerosis: a meta-analysis. J Neurol Neurosurg Psychiatry 82(10): 1132–1141. https://doi.org/ 10.1136/jnnp.2011.240432
  4. Simpson SJr, Taylor B, Blizzard L, Ponsonby AL, Pittas F, Tremlett H, Dwyer T, Gies P, van der Mei I (2010) Higher 25-hydroxyvitamin D is associated with lower relapse risk in multiple sclerosis. Ann Neurol 68(2): 193–203. https://doi.org/ 10.1002/ana.22043
  5. Trojano M, Lucchese G, Graziano G, Taylor BV, Simpson SJr, Lepore V, Grand’maison F, Duquette P, Izquierdo G, Grammond P, Amato MP, Bergamaschi R, Giuliani G, Boz C, Hupperts R, Van Pesch V, Lechner-Scott J, Cristiano E, Fiol M, Oreja-Guevara C, Saladino ML, Verheul F, Slee M, Paolicelli D, Tortorella C, D’Onghia M, Iaffaldano P, Direnzo V, Butzkueven H, Group MSS, the New Zealand MSPSG (2012) Geographical variations in sex ratio trends over time in multiple sclerosis. PloS one 7(10): e48078. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0048078
  6. Wu GF, Alvarez E (2011) The immunopathophysiology of multiple sclerosis. Neurol Clin 29(2): 257–278. https://doi.org/ 10.1016/j.ncl.2010.12.009
  7. Wiendl H, Gold R, Zipp F (2021) Multiple sclerosis therapy consensus group (MSTCG): answers to the discussion questions. Neurologic Res Practice 3: 44. https://doi.org/10.1186/s42466-021-00140-1
  8. Ельчанинова ЕЮ, Смагина ИВ (2017) Невроло Журн (2): 64–71. [El’chaninova EYu, Smagina IV (2017) Nevrol Zh (2): 64–71. (In Russ)]. https://doi.org/10.8821/1560-9545-2017-22-2-64-71
  9. Смагина ИВ, Ельчанинова ЕЮ, Раевских ВМ Связь антропогенных и биотических факторов с риском педиатрического рассеянного склероза (2020) Медико-фармацевт Журн “Пульс” 22(9): 42–51. [Smagina IV, Elchaninova EY, Raevskikh VM (2020) Association of anthropogenic and biotic factors with the risk of pediatric multiple sclerosis. Med Pharmaceut J “Pulse” 22(9): 42–51. (In Russ)]. https://doi.org/10.26787/nydha-2686-6838-2020-22-9- 42-51
  10. Bar-Or А, Hintzen RQ, Dale RC, Rostasy K, Brück W, Chitnis T (2016) Immunopathophysiology of pediatric CNS inflammatory demyelinating diseases. Neurology 87 (9 Suppl 2): S12–19. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000002821
  11. Nemazannikova N, Mikkleson K, Stojanovska L, Blatch GL, Apostolopoulos V (2018) Is there a link between vitamin B and multiple sclerosis? Med Chem 14(2): 170. https://doi.org/10.2174/1573406413666170906123857
  12. Klenner FB (1973) Response of Peripheral and Central Nerve Pathology to Mega-Doses of the Vitamin B-Complex and Other Metabolites. J Appl Nutr.
  13. Nijst TQ, Wevers RA, Schoonderwaldt HC, Hommes OR, de Haan AF (1990) Vitamin B12 and folate concentrations in serum and cerebrospinal fluid of neurological patients with special reference to multiple sclerosis and dementia. J Neurol Neurosurg Psychiatry 53(11): 951. https://doi.org/10.1136 / jnnp.53.11.951
  14. Comerford KB (2013) Recent developments in multivitamin/mineral research. Advanc Nutrit 4(6): 644–656. https://doi.org/ 10.3945/an.113.004523
  15. Mikkelsen K, Stojanovska L, Apostolopoulos V (2016) The Effects of Vitamin B in Depression. Curr Med Chem 23(38): 4317–4337. https://doi.org/10.2174/0929867323666160920110810
  16. Mikkelsen K, Stojanovska L, Tangalakis K, Bosevski M, Apostolopoulos V (2016) Cognitive decline: A vitamin B perspective. Maturitas 93: 108–113. https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2016.08.001
  17. Mikkelsen K, Stojanovska L, Prakash M, Apostolopoulos V (2017) The effects of vitamin B on the immune/cytokine network and their involvement in depression. Maturitas 96: 58–71. https://doi.org/10.1016/j.maturitas.2016.11.012
  18. Abdurasulova IN (2022) Role of the intestinal microbiota in the pathogenesis of multiple sclerosis. Part 1. Clinical and experimental evidence for the involvement of the gut microbiota in the development of multiple sclerosis. Medical Academic J 22(2): 9–36. https://doi.org/10.17816/MAJ108241
  19. O’Connor EM (2013) The role of gut microbiota in nutritional status. Curr Opin Clin Nutr Metab Care 16: 509–516. https://doi.org/10.1097/MCO.0b013e3283638eb3
  20. Berding K, Donovan SM (2016) Microbiome and nutrition in autism spectrum disorder: current knowledge and research needs. Nutr Rev 74: 723–736. https://doi.org/10.1093/nutrit/nuw048
  21. Maruvada P, Leone V, Kaplan LM, Chang EB (2017) The human microbiome and obesity: moving beyond associations. Cell Host Microbe 22: 589–599. https://doi.org/10.1016/j.chom.2017.10.005
  22. Rossi M, Amarett A, Raimondi S (2011) Folate production by probiotic bacteria. Nutrients 3: 118–134. https://doi.org/10.3390/nu3010118
  23. Morowitz MJ, Carlisle EM, Alverdy JC (2011) Contributions of intestinal bacteria to nutrition and metabolism in the critically ill. Surg Clin North Am 91: 771–785. https://doi.org/10.1016/j.suc.2011.05.001
  24. Magnúsdóttir S, Ravcheev D, de Crecy-Lagard V, Thiele I (2015) Systematic genome assessment of B-vitamin biosynthesis suggests co-operation among gut microbes. Front Genet 6: 148. https://doi.org/10.3389/fgene.2015.00148
  25. Steinert RE, Lee Y-K, Sybesma W (2019) Vitamins for the Gut Microbiome. Trends Mol Med 26(2): 137. https://doi.org/10.1016/j.molmed.2019.11.005
  26. Ling Z, Cheng Y, Yan X, Shao L, Liu X, Zhou D, Zhang L, Yu K, Zhao L (2020) Alterations of the Fecal Microbiota in Chinese Patients with Multiple Sclerosis. Front Immunol 11: 590783. https://doi.org/10.3389/fimmu.2020.590783
  27. Efimova D, Tyakht A, Popenko A, Vasilyev A, Altukhov I, Dovidchenko N, Odintsova V, Klimenko N, Loshkarev R, Pashkova M, Elizarova A, Voroshilova V, Slavskii S, Pekov Y, Filippova E, Shashkova T, Levin E, Alexeev D (2018) Knomics-Biota – a system for exploratory analysis of human gut microbiota data. BioData Mining 11: 25. https://doi.org/10.1186/s13040-018-0187-3
  28. Edgar RC (2010) Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST. Bioinformatics 26 (19): 2460–2461. https://doi.org/ 10.1093/bioinformatics/btq461
  29. DeSantis TZ, Hugenholtz P, Larsen N, Rojas M, Brodie EL, Keller K, Huber T, Dalevi D, Hu P, Andersen GL (2006) Greengenes, a chimera-checked 16S rRNA gene database and workbench compatible with ARB. Appl Environ Microbiol 72(7): 5069–5072. https://doi.org/10.1128/AEM.03006–05
  30. Shannon CE, Weaver W The mathematical theory of communication, by CE Shannon (and recent contributions to the mathematical theory of communication). W. Weaver. University of illinois Press. 1949.
  31. Chao A (1984) Nonparametric estimation of the number of classes in a population. Scand J Statistics 11(4): 265–270.
  32. Lozupone CA, Hamady M, Kelley ST, Knight R (2007) Quantitative and qualitative β diversity measures lead to different insights into factors that structure microbial communities. Appl Environ Microbiol 73(5): 1576–1585. https://doi.org/10.1128/AEM.01996–06
  33. Langille MG, Zaneveld J, Caporaso JG, McDonald D, Knights D, Reyes JA, Clemente JC, Burkepile DE, Vega Thurber RL, Knight R, Beiko RG, Huttenhower C (2013) Predictive functional profiling of microbial communities using 16S rRNA marker gene sequences. Nat Biotechnol 31(9): 814–821. https://doi.org/10.1038/nbt.2676
  34. Kanehisa M, Goto S (2000) KEGG: kyoto encyclopedia of genes and genomes. Nucleic Acids Res 28(1): 27–30. https://doi.org/10.1093/nar/28.1.27
  35. Charlier F, Weber M, Izak D, Harkin E, Magnus M, Lalli J, Fresnais L, Chan M, Markov N, Amsalem O, Proost S, Krasoulis A, getzze, Repplinger S (2022) Statannotations (v0.6). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.7213391
  36. Hunter JD (2007) Matplotlib: A 2D Graphics Environment. Computing Sci Engineering 9(3): 90–95. https://doi.org/10.1109/MCSE.2007.55
  37. Van Rossum G, de Boer J (1991) Interactively Testing Remote Servers Using the Python Programming Language. CWI Quarterly 4(4): 283–303.
  38. OpenEpi Epidemiologic Statistics [Electronic resource]. URL: http://www.openepi.com (accessed: 14.04.2023).
  39. Medstatistic [Electronic resource]. URL: http://www.medstatistic.ru (accessed: 14.04.2023.
  40. Harris CR, Millman KJ, van der Walt SJ, Gommers R, Virtanen P, Cournapeau D, Wieser E, Taylor J, Berg S, Smith NJ, Kern R, Picus M, Hoyer S, van Kerkwijk MH, Brett M, Haldane A, Del Río JF, Wiebe M, Peterson P, Gérard-Marchant P, Sheppard K, Reddy T, Weckesser W, Abbasi H, Gohlke C, Oliphant TE (2020) Array programming with NumPy. Nature 585(7825): 357–362. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2
  41. Virtanen P, Gommers R, Oliphant TE, Haberland M, Reddy T, Cournapeau D, Burovski E, Peterson P, Weckesser W, Bright J, van der Walt SJ, Brett M, Wilson J, Millman KJ, Mayorov N, Nelson ARJ, Jones E, Kern R, Larson E, Carey CJ, Polat İ, Feng Y, Moore EW, VanderPlas J, Laxalde D, Perktold J, Cimrman R, Henriksen I, Quintero EA, Harris CR, Archibald AM, Ribeiro AH, Pedregosa F, van Mulbregt P, SciPy 1.0 Contributors (2020) SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python. Nat Methods 17(3): 261–272. https://doi.org/10.1038/s41592-019-0686-2
  42. McKinney W (2010) Data Structures for Statistical Computing in Python. Proceed Python Sci Conf (SciPy 2010): 56–61.
  43. Jhangi S, Gandhi R, Cox LM, Li N, von Glehn F, Yan R, Patel B, Mazzola MA, Liu S, Glanz BL, Cook S, Tankou S, Stuart F, Melo K, Nejad P, Smith K, Topçuolu BD, Holden J, Kivisäkk P, Chitnis T, De Jager PL, Quintana FJ, Gerber GK, Bry L, Weiner HL (2016) Alterations of the human gut microbiome in multiple sclerosis. Nat Commun 7: 12015. https://doi.org/10.1038/ncomms12015
  44. Takewaki D, Suda W, Sato W, Takayasu L, Kumar N, Kimura K, Kaga N, Mizuno T, Miyake S, Hattori M, Yamamura T (2020) Alterations of the gut ecological and functional microenvironment in different stages of multiple sclerosis. PNAS117 (36): 22402–22412. https://doi.org/10.1073/pnas.2011703117
  45. Tremlett H, Fadrosh D, Faruqi AA, Zhu F, Hart J, Roalstad S, Graves J, Lynch S, Waubant E; US Network of Pediatric MS Centers (2016) Gut microbiome in early pediatric multiple sclerosis: a case-control study. Eur J Neurol 23(8): 1308–1321. https://doi.org/10.1111/ene.13026
  46. Tremlett H, Fadrosh DW, Faruqi AA, Hart J, Roalstad S, Graves J, Lynch S, Waubant E; US Network of Pediatric MS Centers (2016) Gut microbiota composition and relapse risk in pediatric MS: A pilot study. J Neurol Sci 363: 153–157. https://doi.org/10.1016/j.jns.2016.02.042
  47. Miyake S, Kim S, Suda W, Oshima K, Nakamura M, Matsuoka T, Chihara N, Tomita A, Sato W, Kim S-W, Morita H, Hattori M, Yamamura T (2015) Dysbiosis in the Gut Microbiota of Patients with Multiple Sclerosis, with a Striking Depletion of Species Belonging to Clostridia XIVa and IV Cluster. PLoS One 10(9): e0137429. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0137429
  48. Galluzzo P, Capri FC, Vecchioni L, Realmuto S, Scalisi L, Cottone S, Nuzzo D, Alduina R (2021) Comparison of the intestinal microbiome of Italian patients with multiple sclerosis and their household relatives. Life (Basel) 11(7): 620. https://doi.org/10.3390/life11070620
  49. Cosorich I, Dalla-Costa G, Sorini C, Ferrarese R, Messina MJ, Dolpady J, Radice E, Mariani A, Testoni PA, Canducci F, Comi G, Martinelli V, Falcone M (2017) High frequency of intestinal TH17 cells correlates with microbiota alterations and disease activity in multiple sclerosis. Sci Adv 3(7): e1700492. https://doi.org/10.1126/sciadv.1700492
  50. Pellizoni FP, Leite AZ, de Campos Rodrigues N, Ubaiz MJ, Gonzaga MI, Takaoka NNC, Mariano VS, Omori WP, Pinheiro DG, Junior EM, Gomes E, de Oliveira GLV (2021) Detection of Dysbiosis and Increased Intestinal Permeability in Brazilian Patients with Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis. Int J Environ Res Public Health 18(9): 4621. https://doi.org/10.3390/ijerph18094621
  51. Horton MK, McCauley K, Fadrosh D, Fujimura K, Graves J, Ness J, Wheeler Y, Gorman MP, Benson LA, Weinstock-Guttman B, Waldman A, Rodriguez M, Tillema JM, Krupp L, Belman A, Mar S, Rensel M, Chitnis T, Casper TC, Rose J, Hart J, Shao X, Tremlett H, Lynch SV, Barcellos LF, Waubant E; U.S. Network of Pediatric MS Centers (2021) Gut microbiome is associated with multiple sclerosis activity in children. Ann Clin Transl Neurol 8(9): 1867–1883. https://doi.org/10.1002/acn3.51441
  52. Castillo-Álvarez F, Pérez-Matute P, Oteo JA, Marzo-Sola ME (2021) The influence of interferon β-1b on gut microbiota composition in patients with multiple sclerosis. Neurologia (Engl Ed) 36(7): 495–503. https://doi.org/10.1016/j.nrleng.2020.05.006
  53. Oezguen N, Yalcinkaya N, Kücükali CI, Dahdouli M, Hollister EB, Luna RA, Türkoglu R, Kürtüncü M, Eraksoy M, Savidge TC, Tüzün E (2019) Microbiota stratification identifies disease-specific alterations in neuro-Behçet’s disease and multiple sclerosis. Clin Exp Rheumatol 37 Suppl 121(6): 58–66.
  54. Tremlett H, Waubant E (2018) Gut microbiome and pediatric multiple sclerosis. Multiple Sclerosis Journal 24(1): 64–68. https://doi.org/10.1177/1352458517737369
  55. Абдурасулова ИН, Мацулевич АВ, Грефнер НМ, Негореева ИГ, Бисага ГН (2023) Повышенный уровень Bifidobacterium в составе кишечной микробиоты – маркер неблагоприятного течения рассеянного склероза. Журн Неврологии и психиатрии им СС Корсакова 123 (7, Вып. 2): 136–137. [Abdurasulova IN, Matsulevich AV, Grefner NM, Negoreeva IG, Bisaga GN (2023) Increased level of Bifidobacterium in intestinal microbiota is a marker of unfavourable course of multiple sclerosis. Zhurn Neurologii i Psychiatriiia im SS Korsakov 123(7, Issue 2): 136–137. (In Russ)]. https://doi.org/10.17116/jnevro2023123072136
  56. Forbes JD, Chen C-Y, Knox NC, Marrie R-A, El-Gabalawy H, de Kievit T, Alfa M, Bernstein CN, Van Domselaar G (2018) A comparative study of the gut microbiota in immune-mediated inflammatory diseases – does a common dysbiosis exist? Microbiome 6(1): 221. https://doi.org/10.1186/s40168-018-0603-4
  57. Cox LM, Maghzi AH, Liu S, Tankou SK, Dhang FH, Willocq V, Song A, Wasén C, Tauhid S, Chu R, Anderson MC, De Jager PL, Polgar-Turcsanyi M, Healy BC, Glanz BI, Bakshi R, Chitnis T, Weiner HL (2021) The Gut Microbiome in Progressive Multiple Sclerosis. Ann Neurol 89(6): 1195–1211. https://doi.org/10.1002/ana.26084
  58. Kozhieva M, Naumova N, Alikina T, Boyko A, Vlassov V, Kabilov MR (2019) Primary progressive multiple sclerosis in a Russian cohort: relationship with gut bacterial diversity. BMC Microbiology 19(1): 309. https://doi.org/10.1186/s12866-019-1685-2
  59. Zeng Q, Junli Gong, Liu X, Chen C, Sun X, Li H, Zhou Y, Cui C, Wang Y, Yang Y, Wu A, Shu Y, Hu X, Lu Z, Zheng SG, Qiu W, Lu Y (2019) Gut dysbiosis and lack of short chain fatty acids in a Chinese cohort of patients with multiple sclerosis. Neurochem Int. 129:104468. https://doi.org/10.1016/j.neuint.2019.104468
  60. Reynders T, Devolder L, Valles-Colomer M, Van Remoortel A, Joossens M, De Keyser J, Nagels G, D’hooghe M, Raes J (2020) Gut microbiome variation is associated to Multiple Sclerosis phenotypic subtypes. Ann Clin Transl Neurol 7(4): 406–419. https://doi.org/10.1002/acn3.51004
  61. Cantarel BL, Waubant E, Chehoud C, Kuczynski J, DeSantis TZ, Warrington J, Venkatesan A, Fraser CM, Mowry EM (2015) Gut microbiota in multiple sclerosis: possible influence of immunomodulators. J Investig Med 63(5): 729–734. https://doi.org/10.1097/JIM.000000000000192
  62. Абдурасулова ИН, Дмитриев АВ (2023) Витамины группы В: от гомеостаза к патогенезу и лечению рассеянного склероза. Усп физиол наук 54(1): 26–54. [Abdurasulova IN, Dmitriev AV (2023) Group B Vitamins: From Homeostasis to Pathogenesis and Treatment of Multiple Sclerosis. Uspechi Fiziologicheskich nauk 54(1): 26–54. (In Russ)]. https://doi.org/10.31857/S0301179823010034
  63. Fangmann D, Theismann E-M, Türk K, Schulte DM, Relling I, Hartmann K, Keppler JK, Knipp J-R, Rehman A, Heinsen F-A, Franke A, Lenk L, Freitag-Wolf S, Appel E, Gorb S, Brenner C, Seegert D, Waetzig GH, Rosenstiel P, Schreiber S, Schwarz K, Laudes M (2017) Targeted Microbiome Intervention by Microencapsulated Delayed-Release Niacin Beneficially Affects Insulin Sensitivity in Humans. Diabetes Care 41(3): 398–405. https://doi.org/10.2337/dc17-1967
  64. Steinert RE, Sadaghian Sadabad M, Harmsen HJ, Weber P (2016) The prebiotic concept and human health: A changing landscape with riboflavin as a novel prebiotic candidate? Eur J Clin Nutr 70(12): 1348–1353. https://doi.org/10.1038/ejcn.2016.119.
  65. Da Silva AVA, de Castro Oliveira SB, Di Rienzi SC, Brown-Steinke K, Dehan LM, Rood JK, Carreira VS, Le H, Maier EA, Betz KJ, Aihara E, Ley RE, Preidis GA, Shen L, Moore SR (2019) Murine Methyl Donor Deficiency Impairs Early Growth in Association with Dysmorphic Small Intestinal Crypts and Reduced Gut Microbial Community Diversity. Curr Dev Nutr 3(1): nzy070. https://doi.org/10.1093/cdn/nzy070
  66. Arumugam M, Raes J, Pelletier E, Le Paslier D, Yamada T, Mende DR, Fernandes GR, Tap J, Bruls T, Batto JM, Bertalan M, Borruel N, Casellas F, Fernandez L, Gautier L, Hansen T, Hattori M, Hayashi T, Kleerebezem M, Kurokawa K, Leclerc M, Levenez F, Manichanh C, Nielsen HB, Nielsen T, Pons N, Poulain J, Qin J, Sicheritz-Ponten T, Tims S, Torrents D, Ugarte E, Zoetendal EG, Wang J, Guarner F, Pedersen O, de Vos WM, Brunak S, Doré J, MetaHIT Consortium, Antolín M, Artiguenave F, Blottiere HM, Almeida M, Brechot C, Cara C, Chervaux C, Cultrone A, Delorme C, Denariaz G, Dervyn R, Foerstner KU, Friss C, van de Guchte M, Guedon E, Haimet F, Huber W, van Hylckama-Vlieg J, Jamet A, Juste C, Kaci G, Knol J, Lakhdari O, Layec S, Le Roux K, Maguin E, Mérieux A, Melo Minardi R, M’rini C, Muller J, Oozeer R, Parkhill J, Renault P, Rescigno M, Sanchez N, Sunagawa S, Torrejon A, Turner K, Vandemeulebrouck G, Varela E, Winogradsky Y, Zeller G, Weissenbach J, Ehrlich SD, Bork P (2011) Enterotypes of the human gut microbiome. Nature 473(7346): 174–180. https://doi.org/10.1038/nature09944
  67. Said HM (2011) Intestinal absorption of water-soluble vitamins in health and disease. Biochem J 437(3): 357–372. https://doi.org/10.1042/ BJ20110326.
  68. Costliow ZA, Degnan PH (2017) Thiamine Acquisition Strategies Impact Metabolism and Competition in the Gut Microbe Bacteroides thetaiotaomicron. mSystems 2(5): e00116–17. https://doi.org/10 .1128/mSystems.00116-17
  69. Park J, Hosomi K, Kawashima H, Chen Y, Mohsen A, Ohno H, Konishi K, Tanisawa K, Kifushi M, Kogawa M, Takeyama H, Murakami H, Kubota T, Miyachi M, Kunisawa J, Mizuguchi K (2022) Dietary vitamin B1 intake influences gut microbial community and the consequent production of short-chain fatty acids. Nutrients 14(10): 2078. https://doi.org/10.3390/nu14102078
  70. Herrick JA, Alexopoulos CJ (1943) A Further Note on the Production of Thiamine by Actinomyces. Bull Torrey Botanic Club 70(4): 369–371. https://doi.org/10.2307/2481558
  71. Soto-Martin E, Warnke I, Farquharson F, Christodoulou M, Horgan G, Derrien M, Faurie J-M, Flint HJ, Duncan SH, Louis P (2020) Vitamin biosynthesis by human gut butyrate-producing bacteria and cross-feeding in synthetic microbial communities. mBio 11(4): 20. https://doi.org/10.1128/mBio.00886-20
  72. Hillman ET, Kozik AJ, Hooker CA, Burnett JL, Heo Y, Kiesel VA, Nevins CJ, Oshiro JMKI, Robins MM, Thakkar RD, Wu ST, Lindemann SR (2020) Comparative genomics of the genus Roseburia reveals divergent biosynthetic pathways that may influence colonic competition among species. Microb Genom 6(7): mgen000399. https://doi.org/10.1099/mgen.0.000399
  73. Abdou E, Hazell AS (2015) Thiamine deficiency: An update of pathophysiologic mechanisms and future therapeutic considerations. Neurochem Res 40(2): 353–361. https://doi.org/10.1007/s11064-014-1430-z
  74. Bâ A (2008) Metabolic and structural role of thiamine in nervous tissues. Cell Mol Neurobiol 28(7): 923–931. https://doi.org/10.1007/s10571-008-9297-7
  75. Butterworth RF (2003) Thiamin deficiency and brain disorders. Nutr Res Rev 16(2): 277–284. https://doi.org/10.1079/NRR200367
  76. Hazell AS, Butterworth RF (2009) Update of cell damage mechanisms in thiamine deficiency: focus on oxidative stress, excitotoxicity and inflammation. Alcohol Alcohol 44(2): 141–147. https://doi.org/10.1093/alcalc/agn120
  77. Ji Z, Fan Z, Zhang Y, Yu R, Yang H, Zhou C, Luo J, Ke ZJ (2014) Thiamine deficiency promotes T cell infiltration in experimental autoimmune encephalomyelitis: the involvement of CCL2. J Immunol 193(5): 2157–2167. https://doi.org/10.4049/jimmunol.1302702
  78. Singh N, Gurav A, Sivaprakasam S, Brady E, Padia R, Shi H, Thangaraju M, Prasad PD, Manicassamy S, Munn DH, Lee JR, Offermanns S, Ganapathy V (2014) Activation of Gpr109a, receptor for niacin and the commensal metabolite butyrate, suppresses colonic inflammation and carcinogenesis. Immunity 40(1): 128–139. https://doi.org/10.1016/j.immuni.2013.12.007
  79. Lipszyc PS, Cremaschi GA, Zubilete MZ, Bertolino MLA, Capani F, Genaro AM, Wald MR (2013) Niacin modulates pro-inflammatory cytokine secretion. A potential mechanism involved in its anti-atherosclerotic effect. Open Cardiovasc Med J 7: 90–98. https://doi.org/10.2174/1874192401307010090
  80. Gazzaniga F, Stebbins R, Chang SZ, McPeek MA, Brenner C (2009) Microbial NAD metabolism: lessons from comparative genomics. Microbiol Mol Biol Rev 73(3): 529–541. https://doi.org/10.1128/MMBR.00042-08
  81. Kurnasov O, Goral V, Colabroy K, Gerdes S, Anantha S, Osterman A, Begley TP (2003) NAD biosynthesis: identification of the tryptophan to quinolinate pathway in bacteria. Chem Biol 10(12): 1195–1204. https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2003.11.011
  82. Gao J, Xu K, Liu H, Liu G, Bai M, Peng C, Li T, Yin Y (2018) Impact of the gut microbiota on intestinal immunity mediated by tryptophan metabolism. Front Cell Infect Microbiol 8:13. https://doi.org/10.3389/fcimb.2018.00013
  83. Crittenden RG, Martinez NR, Playne MJ (2003) Synthesis and utilisation of folate by yoghurt starter cultures and probiotic bacteria. Int J Food Microbiol 80(3): 217–222. https://doi.org/10.1016/s0168-1605(02)00170-8
  84. Degnan PH, Barry NA, Mok KC, Taga ME, Goodman AL (2014) Human Gut Microbes Use Multiple Transporters to Distinguish Vitamin B12 Analogs and Compete in the Gut. Cell Host Microbe 15(1): 47–57. https://doi.org/10.1016/j.chom.2013.12.007
  85. Kelly CJ, Alexeev EE, Farb L, Vickery TW, Zheng L, Eric LC, Kitzenberg DA, Battista KD, Kominsky DJ, Robertson CE, Frank DN, Stabler SP, Colgan SP (2019) Oral vitamin B12 supplement is delivered to the distal gut, altering the corrinoid profil and selectively depleting Bacteroides in C57BL/6 mice. Gut Microbes 10(6): 654–662. https://doi.org/10.1080/19490976.2019.1597667
  86. Miller A, Korem M, Almog R, Galboiz Y (2005) Vitamin B12, demyelination, remyelination and repair in multiple sclerosis. J Neurol Sci 233(1–2): 93–97. https://doi.org/10.1016/j.jns.2005.03.009

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Альфа- (а), (b) и бета-разнообразие (c) кишечного микробиома исследуемой выборки. (а) и (b) – Альфа-разнообра- зие оценивалось по индексу Chao1 (а), измеряющему богатство (число видов) и индексу разнообразия Шеннона (b) (отно- сительное обилие различных видов). Данные представлены как медиана и 95% доверительный интервал. Различия между группами оценивались для каждого индекса разнообразия в отдельности с помощью критерия Манна–Уитни с поправкой Бонферрони на множественные сравнения (* – p < 0.05, ** – p < 0.01). (c) – Бета-разнообразие – Матрица расстояний меж- ду индексами разнообразия была визуализирована с помощью многомерного шкалирования (MDS) с анализом главных координат. Различия между группами оценивались с помощью пермутационного многомерного дисперсионного анализа.

Скачать (216KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Соотношение различных филумов в структуре кишечного микробиома (а) и распределение пациентов с разным содержанием доминантных филумов (b). (a) – Сравнение соотношения филумов в различных группах пациентов и здо- ровых добровольцев производилось с помощью теста Хи-квадрат Пирсона; * – p < 0.05 – отличие от контрольной группы, между группами РС отличий нет. (b) – Сравнение суммарной доли доминантных филумов (Firmicutes + Bacteroidota) проводили с помощью теста Хи-квадрат Пирсона.

Скачать (184KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Изменения кишечного микробиома на уровне классов. Данные представлены как медиана, границы прямоуголь- ников – 1–3 квартили, границы отрезков –95% доверительный интервал. Для сравнения использовали двусторонний Манна–Уитни тест с поправкой Бонферрони на множественность сравнений.

Скачать (171KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Изменения кишечного микробиома на уровне семейств. Данные представлены как медиана, границы прямоуголь- ников – 1–3 квартили, границы отрезков – 95% доверительный интервал. Для сравнения использовали двусторонний тест Манна–Уитни с поправкой Бонферрони на множественность сравнений.

Скачать (317KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Изменения кишечного микробиома на уровне родов. Данные представлены как медиана, границы прямоугольни- ков – 1–3 квартили, границы отрезков – 95% доверительный интервал. Для сравнения использовали двусторонний тест Манна–Уитни с поправкой Бонферрони на множественность сравнений (ns: p > 0.05; *: 0.01 < p ≤ 0.05; **: 0.001 < p ≤ 0.01).

Скачать (487KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Изменения потенциальной представленности бактериальных генов, вовлекаемых в пути метаболизма, синтеза и транспорта витаминов группы В. Данные представлены как медиана, границы прямоугольников – 1–3 квартили, гра- ницы отрезков – 95% доверительный интервал. Для сравнения использовали двусторонний тест Манна–Уитни с поправ- кой Бонферрони на множественность сравнений.

Скачать (462KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Корреляционная связь представленности бактериальных филумов и потенциальных генов, вовлекаемых в пути метаболизма и синтеза витаминов группы В. Ячейки с коэффициентами отражают достоверные корреляции: слабая кор- реляция – r ≤ 0.5 (не отображена на графике); средняя корреляция – 0.5 < r ≤ 0.7, сильная корреляция – r > 0.7.

Скачать (233KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Корреляционная связь представленности бактериальных родов, измененных при РС и потенциальных генов, вовлекаемых в пути метаболизма и синтеза витаминов группы В. Ячейки с коэффициентами отражают достоверные корреляции: слабая корреляция – r ≤ 0.5 не отображена на графике, средняя корреляция – 0.5 < r ≤ 0.7, сильная корре- ляция – r > 0.7.

Скачать (273KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024