Влияние длительной антибиотикотерапии на состав и метаболический профиль кишечного микробиома при туберкулезе легких

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Использование длительной многокомпонентной антибиотикотерапии является самым эффективным способом лечения туберкулеза (ТБ). Однако мало известно о влиянии данной химиотерапии на кишечную микрофлору человека. Целью данного исследования является изучение влияния длительной многокомпонентной антибиотикотерапии на состав и метаболический профиль кишечного микробиома больных ТБ. В исследовании использовались образцы ДНК фекалий, полученные от 23 больных туберкулезом легких. От каждого пациента было получено две пробы биоматериала: до начала лечения и через два месяца после прохождения интенсивной фазы химиотерапии. Сравнительный анализ метагеномных данных секвенирования микробиома кишечника больных ТБ показал, что длительный многокомпонентный режим лечения ТБ не нарушает общего разнообразия микробиома кишечника, однако оказывает влияние на бактериальный состав и метаболический профиль микробиома. На фоне приема противотуберкулезных препаратов (ПТП) первого ряда (изониазид, рифампицин, этамбутол, пиразинамид) наблюдается статистически значимое увеличение представителей филума Actinobacteria. Парное сравнение метагеномных данных пациентов выявило 28 дифференциально представленных таксонов бактерий, из которых три вида Bacteroides cellulosilyticus, Enterocloster aldensis, Clostridium spiroforme преобладали в микробиоме больных ТБ после прохождения химиотерапии, тогда как 25 видов превалировали в группе больных до лечения (Bifidobacterium catenulatum, Enterococcus faecium, Bacteroides salyersiae, Bacteroides xylanisolvens, Bacteroides eggerthii, Lachnospira eligens, Akkermansia muciniphila, Ruminococcus lactaris и др.) (p < 0,05). Метаболический профиль микробиома кишечника характеризовался усилением метаболических процессов, направленных на рост и деление микробных клеток. Железо является главным лимитирующим фактором роста и размножения. Кроме того, важно отметить превалирование гликолиза и ферментации лактата как основных способов получения энергии кишечной микробиотой.

Об авторах

Миляуша Мусиевна Юнусбаева

ФГАОУ ВО Национальный исследовательский университет ИТМО

Автор, ответственный за переписку.
Email: milyausha_ufa@mail.ru

к.б.н., старший научный сотрудник химико-биологического кластера

 

Россия, Санкт-Петербург

Д. Р. Терентьева

ФГАОУ ВО Национальный исследовательский университет ИТМО; ФБУН НИИ эпидемиологии и микробиологии имени Пастера

Email: milyausha_ufa@mail.ru

инженер химико-биологического кластера; младший научный сотрудник лаборатории молекулярной эпидемиологии и эволюционной генетики 

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Л. Я. Бородина

ГБУЗ Республиканский клинический противотуберкулезный диспансер

Email: milyausha_ufa@mail.ru

врач-фтизиатр высшей категории, зам. главного врача по организационно-методической работе 

Россия, Уфа

А. М. Закирова

ГБУЗ Республиканский клинический противотуберкулезный диспансер

Email: milyausha_ufa@mail.ru

врач-фтизиатр, зав. кабинетом мониторинга туберкулеза 

Россия, Уфа

Ш. Э. Булатов

ГБУЗ Республиканский клинический противотуберкулезный диспансер

Email: milyausha_ufa@mail.ru

к.м.н., главный врач

Россия, Уфа

Ф. С. Билалов

ГБУЗ Республиканский клинический противотуберкулезный диспансер; ФГБОУ ВО Башкирский государственный университет

Email: milyausha_ufa@mail.ru

д.м.н., главный врач 

Россия, Уфа; Уфа

Б. Б. Юнусбаев

ФГБОУ ВО Санкт-Петербургский государственный университет

Email: milyausha_ufa@mail.ru

к.б.н., старший научный сотрудник, доцент

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Arrieta M.C., Arevalo A., Stiemsma L., Dimitriu P., Chico M.E., Loor S., Vaca M., Boutin R., Morien E., Jin M., Turvey S.E., Walter J., Parfrey L., Cooper P.J., Finlay B. Associations between infant fungal and bacterial dysbiosis and childhood atopic wheeze in a nonindustrialized setting. J. Allergy. Clin. Immunol., 2018, vol. 142, no. 2, pp. 424–434.e10. doi: 10.1016/j.jaci.2017.08.041
  2. Barka E.A., Vatsa P., Sanchez L., Gaveau-Vaillant N., Jacquard C., Meier-Kolthoff J.P., Klenk H.P., Clement C., Ouhdouch Y., van Wezel G.P. Taxonomy, physiology, and natural products of Actinobacteria. Microbiol. Mol. Biol. Rev., 2015, vol. 80, no. 1, pp. 1–43. doi: 10.1128/MMBR.00019-15
  3. Blanco-Miguez A., Beghini F., Cumbo F., McIver L.J., Thompson K.N., Zolfo M., Manghi P., Dubois L., Huang K.D., Maltez A.T., Nickols W.A., Piccinno G., Piperni E., Punčochář M., Valles-Colomer M., Tett A., Giordano F., Davies R., Wolf G., Berry S.E., Spector T.D., Franzosa E.A., Pasolli E., Asnicar F., Huttenhower C., Segata N. Extending and improving metagenomic taxonomic profiling with uncharacterized species using MetaPhlAn 4. Nat. Biotechnol., 2023. doi: 10.1038/s41587-023-01688-w
  4. Brennan P.J., Young D.B., Robertson B.D., Andersen P., Barry III C.E., Britton W. Handbook of anti-tuberculosis agents. Introduction. Tuberculosis, 2008, vol. 88, no. 2, pp. 85–86. doi: 10.1016/S1472-9792(08)70002-7
  5. Burckhardt J.C., Chong D.H.Y., Pett N., Tropini C. Gut commensal Enterocloster species host inoviruses that are secreted in vitro and in vivo. Microbiome, 2023, vol. 11, no. 1: 65. doi: 10.1186/s40168-023-01496-z
  6. Chen S., Zhou Y., Chen Y., Gu J. fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. Bioinformatics, 2018, vol. 34, no. 17, pp. i884–i890. doi: 10.1093/bioinformatics/bty560
  7. Elias-Oliveira J., Leite J.A., Pereira I.S., Guimaraes J.B., Manso G.M.D.C., Silva J.S., Tostes R.C., Carlos D. NLR and intestinal dysbiosis-associated inflammatory illness: drivers or dampers? Front. Immunol., 2020, vol. 11: 1810. doi: 10.3389/fimmu.2020.01810
  8. Esaiassen E., Hjerde E., Cavanagh J.P., Simonsen G.S., Klingenberg C.; Norwegian Study Group on Invasive Bifidobacterial Infections. Bifidobacterium bacteremia: clinical characteristics and a genomic approach to assess pathogenicity. J. Clin. Microbiol., 2017, vol. 55, no. 7, pp. 2234–2248. doi: 10.1128/JCM.00150-17
  9. Frankenberg N., Moser J., Jahn D. Bacterial heme biosynthesis and its biotechnological application. Appl. Microbiol. Biotechnol., 2003, vol. 63, no. 2, pp. 115–127. doi: 10.1007/s00253-003-1432-2
  10. Gueimonde M., Arboleya S. Resistance of Bifidobacteria toward antibiotics. Methods Mol. Biol., 2021, vol. 2278, pp. 195–208. doi: 10.1007/978-1-0716-1274-3_16
  11. Guo P., Zhang K., Ma X., He P. Clostridium species as probiotics: potentials and challenges. J. Anim. Sci. Biotechnol., 2020, vol. 11: 24. doi: 10.1186/s40104-019-0402-1
  12. Hu Y., Yang Q., Liu B., Dong J., Sun L., Zhu Y., Su H., Yang J., Yang F., Chen X., Jin Q. Gut microbiota associated with pulmonary tuberculosis and dysbiosis caused by anti-tuberculosis drugs. J. Infect., 2019, vol. 78, no. 2, pp. 317–322. doi: 10.1016/j.jinf.2018.08.006
  13. Kamada N., Chen G.Y., Inohara N., Nunez G. Control of pathogens and pathobionts by the gut microbiota. Nat. Immunol., 2013, vol. 14, no. 7, pp. 685–690. doi: 10.1038/ni.2608
  14. Korten V., Murray B.E. Impact of the fluoroquinolones on gastrointestinal flora. Drugs, 1993, vol. 45, suppl. 3, pp. 125–133. doi: 10.2165/00003495-199300453-00021
  15. Mai-Prochnow A., Hui J.G.K., Kjelleberg S., Rakonjac J., McDougald D., Rice S.A. Big things in small packages: the genetics of filamentous phage and effects on fitness of their host. FEMS Microbiol. Rev., 2015, vol. 39, no. 4, pp. 465–487. doi: 10.1093/femsre/fuu007
  16. Namasivayam S., Maiga M., Yuan W., Thovarai V., Costa D.L., Mittereder L.R., Wipperman M.F., Glickman M.S., Dzutsev A., Trinchieri G., Sher A. Longitudinal profiling reveals a persistent intestinal dysbiosis triggered by conventional anti-tuberculosis therapy. Microbiome, 2017, vol. 5, no. 1: 71. doi: 10.1186/s40168-017-0286-2
  17. Saarela M., Matto J., Mattila-Sandholm T. Safety aspects of Lactobacillus and Bifidobacterium species originating from human oro-gastrointestinal tract or from probiotic products. Microb. Ecol. Health. Dis., 2002, vol. 14, no. 4, pp. 234–241. doi: 10.1080/08910600310002127
  18. Schaechter M. Encyclopedia of Microbiology (3rd ed.). Oxford, San Diego: Academic Press, 2009. 4600 p.
  19. Seishima J., Iida N., Kitamura K., Yutani M., Wang Z., Seki A., Yamashita T., Sakai Y., Honda M., Yamashita T., Kagaya T., Shirota Y., Fujinaga Y., Mizukoshi E., Kaneko S. Gut-derived Enterococcus faecium from ulcerative colitis patients promotes colitis in a genetically susceptible mouse host. Genome Biol., 2019, vol. 20, no. 1: 252. doi: 10.1186/s13059-019-1879-9
  20. Suzek B.E., Wang Y., Huang H., McGarvey P.B., Wu C.H., UniProt Consortium. UniRef clusters: a comprehensive and scalable alternative for improving sequence similarity searches. Bioinformatics, 2015, vol. 31, no. 6, pp. 926–932. doi: 10.1093/bioinformatics/btu739
  21. Trompette A., Gollwitzer E.S., Yadava K., Sichelstiel A.K., Sprenger N., Ngom-Bru C., Blanchard C., Junt T., Nicod L.P., Harris N.L., Marsland B.J. Gut microbiota metabolism of dietary fiber influences allergic airway disease and hematopoiesis. Nat. Med., 2014, vol. 20, no. 2, pp. 159–166. doi: 10.1038/nm.3444
  22. Uzal F.A., Navarro M.A., Li J., Freedman J.C., Shrestha A., McClane B.A. Comparative pathogenesis of enteric clostridial infections in humans and animals. Anaerobe, 2018, vol. 53, pp. 11–20. doi: 10.1016/j.anaerobe.2018.06.002
  23. Veloo A.C.M., Baas W.H., Haan F.J., Coco J., Rossen J.W. Prevalence of antimicrobial resistance genes in Bacteroides spp. and Prevotella spp. Dutch clinical isolates. Clin. Microbiol. Infect., 2019, vol. 25, no. 9, pp. 1156.e9–1156.e13. doi: 10.1016/j.cmi.2019.02.017
  24. Warren Y.A., Tyrrell K.L., Citron D.M., Goldstein E.J.C. Clostridium aldenense sp. nov. and Clostridium citroniae sp. nov. isolated from human clinical infections. J. Clin. Microbiol., 2006, vol. 44, no. 7, pp. 2416–2422. doi: 10.1128/JCM.00116-06
  25. Wexler H.M. Bacteroides: the good, the bad, and the nitty-gritty. Clin. Microbiol. Rev., 2007, vol. 20, no. 4, pp. 593–621. doi: 10.1128/cmr.00008-07
  26. Wingett S.W., Andrews S. FastQ Screen: a tool for multi-genome mapping and quality control. F1000Research, 2018, vol. 7: 1338. doi: 10.12688/f1000research.15931.2
  27. Wipperman M.F., Fitzgerald D.W., Juste M.A.J., Taur Y., Namasivayam S., Sher A., Bean J.M., Bucci V., Glickman M.S. Antibiotic treatment for tuberculosis induces a profound dysbiosis of the microbiome that persists long after therapy is completed. Sci. Rep., 2017, vol. 7, no. 1: 10767. doi: 10.1038/s41598-017-10346-6
  28. Wolfe A.J. Glycolysis for microbiome generation. Microbiol. Spectr., 2015, vol. 3, no. 3: 10.1128/microbiolspec.MBP-0014-2014. doi: 10.1128/microbiolspec.MBP-0014-2014

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1. Общая характеристика бактериального сообщества кишечного микробиома больных ТБ: сравнение альфа- (А) и бета-разнообразия (Б) бактериальных сообществ микробиома больных ТБ до начала лечения и после прохождения химиотерапии; (В) анализ главных компонент вариабельности микробного состава кишечника больных ТБ (PCA)

Скачать (219KB)
3. Рисунок 2. Таксономический состав микробиоты кишечника в исследуемых группах больных ТБ на уровне типа, порядка, семейства и рода

Скачать (276KB)
4. Рисунок 3. Частота дифференциально представленных таксонов, выявленных у больных ТБ до и после лечения

Скачать (148KB)
5. Рисунок 4. Иерархия метаболических путей, выявленных у больных туберкулезом

Скачать (145KB)

© Юнусбаева М.М., Терентьева Д.Р., Бородина Л.Я., Закирова А.М., Булатов Ш.Э., Билалов Ф.С., Юнусбаев Б.Б., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».