Профіль мікробіоти кишечника у здорових індонезійців

Енданг Сутрісваті Рахаю

Департамент харчових та сільськогосподарських технологій, Університет Гаджа Мада, Джокьякарта 55281, Індонезія. di.ca.mgu@uyaharsgnadne

Тяс Утамі

Департамент харчових та сільськогосподарських технологій, Університет Гаджа Мада, Джокьякарта 55281, Індонезія

Маріятун Маріятун

Пратама Нур Хасан

Рафлі Зульфа Каміль

Райан Харіо Сетяван

Фаттіа Ханум Памунгканінгтяс

Іскандар Азмі Харахап

Девін Варіан Вірйоханджойо

Путріка Читта Прамезі

Мухаммед Нур Ках'янто

Я Ненга Суджая

Департамент громадського здоров'я Університету Удаяна, Денпасар 80234, Індонезія

Мохаммад Джуффрі

Департамент громадського здоров'я, Університет Гаджа Мада, Джокьякарта 55281, Індонезія

За підтримки The Yakult Honsha, Co., Ltd.

Автор-кореспондент: Енганг Сутрісваті Рахаю, доктор, професор кафедри харчових та сільськогосподарських технологій, Університет Гаджа Мада, Джалан Флора №1, Булаксумур, Слєман, Джокьякарта 55281, Індонезія. di.ca.mgu@uyaharsgnadne

Анотація

ПІДСУМОК

Останнім часом мікробіота кишечника асоціюється з різними захворюваннями, крім захворювань кишечника. Таким чином, спостерігається швидке зростання у вивченні мікробіоти кишечника. Беручи до уваги численні фактори, що впливають на мікробіоти кишечника, такі як вік, раціон харчування тощо, необхідні дослідження на місцях. Індонезія має безліч різних племен, і кожне з цих племен має різний спосіб життя. Отже, передбачається, що кожне плем’я має певну мікробіоту кишечника. Більш глибоке розуміння складу мікробіоти кишечника може бути використано для визначення стану мікробіоти кишечника у індонезійців та розгляду того, яке лікування може бути придатним та ефективним для поліпшення стану здоров’я.

Дослідити мікробіоти кишечника індонезійських підданих, представлених племенами яванців та балійців, шляхом аналізу зразків калу.

МЕТОДИ

Зразки калу були зібрані у загальної кількості 80 осіб, по 20 у кожній з молодих груп віком від 25 до 45 років, та групи літніх людей віком від 70 років із двох різних регіонів, Джокьякарта та Балі. Забір зразків калу проводили наприкінці періоду оцінки (14 ± 1 день), протягом якого випробовуваним не дозволялося споживати пробіотичні або антибіотичні продукти. Кількісну оцінку різних підгруп Clostridium, підгруп Lactobacillus, Enterococcus, Streptococcus, Staphylococcus, Bacteroides fragilis group та Prevotella, Bifidobacterium і Atopobium cluster, Enterobacteriaceae та Pseudomonas проводили за допомогою кишкової флори Y-SCANIF YAN-SCANIF.

РЕЗУЛЬТАТИ

Популяція бактерій у фекаліях молодих пацієнтів була вищою, ніж у людей похилого віку, загалом приблизно 10,0 - 10,6 log10 бактеріальних клітин/г калу. Найпоширенішими бактеріями у всіх групах були Clostridium, за ними - Prevotella, Atopobium, Bifidobacterium та Bacteroides. У літніх людей було виявлено збільшення кількості Enterobacteriaceae, Coliform та Escherichia coli. Що стосується кількості бактерій в Джокьякарті, загальна кількість бактерій, група Clostridium coccoides (C. coccoides), Bifidobacterium, Prevotella, підгрупа Lactobacillus plantarum та Streptococcus були значно вищими (P Ключові слова: Кишкова мікробіота, індонезійська, літні люди, молодь, ентеротип

Основна порада: Дослідження мікробіоти кишечника швидко зростають завдяки їх взаємозв'язку з різними захворюваннями. Два фактори, що впливають на мікробіоти кишечника, - це вік та місцезнаходження. Індонезія має численні різні племена. Отже, очікується, що у кожного племені буде своя мікробіота кишечника. Це дослідження мало на меті дослідити мікробіоти кишечника індонезійців, представлені яванськими та балійськими племенами. Результати показали, що популяція бактерій була вищою у молодих, ніж у літніх людей. Найпоширенішими бактеріальними групами були Clostridium, Prevotella, Atopobium, Bifidobacterium та Bacteroides. Рівень Clostridium perfringens між племенами був різним, що могло бути пов’язано з харчуванням та способом життя.

ВСТУП

Запропоновано три основні ентеротипи людини на основі роду або групи специфічних бактерій [4]. Ці три ентеротипи, такі як Bacteroides, Prevotella та Ruminococcus, базувались на 39 особинах (22 європейських, 13 японських, 4 американських), які не були специфічними для нації чи континенту. Дослідження показало, що всі три ентеротипи значною мірою були зумовлені певним видовим складом, хоча більшість видів не зобов'язані забезпечувати безліч молекулярних функцій. Це вказує на необхідність функціонального аналізу, щоб зрозуміти більше про мікробний склад. Крім того [5], загалом 98 особин спостерігали, щоб виявити вплив мікробіологічного складу кишечника на дієту, і підтримували згадані раніше ентеротипи [4]. Однак дослідження показало, що домінуючі ентеротипи, такими як Bacteroides та Prevotella, краще описують склад кишечника. Обидва ентеротипи мають власну роль у складі мікробіоти кишечника. Перший ентеротип був пов'язаний з дієтою, що містить багато білка та тваринного жиру, тоді як другий ентеротип був пов'язаний з дієтою з високим вмістом вуглеводів.

Згідно з дослідженням 303 азіатських дітей, в якому досліджували профілі спільноти мікробіоти кишечника, Prevotella (P-тип) або Bifidobacterium/Bacteroides (BB-тип) здатні запропонувати дві класифікації ентеротипних кластерів [6]. P-тип в основному зустрічається у суб'єктів з Індонезії та Таїланду, тоді як тип BB в основному знаходиться в Японії, Тайвані та Китаї. Суб'єкти з високим Р-типом мають дієти, багаті стійким крохмалем. Це пояснювало низький біосинтез жовчних кислот та високе перетравлення вуглеводів, запропоновані прогнозною метагеномікою.

МАТЕРІАЛИ І МЕТОДИ

Характеристика предмета та етичне твердження

Теми дослідження були обрані з двох різних місць - Джокьякарта та Балі, Індонезія. Предмети похилого віку (віком від 70 років і старше) набиралися з будинків для людей похилого віку, тоді як молодші (у віці від 25 до 45 років) - добровольці, студенти та службовці університетів. Усі дослідники підписали інформовану згоду перед дослідженням. Під час попереднього скринінгу досліджуваних їм було наказано не вживати кисломолочні продукти, пробіотики та пребіотики протягом усього дослідження (1-14 днів). Крім того, інформацію про історію хвороби, фізичний огляд, демографічні параметри та життєві показники отримували від кожного випробуваного (таблиця (табл. 1). 1). Тест на вагітність проводили жінкам, де це було доречно. Етичне дозвіл було затверджено Комітетом з питань етики медичних та медичних досліджень, Медичний факультет, Університет Гаджа Мада-д-р. Загальна лікарня Сарджито (посилання: KE/FK/988/EC/2016), 2 вересня 2016 року.

Таблиця 1

Загальна характеристика досліджуваних (n = 80)

n (%)
Стать
Самець	30 (37,50)
Самка	50 (62,50)
Етнічна приналежність
Яванська	34 (42,50)
Балійський	40 (50,00)
Китайська	3 (3,75)
Амбонець	1 (1,25)
Бугіс	1 (1,25)
Мелаю	1 (1,25)
Вага (кг) (середнє значення ± SD)	55,65 (14,35)
Висота (см) (середнє значення ± SD)	156,07 (10,54)
Індекс маси тіла (кг/м 2) (середнє значення ± SD)	22,57 (4,54)

Збір зразків

Протягом періоду оцінки (1-14 днів) була зібрана інформація про мікробіоти та кишкове середовище кишечника. Перед забором калу кожному досліджуваному видавали набір для випорожнення та пояснювали процедуру. 14-го дня (± 1 д) випробовуваних попросили провести дефекацію на папері (Eiken Chemical Co., Ltd), який негайно переносили у фекальну трубку, що містить РНКлатер (Thermo Fischer Scientific). Якщо зразки калу збирали протягом дня, випробувані доставляли пробу до клінічного центру якомога швидше. Однак, якщо зразки калу збирали протягом вечора, випробовувані зберігали зразки в крижинці, що містила мішки з льодом, і доставляли їх до клінічного центру наступного ранку. У групі літнього віку дослідницька група брала участь у зборі зразків калу та заповненні анкети.

Кишкова мікробіота

Для вимірювання мікробіоти кишечника використовували сканування кишкової флори Якульта (YIF-SCAN), систему аналізу кишкової флори. Основним принципом YIF-SCAN є кількісний метод ПЛР зворотної транскрипції, який був проведений в Центральному інституті Якульта, Японія. Зразки були доставлені в Японію слідчою групою з Індонезії. Склад мікробіоти кишечника аналізували за допомогою раніше опублікованого методу [7,16] таким чином: Загальні бактерії: група Clostridium coccoides, підгрупа Clostridium leptum, група Bacteroides fragilis, Bifidobacterium, скупчення Atopobium, Prevotella, Clostridium perfringens, Clostridium difficile, Enterobacctobacecela (6 підгруп та 3 види); Підгрупа Lactobacillus casei, підгрупа Lactobacillus gasseri, підгрупа Lactobacillus plantarum, підгрупа Lactobacillus reuteri, підгрупа Lactobacillus ruminis, підгрупа Lactobacillus sakei, Lactobacillus brevis, Lactobacillus fermentum, Lactobacillus fruccococcoccus, Strectoccococ Набори праймерів, використані для C. difficile та Streptococcus, були описані раніше [8,9].

У цьому дослідженні також використовували метод культури для виявлення складу мікробіотики кишечника. Використовуючи селективні середовища, це дозволило розмноження та виявлення бактерій, які можна пропустити. Тому дослідники застосували два методи та порівняли результати загальної кількості лактобактерій, щоб передбачити різні результати. Культурний метод проводили для виявлення популяції дріжджів і цвілі в цілому за допомогою селективного середовища Солодовий екстракт агару (MEA), популяцію Lactobacillus plantarum розраховували за допомогою селективних середовищ Lactobacillus plantarum (LPSM), тоді як популяцію кишкової палички та коліформних non E. coli розраховували, використовуючи Brilliance E. coli/Coliform Selective Agar від Oxoid.

Анкета

Випробовуваним було видано анкету на період скринінгу (15-23 серпня 2016 р.). Анкета була розроблена для отримання частоти стільця (кількості стільців на день) та консистенції стільця. Для параметрів консистенції стільця в якості шкали вимірювання використовували шкалу Брістольської форми стільця [10].

Аналіз даних

Дані про склад мікробіоти вносили у таблицю (Microsoft Excel, 2016), оскільки клітина log10 бактеріальних клітин/г фекалій означає ± SD (коефіцієнт виявлення%), а для демографічних параметрів - [медіана (хв-макс)], якщо не зазначено інше. Усі дані, виявлені під обмеженнями, були виключені зі статистичного аналізу. Всі статистичні аналізи проводились з використанням (SPSS/PC + 4.0, Чикаго, Іллінойс, США). Порівняння неперервних змінних було проведено з t-критерієм Стьюдента для нормально розподілених даних та критерієм Манна Уітні. Статистичний аналіз даних YIF-SCAN проводили з використанням кількості бактеріальних клітин і швидкості виявлення в чотирьох групах (молоді суб'єкти в Джокьякарті, літні суб'єкти в Джок'якарті, молоді суб'єкти на Балі, літні суб'єкти на Балі), U-тест Уітні та тест hi-square відповідно. Ми використовували програмне забезпечення R для U-тесту Манна-Уітні та тесту хі-квадрат. Згадані статистичні методи та прийоми були придатними для дослідження.

РЕЗУЛЬТАТИ

Частота та консистенція стільця

Дані, отримані з опитувальників щодо частоти та консистенції стільця, проілюстровані на малюнках Рисунки 1 1 та та 2 2 .