다양한 장내 미생물 군집이 서식하는 생쥐의 죽상동맥경화증에 대한 식이섬유 유형의 영향 분석
Jun 20, 2024
npj Biofilms and Microbiome 9권, 기사 번호: 31(2023) 이 기사 인용
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식이섬유 섭취는 심장대사 건강 개선과 관련이 있지만, 인간을 대상으로 한 연구에서는 관찰된 이점이 개인별로 큰 차이가 있는 것으로 보고되었습니다. 우리는 죽상경화증에 대한 식이섬유의 효과가 장내 미생물군집의 영향을 받는지 여부를 테스트했습니다. 우리는 3명의 인간 기증자(DonA, DonB 및 DonC)의 배설물 샘플로 무균 ApoE-/- 마우스를 식민지화하고 5개의 발효성 섬유질(FF) 또는 비발효성 셀룰로오스 조절제(CC)가 혼합된 식단을 공급했습니다. 다이어트. 우리는 DonA가 식민된 쥐가 CC를 먹인 쥐에 비해 FF를 먹인 쥐의 죽상동맥경화증 부담이 감소한 반면, 다른 기증자의 미생물군이 식민화된 쥐의 경우 섬유질 유형이 죽상동맥경화증에 영향을 미치지 않는다는 사실을 발견했습니다. DonA 생쥐의 FF 섭식과 관련된 미생물 변화는 부티레이트 생성 분류군의 상대적 풍부함, 부티레이트 수준 및 비타민 B 합성에 관여하는 유전자의 농축을 특징으로 합니다. 우리의 결과는 FF에 대한 죽상동맥 보호는 보편적이지 않으며 장내 미생물군집의 영향을 받는다는 것을 시사합니다.
동일한 식이 요법이나 치료 약물에 대한 개인의 반응은 종종 일관성이 없고 보편적이지 않습니다. 이 개념은 정밀 의학 및 영양의 기본 원리입니다1,2. 유전학, 식이요법 및 성별을 포함하여 피험자가 특정 치료에 반응하는 방식에 영향을 미치는 많은 요인이 있습니다. 최근에는 장내 미생물이 반응성에서 관찰된 대인 관계 변화의 주요 원인이라는 것이 명백해졌습니다3,4,5,6. 이제 장내 미생물군집이 건강에 중요한 역할을 하며 그 구성이 개인마다 매우 다양하다는 사실이 널리 인식되고 있습니다7. 식품부터 경구 투여 약물까지 식이 성분은 위장관을 따라 서식하는 미생물과 밀접하게 접촉합니다. 장내 미생물군집은 인간 게놈보다 100배 더 많은 유전자를 암호화하며, 여기에는 섭취된 화합물을 대사하고 생체 이용률, 활성 및 궁극적으로 숙주에 미치는 영향을 조절할 수 있는 잠재력이 있는 풍부한 효소 배열이 포함됩니다8,9,10. 실제로, 장내 미생물은 항고혈압제부터 장기 이식을 위한 면역억제제에 이르기까지 생리 활성 화합물에 대한 반응을 조절하는 능력으로 인해 최근 몇 년간 상당한 주목을 받아 왔습니다. 정밀 의학을 효과적으로 구현하려면 어떤 개입이 미생물군집 변이에 가장 민감한지 더 잘 이해하는 것이 중요합니다.
심혈관 질환(CVD)은 미국에서 주요 사망 원인이며 전 세계적으로 모든 사망의 3분의 1 이상을 차지합니다14,15. 죽상경화증은 CVD의 가장 흔한 증상이며 동맥벽 내에 대식세포가 밀집된 지방 플라크가 형성되는 염증 과정에 의해 유발됩니다16. 장내 미생물군집이 죽상동맥경화증 발병을 조절하는 데 중요한 역할을 한다는 증거가 늘어나고 있습니다. 역학 연구에서는 건강한 개인과 비교하여 관상동맥 질환이 있는 개인의 미생물군집에 차이가 있음을 확인했습니다17,18,19. 또한, 특정 식이 성분에서 발생하는 여러 미생물 대사산물은 다양한 메커니즘을 통해 인간과 동물 모델에서 죽상경화증 진행을 조절하는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 콜린의 미생물 유도체인 트리메틸아민 N-옥사이드는 인간의 주요 심혈관 사건 위험 증가와 관련이 있습니다20; 트립토판에서 추출된 미생물 대사물질인 인돌-3-프로피온산은 콜레스테롤 유출을 촉진하여 죽상동맥경화증 진행을 예방합니다21. 식이섬유의 발효를 통해 생산되는 단쇄지방산(SCFA)은 식이성 콜레스테롤 흡수(프로피오네이트)를 제한하고 염증 및 장 투과성(부티레이트)을 감소시켜 죽상경화증을 개선하는 것으로 나타났습니다22,23,24. 실제로, 식이요법은 죽상동맥경화증의 촉진과 예방에 중요한 역할을 하는 것으로 오랫동안 알려져 왔습니다25,26. 예를 들어, 식이섬유가 풍부한 통곡물 시리얼 및 콩류와 같은 식품이 CVD를 예방한다는 것은 잘 알려져 있습니다27,28. 그러나 CVD에 대한 다양한 식이요법 및 약리학적 중재에 대한 일관되지 않은 반응이 개인 간에 관찰되었습니다29,30. 식이섬유와 심혈관 건강 개선을 연결하는 대부분의 연구는 인구 평균을 사용하여 평가되며31 개인의 특성을 고려하지 않습니다. 따라서 이러한 불일치의 원인은 충분히 연구되지 않았습니다.
0.1, Supplementary Fig. 2a). However, comparisons using unweighted UniFrac distances (sensitive to presence/absence of taxa) showed a significant difference in community structure in DonA-colonized mice between FF-bound and CC-bound communities (adjusted P = 0.0012, Supplementary Fig. 2b). This was driven by 9 genera that were detected in one diet-bound group but not the other (Supplementary Fig. 2c). Eleven weeks after dietary treatment, cecal samples were collected and used to assess terminal microbial communities. By the end of the experiment, 5 of the 9 missing genera were no longer detected in cecal contents of mice on either diet, while 4 genera (Clostridium, Faecalibacterium, Gemmiger, and an undetermined Ruminococcus genus) were found only in FF-fed mice (Supplementary Fig. 2c). This introduces the possibility that the differences observed in the assembled communities between dietary groups for DonA mice are the result of inconsistent engraftment rather than an effect of diet. Alternatively, since microbial communities undergo considerable fluctuations in the period after colonization39, it is possible that these missing taxa were present in the CC-bound mice, but below detectable levels. The latter scenario is supported by the fact that (i) all of the missing taxa were detected in the human donor sample used to inoculate all DonA mice, and (ii) similar FF-diet-driven patterns were observed with Faecalibacterium and Gemmiger abundances in a previous study35 that used the same donor feces and the same diets. These findings highlight the importance of reporting pre-treatment engraftment data in mouse transplant studies such that the conclusions can be appropriately contextualized./p> 0.1). The dot’s orientation relative to the origin represents the effect of diet on the abundance of each taxa (negative values correspond to CC abundances, positive values correspond to FF abundances). The first 5 letters of the family encompassing each taxon is shown in brackets; if the family is undetermined the taxon phylum is listed instead and noted with a “P-”. d Relative abundance of Phylum-level taxa as a function of diet and donor group. e Bacteroidetes to Firmicutes ratio. f, g Shannon diversity index and observed richness. Box and whisker plots denote the interquartile range, median, and spread of points within 1.5 times the interquartile range along with individual data points; magenta = Fermentable Fiber (FF), blue = Cellulose Control (CC). Comparisons of means (n = 7–10/diet/donor group) conducted with Wilcoxon test, *P < 0.05, **P < 0.01, ***P < 0.001./p> 0.1) of KOs involved in folate biosynthesis and cobalamin (vitamin B12) biosynthesis. Negative values reflect KO abundance (CPM) in CC-fed mice and effect sizes (MaAsLin 2 coefficient) favoring the CC condition, while positive values indicate KOs abundances and effect sizes in the FF condition (n = 5/diet/donor group)./p> 0.1) of the top 10% most differentially abundant CAZymes (n = 5/diet/donor group). The right panel depicts a heatmap of Spearman correlation coefficients between each corresponding CAZyme family and cecal SCFA levels across all mice, *P < 0.05./p> 25), and were not diagnosed with diabetes, cancer, or heart disease35,36. Identifiable information of WLS participants was blinded to the researchers in the current study./p>= 2 tools (DIAMOND, HMMER, Hotpep). This resulted in a table indicating the presence or absence of each CAZyme family in the CAZyme database. To estimate CAZyme abundance, each CAZyme family was assigned a count-per-million (CPM) value of its associated ORF as predicted by Prodigal. If multiple CAZymes were predicted from the same ORF, they were all assigned the ORF’s CPM value./p> 0.05) except comparisons of atherosclerotic plaques (size, lipid content, macrophage infiltration) and cecal SCFA levels which were found to have significantly different variances between diets (Levene’s test, P < 0.05). Correlations between CAZymes and cecal SCFA levels were conducted using all mice to calculate Spearman’s rank correlation coefficient. P-value adjustment for PERMANOVA was done using the Bonferroni method, while all other adjusted P-values were calculated using the Benjamini–Hochberg method./p>