Визначені материнські скупчення мікробіоти пов’язані з дієтою під час вагітності: вплив на мікробіоти новонароджених та ріст немовлят протягом перших 18 місяців життя

Завантажити цитату
https://doi.org/10.1080/19490976.2020.1730294
CrossMark

Дослідницька робота/звіт

Повна стаття
Цифри та дані
Список літератури
Цитати
Метрики
Ліцензування
Передруки та дозволи
PDF
EPUB

АНОТАЦІЯ

Скорочення

НИЗ: незаразні хвороби, кесарів розтин: кесарів розтин, ІМТ: індекс маси тіла; WL: вага довжини; EPA: ейкозапентанова кислота; DHA: докозагексаєнова кислота; DPA: докозапентаенова кислота; SCFA: коротколанцюгові жирні кислоти; MD: середземноморська дієта; FFQ: Анкета щодо частоти їжі; CHI: Індекс Калінського Харабаша

Вступ

У цьому сценарії доречність режиму харчування матері та роль специфічних харчових сполук на мікробіоти кишечника під час вагітності не до кінця зрозуміла. Більше того, мало відомо про його вплив на наслідки здоров’я немовлят у короткостроковій та довгостроковій перспективі. Таким чином, метою цього дослідження є оцінити, чи формується мікробіота кишечника матері під час дієти та конкретних харчових компонентів під час вагітності, та оцінити потенційний вплив на розвиток немовляти протягом перших 18 місяців життя.

Результати

Мікробіологічні скупчення матері при народженні та клінічні дані

Кластеризація на основі відносної чисельності мікробів з використанням відстаней Дженсена Шеннона виявила два скупчення мікробіоти материнської кишки при народженні (рис. 1а, б). Кластеризація була перевірена за допомогою індексу Калінського Харабаша (CHI) та сили прогнозування, що використовує підхід перехресної перевірки для перевірки стійкості кластеризації.

Опубліковано в Інтернеті:

Рисунок 1. Мікробні скупчення материнської кишки та репрезентативний рід. Метод PAM показує, що учасники розділені на два кластери (a), а Аналіз основних компонентів (PCA) показав два диференціальні кластери (b); представлено відносну кількість (%) представницького роду бактерій у кожному скупченні, Превотелла у скупченні I (червоні кола) (c) та Румінокок у кластері II (сині квадрати) (d). Середній рядок представляє засоби масової інформації всіх цінностей.

Рисунок 1. Мікробні скупчення кишок матері та репрезентативний рід. Метод PAM показує, що учасники розділені на два кластери (a), а Аналіз основних компонентів (PCA) показав два диференціальні кластери (b); представлено відносну кількість (%) представницького роду бактерій у кожному скупченні, Превотелла в скупченні I (червоні кола) (c) та Румінокок у кластері II (сині квадрати) (d). Середній рядок представляє засоби масової інформації всіх цінностей.

Із загальної кількості 116 діад матері-немовляти ми виключили пари, у яких відсутні біологічні зразки немовлят та/або клінічні дані, а також дані про матері та немовляти. Тоді було проаналізовано загалом 86 пар матері-немовляти на основі відповідних біологічних зразків, а також даних про дієту та клінічних даних до 18 місяців життя.

Істотних відмінностей у клінічних та антропометричних даних матері не виявлено між кластерами мікробіоти матері (табл. 1). Поширеність кесаревого розтину, а також призначення антибіотиків через спосіб доставки була значно вищою для кластеру I, ніж для кластеру II. Кластер II показав вищі показники виключного грудного вигодовування. Новонароджені, що належать до кластеру II, мали значно нижчий z-показник ІМТ та WFL при народженні, 1 місяці та 18 місяців.

Опубліковано в Інтернеті:

Таблиця 1. Характеристика матерів-новонароджених.

Склад і різноманітність кластерних мікроорганізмів матері

Будова мікроорганізмів між материнськими мікробними кластерами також підтверджено аналізом основних координат (PCoA) з матрицями несхожості Брея – Кертіса (PERMANOVA R2 = 0,188, стор Визначені материнські скупчення мікробіоти пов’язані з дієтою під час вагітності: вплив на мікробіоти новонароджених та ріст немовлят протягом перших 18 місяців життя

Опубліковано в Інтернеті:

Рисунок 2. Характеристики материнських кластерних кластерів та альфа- та бета-різноманітність. Аналіз основних координат (PCoA) з індексом Брея – Кертіса (a) та багатовимірною RDA (b) показав значні відмінності в мікробних спільнотах між кластерами. Діаграма лінійного дискримінантного аналізу (LDA) Розмір ефекту (LEfSe) таксономічних біомаркерів була виявлена в обох кластерах. Кластер I (червоний колір) та Кластер II (синій колір). (c) та показники мікробної різноманітності та багатства на видовому рівні відповідно до кожного кластеру (D, E, F). Середнє значення ± SD і стор-значення з Т-критерієм. Кластер I = червоні кола і Кластер II = сині квадрати.

Рисунок 2. Характеристики материнських кластерних кластерів та альфа- та бета-різноманітність. Аналіз основних координат (PCoA) з індексом Брея – Кертіса (a) та багатовимірною RDA (b) показав значні відмінності в мікробних спільнотах між кластерами. Діаграма лінійного дискримінантного аналізу (LDA) Розмір ефекту (LEfSe) таксономічних біомаркерів була виявлена в обох кластерах. Кластер I (червоний колір) та Кластер II (синій колір). (c) та показники мікробної різноманітності та багатства на видовому рівні відповідно до кожного кластеру (D, E, F). Середнє значення ± SD та стор-значення з Т-критерієм. Кластер I = червоні кола і Кластер II = сині квадрати.

Зокрема, рід мікроорганізмів материнської кишки в скупченні I збагатився Превотелла (р 2 = 0,044, стор = .010), тваринного білка (R 2 = 0,036, стор = .022), а загальне волокно (R 2 = 0.036, стор = .023); не знайдено відповідності для ліпідів, мононенасичених жирних кислот (MUFA), насичених жирних кислот (SFA), вуглеводів (CHO), загального білка та рослинного білка. Аналіз основних компонентів (PCA) показав, що кластери мікробіоти матері пов’язані з певним мікробним родом (рис. 3а) та поживними речовинами (рис. 3б). Кластер I був пов’язаний з CHO, SFA та білками (переважно тваринного білка) та Превотелла, Пептоніфілус, Фінегольдія, і Анаерокок, в той час як кластер II був пов'язаний з харчовими волокнами, рослинним білком, поліфенолами та ліпідами (головним чином, жирними кислотами n-3 DHA та DPA), а також Румінокок та некласифіковані Румінококкові.

Опубліковано в Інтернеті:

На додаток до членів Румінококкові Як основних гравців кластеру II, ми також спостерігали значно вищий рівень представництва інших бактеріальних груп, таких як члени Клостридіали рід, Lachnospiraceae сім'я, Бактероїди, блаутія, біфідобактерії, і Копрокок у кластері II щодо кластеру I. Багато з цих таксонів бактерій також беруть участь у виробництві бутирату. 25 Добре відомо, що споживання клітковини призводить до збільшення виробництва коротколанцюгових жирних кислот (SCFA) через мікробіоти. Повідомлялося, що Лахноспіра, Блаутія, Копрокок, а у випадку з Біфідобактерії, через взаємодію з перехресним годуванням споживають рослини для отримання SCFA, що приносить важливу користь для здоров’я людини. 26 Однак кластер I показав нижчі бактерії, що продукують бутират, але більшу присутність бактерій у порожнині рота Prevotella corporis і Prevotella nigrescens, Porphyromonas, або бактерії, пов’язані із захворюваннями, такі як Peptoniphilus, Campylobacter, і Діалістер 27 - 31

З'являється все більше доказів, що пов'язують кілька порушень, пов'язаних з транслокацією ротових бактерій у кишковий тракт. 32 - 34 Припускають, що пероральні бактерії, що знаходяться в кишечнику, можуть бути пов'язані з підвищеним ризиком захворювання, а також ризиком ускладнень вагітності. 3, 35 Крім того, наявність пародонтальних патогенних бактерій під час пологів може передаватися новонародженому, сприяючи аберантному характеру ранньої колонізації. 33, 34 У широкомасштабних епідеміологічних дослідженнях було описано зворотну зв'язок між споживанням харчових волокон та поширеністю та частотою захворювань пародонту. 36, 37 Недавнє дослідження, яке розглядало вплив режиму харчування на мікрофлору в ротовій порожнині, продемонструвало значні відмінності у складі мікробіоти у ротовій порожнині у порівнянні з всеїдними. 30

Обмеження навчання

Наше дослідження має деякі обмеження, пов'язані з його спостережливим характером, обсягом вибірки та аналізом потужності та збором інформації про дієту. Обмежений розмір потужності, можливо, дещо перешкоджав нашій здатності виявляти інші значущі асоціації; необхідні широкомасштабні проспективні поздовжні дослідження. Однак це було б пом'якшено труднощами включення до дослідження пар матері та дитини. Дієтична інформація, записана за допомогою опитувальника частоти їжі (FFQ), може внести упередженість, спричинену помилками в пам'яті та відсутністю сприйняття розмірів пропорції їжі. Отже, кількісна оцінка споживання харчової сполуки обмежена, і для подальших досліджень було б бажано відкликання протягом 24 годин та/або відкликання через 3 дні, включаючи порції. Крім того, є все більше доказів того, що схеми харчування, як правило, пов'язані з іншими способами життя, такими як фізичні вправи або хронічний стрес, які в цьому дослідженні не розглядаються. Крім того, наше дослідження розглядало деякі перинатальні фактори, але відомо, що протягом перших 18 місяців життя багато інших факторів навколишнього середовища відіграють певну роль у розвитку немовлят та ризику захворювань.

Незважаючи на всі ці обмеження, наше дослідження продемонструвало, як дієти під час здорової вагітності впливають на мікробіоти матерів та новонароджених та потенційно впливають на ріст немовлят. Крім того, склад мікробіоти аналізували за допомогою методів ДНК; Активність мікробіоти, виміряна за допомогою SCFA або метаболоміки, дасть нові перспективи для розуміння взаємодії дієти і мікробіоти та їх впливу на здоров’я господаря. Потрібні подальші дослідження на більшій кількості немовлят, а також більш тривалий період спостереження.

Висновки

Дієта матері під час вагітності разом з іншими перинатальними факторами, такими як спосіб пологів, вплив антибіотиків та грудне вигодовування, є потенційними факторами, які слід враховувати при колонізації немовлят. Мікробіота матері формується за рахунок дієти, особливо щодо клітковини, ліпідів та білків, і може мати значний вплив на створення мікробіоти новонароджених, а також потенційний внесок у розвиток немовлят та ризик зайвої ваги протягом перших місяців життя. У новонароджених кесаревого розтину від матерів з більш адекватною дієтою, що формує специфічну мікробіоти, рівень віку до 18 років був нижчим. Дієта має значення для мікробіоти матері та новонародженого та наслідків для здоров’я. Тому конкретні дієтичні програми, орієнтовані на вагітних жінок, можуть бути економічно ефективним фактором втручання для сприяння адекватній вертикальній експозиції матері та немовляти.

Предмети та методи

Дизайн навчання та волонтери

Дослідження включало 116 пар матері-новонароджених із проспективної та спостережної когорти народження MAMI, набраних у 2015–2017 роках. MAMI - перспективна когорта народжень від матері та немовляти в іспансько-середземноморському районі, як докладно описано у García-Mantrana et al. 61

Були зібрані такі харчові та клінічні параметри: вплив антибіотиків матері, ІМТ та збільшення ваги під час вагітності, спосіб пологів, вага при народженні, тривалість народження, годування немовлят, ІМТ немовляти та z-оцінки WFL.

Жодному з добровольців-учасників не було діагностовано жодної хвороби; жоден з них не знаходився на лікуванні препаратами або пребіотиками, за винятком використання антибіотиків під час вагітності та/або під час пологів. Усі учасники отримали усну та письмову інформацію про дослідження та письмову згоду. Дослідження було схвалено Комітетами з питань етики лікарень (HEC) (Hospital Universitario y Politécnico La Fe та Hospital Clínico Universitario de Valencia). Дослідження зареєстровано на ClinicalTrial.gov платформа, з реєстраційним номером NCT03552939.

Харчова оцінка

Дієтологи збирали дієтичні дані протягом першого тижня після народження, використовуючи опитувальник частоти їжі із 140 пунктів (FFQ), щодо їх регулярного харчування під час вагітності. 62 Інформація FFQ була проаналізована щодо енергії та добового споживання макро- та мікроелементів за допомогою таблиць харчових складів харчових продуктів, розроблених Centro de Enseñanza Superior de Nutrición Humana y Dietética (CESNID). 63 Вживання певних харчових волокон як розчинних та нерозчинних типів клітковини було завершено з таблиць харчових складів Marlett. 64 Вміст поліфенолу було отримано з бази даних Phenol-Explorer. 65 Дані нормалізувались на 2500 ккал/добу.

Крім того, дотримання середземноморської дієти (MD) також було розраховано за допомогою перевіреного тесту PREDIMED. 66 Оцінка MD складала від 0 (мінімальна прихильність) до 14 (максимальна прихильність). Оцінка в дев’ять і більше балів означала належне дотримання середземноморської дієти.

Розвиток росту дитини

Довжина та вага реєструвались при народженні, 1, 6, 12 та 18 місяців. Z-оцінки антропометричних вимірювань були обчислені в електронному вигляді за допомогою програмного забезпечення ВООЗ Anthro (www.who.int/childgrowth/software/en/). Стандарти ВООЗ щодо зростання дитини передбачають виміри росту дитини, стандартизовані за віком та статтю, використовуючи z-бал. Отримані поздовжні траєкторії ІМТ та z-оцінки WFL від народження до 18 місяців. Для дітей віком до 5 років ВООЗ визначає ризик надмірної ваги, коли ІМТ та/або z-показник WLF перевищують 1 стандартне відхилення (SD), надмірна вага - більше 2 SD, а ожиріння - більше 3 SD згідно з медіаною ВООЗ Стандарти зростання дитини. 54

Зразки калу та вилучення ДНК

Зразки матері та новонароджених збирали в пологовому залі кваліфікованим клінічним персоналом, щоб уникнути потенційного впливу навколишнього середовища протягом перших 24 годин після народження. Зразки кишечника матері були отримані шляхом втирання стерильного тампона з бавовняним наконечником у пряму кишку перед пологами в пологовому залі. Збір зразків новонароджених також був отриманий шляхом введення стерильного ватного тампона в пряму кишку новонароджених відразу після народження в пологовому залі.

Обидва тампони зберігали у попередньо пронумерованих стерильних контейнерах, щоб уникнути помилок. Після збору всі зразки негайно транспортували до зразка біобанку протягом 1 години з моменту збору та поміщали у стерильні, попередньо пронумеровані кріовізуали при −80 ° C за спеціальними стандартизованими протоколами в Biobanco para la Investigación Biomédica y en Salud Pública de la Comunidad Valenciana ( Fisabio Public Health Biobank IBSP-CV) до подальшого аналізу. Як тільки всі зразки були зібрані та поміщені в біобанк, аликвоти транспортували у сухому льоду до IATA-CSIC для аналізу.

Загальну ДНК виділяли із зразків калу за допомогою набору для вилучення ДНК Master-Pure (Епіцентр, Медісон, штат Вісконсин, США) згідно з інструкціями виробника; модифікації включали фізичне та ферментативне лікування. Коротше кажучи, лізис клітин проводили механічним руйнуванням із використанням скляних гранул діаметром 3 мкм у гомогенізаторі FastPrep 24-5G (MP Biomedicals, Каліфорнія, США) з подальшою ферментативною обробкою протягом 60 хв при 37 ° C з доповненим буфером для лізису. з лізоцимом (20 мг/мл) та мутанолізином (5 од/мл). Використовували набір для очищення ДНК (Macherey – Nagel, Duren, Німеччина), а ДНК визначали кількісно за допомогою флуорометра Qubit 2.0 (Life Technology, Карлсбад, Каліфорнія, США). Меконій - це низькомікробний зразок біомаси, на який можуть впливати потенційні забруднювачі з навколишнього середовища та реагенти наборів для екстракції ДНК (кітоми). Потім, щоб виключити потенційне забруднення, також були включені і піддані контролі під час екстракції ДНК та ампліфікації полімеразної ланцюгової реакції (ПЛР).

Секвенування ампліконів 16S рРНК

Склад і різноманітність мікробіоти кишечника визначали варіабельною областю V3-V4 послідовності гена 16S рРНК, дотримуючись протоколів Illumina. Для етапу мультиплексування використовували набір Nextera XT Index (Illumina, CA, USA), а для перевірки якості продукту ПЛР - мікросхему Bioanalyzer DNA 1000 (Agilent Technologies, CA, USA). Бібліотеки послідовно послідовно використовували 2 × 300 pb парного циклу (комплект MiSeq Reagent v3) на платформі MiSeq-Illumina (служба послідовності FISABIO, Валенсія, Іспанія), відповідно до інструкцій виробника (Illumina).

Якісна фільтрація, приєднання послідовностей та видалення химери були отримані за допомогою спеціального конвеєру, написаного в середовищі RStatistics; обробка даних проводилася за допомогою конвеєра QIIME (версія 1.9.0). 67 Оперативні таксономічні одиниці (ОТУ) були побудовані методом відбору ОТУ з відкритим посиланням з 99% як поріг ідентичності. Репрезентативні послідовності були призначені таксономічно на основі бази даних RDP. Зразки з відносною чисельністю менше 0,05% та послідовності, класифіковані як ціанобактерії та хлоропласт, були вилучені з набору даних, оскільки вони представляють проковтнутий рослинний матеріал.

Статистичний аналіз

Дані мікробіоти аналізували на онлайн-платформі Calypso (v8.84) (http://cgenome.net/wiki/index.php/Calypso/), а дані нормалізували методом загальної суми (TSS). Були визначені індекси альфа-різноманітності (індекси Чао1, Шеннона та зворотного Симпсона) та отримано бета-різноманітність на основі відстані Брея – Кертіса.

Кластеризація мікробіоти матерів проводилася на рівні роду, як описано в інших місцях. 68 Було використано відстань Дженсена-Шеннона та розділення навколо кластеризації медоїдів (PAM). Оптимальна кількість скупчень розраховувалась за індексом Калінського-Харабаша (СН). Кластери були сформовані за допомогою пакетів phyloseq, cluster, MASS, clusterSim та ade4 R. 69 - 73

Розмір ефекту лінійного дискримінантного аналізу (LEfSe) був використаний для ідентифікації мікробних родів, збагачених материнськими кластерами. Оцінка LDA (log10)> 3 вважалася значущою. Багатовимірний аналіз, включаючи аналіз надмірності (RDA), аналіз основних компонентів (PCA), а також аналіз основних координат (PCoA), та пермутаційний багатофакторний дисперсійний аналіз (PERMANOVA), заснований на відстані Брея – Кертіса, також був досягнутий на Каліпсо. Конкретні кореляції, загальні лінійні моделі (GLM) для фіксованих факторів та/або коваріантний аналіз оцінювали за допомогою програмного забезпечення SPSS v26 та Graphpad Prims v5.04. 74 P-значення виправляли методом Бенджаміні-Хохберга за фактом помилкового виявлення (FDR). RStudio також використовувався для представлення теплових карт між групами бактерій на рівні роду та харчовими компонентами через пакет ggplot. 75, 76

Таблиця 1. Характеристика матерів-новонароджених.

Для числових даних результати відображаються як носій ± SD, а для категоріальних - як кількість випадків (відсоток%)