生検における腸内細菌叢の変化
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生検における腸内細菌叢の変化

Jun 15, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 12150 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

腸内微生物叢は、腸管免疫を通じて非経口的非感染性疾患と密接に関係しており、糖尿病および糖尿病性腎症の発生に重要な役割を果たしています。 研究の目的は、生検で証明された糖尿病性腎症(DN)患者、10年以上腎障害のない2型糖尿病患者(DM)、健康な対照(NC)。 2022年1月から2022年12月までに、年齢と性別が一致した35人のDN患者、40人のDM患者、40人の健康な被験者が登録されました。ベースライン情報と臨床パラメーターが収集されました。 腸内微生物叢の特徴を明らかにし、患者と健康な対照者の間で豊富さが異なる腸内微生物を同定するために、16S rDNA シーケンスが実行されました。 腸内の特定の細菌分類群の相対存在量と臨床表現型および病理学的指標との関係が評価されました。 DN 患者、DM 患者、および健康な対照の間では、腸内微生物叢の豊富さと細菌数の変動に大きな違いが見られました。 DM 患者は、g_Clostridium-XVIII (AUC = 0.929) の変化によって、年齢および性別が一致した健康な対照と正確に区別でき、DN 患者は、g_Gemmiger (AUC = 0.929) の変化によって、年齢および性別が一致した健康な対照と正確に区別できました。 0.842)。 DN 患者は、g_Flavonifractor または g_Eisenbergiella (それぞれ AUC = 0.909 および 0.886) の変動によって、年齢および性別が一致した DM 患者と正確に区別できました。 腸内細菌叢は、臨床表現型や病理学的指標とも密接に関連していました。 腸内細菌叢の組成の研究は、DN の発生および腎臓損傷のない糖尿病の長い病歴との関係を明らかにするために調査されました。 DN の腎臓の病理学的進行は、腸内細菌叢の変化を調節することによって遅延される可能性があります。

糖尿病の有病率の増加に伴い、糖尿病性腎症(DN)の患者数も大幅に増加しています。 2015 年から 2017 年にかけて中国で行われた疫学調査の結果、成人の糖尿病有病率は 11.2% でした1。 糖尿病の重篤な微小血管合併症として、DN は世界中で末期腎疾患 (ESRD) の主な原因となっています 2,3,4。 人間の消化管には約 500 ~ 1000 種の細菌が存在し、その数は 1014 CFU に達し、これらは後天的な「器官」と呼ばれています 5。 これらは、エネルギーの吸収、ビタミンや塩基性活性分子の生成、生物学的拮抗作用、免疫調節など、宿主の正常な生理学的機能を維持するのに役立ちます。 その構成と数は、進化の過程で宿主との動的なバランスを維持してきました6。 腸内微生物叢が、宿主のエネルギー代謝、全身性炎症反応、腸内ホルモンの分泌を調節することにより、病気の発生と発症に関与している可能性があることを、多数の研究が示しています。 腸内微生物叢もさまざまな腎臓病において重要な役割を果たしており、それらによって生成されるエンドトキシン、タンパク質、および一部の代謝産物は、腸-腎臓軸を通じて腎臓に一定の影響を及ぼします7。 この研究は、腎生検で確認された糖尿病性腎症患者と腎損傷のない長期糖尿病患者の腸内細菌叢を観察することにより、2つの病態における不均衡パターンと機能的変化を調査し、両者を区別するための分類アルゴリズムモデルを確立することを目的とした。 2つは腸内細菌叢によるものです。 また、腸内細菌叢と臨床表現型および病理学的指標との相関関係も調査します。

この後ろ向き研究には、腎生検で確認された糖尿病性腎症患者35人、10年以上腎障害のない2型糖尿病患者40人、年齢と性別が一致した健康な被験者40人が含まれていた。 私たちは、2022年1月から2022年12月までの間、山西省人民病院に患者と健康な対照者を登録しました。DNグループの参加基準は次のとおりでした。

 0.9. All heatmaps were visualized by the package pheatmap (version 1.0.12). The clinical data of patients with DN and DM and healthy controls were expressed as the mean ± SD or median, and the numerical data were expressed as percentages. A t test or nonparametric test was used to compare continuous variables. Chi-square tests were used to compare categorical variables. The statistical analysis was performed using SPSS version 26.0./p> 0.05) (Fig. 1b). Principal coordinates analysis (PCoA) based on Bray–Curtis dissimilarity at the OTU level showed that the microbiota compositions of NC, DM, and DN patients were significantly different, as shown in Fig. 1c (P = 2.569e−16). The fecal microbiota of patients with DM and DN and the NC subjects was clearly separated along PCoA2 and PCoA1, which explained 11.58% and 12.93% of the total variation, respectively. Together, these data suggest that the fecal microbial structure was significantly altered in patients with DM and DN compared to that in NC subjects in the presence of OTUs./p> 3) and effect size (LEfSe) analysis revealed significant differences (P < 0.05) in the fecal microbiota exhibited by the DM (reg score),DN(green score) and NC (blue score) groups. (b) This analyse revealed the most differentially abundant taxa at the genus level of bacterial between DM (yellow),DN (blue) and NC (red) groups. *P + 0.05 + **P + 0.01./p>