ООО "ПРОПИОНИКС"    

пн-пт с 09:00 до 18:00   Telegram Whatsapp +7 (966) 348-80-35
Главная \ 2. Пробиотики (биодобавки) \ Микробиом человека \ Микробиом, иммунитет и пробиотики \ Микробиомная ассоциация с воспалением и болью коленного сустава

Микробиом может стать терапевтической мишенью при боли в суставах, связанной с остеоартрозом

Стрептококковая ассоциация с воспалением и болью остеоартрозного коленного сустава

Стрептококковая ассоциация с воспалением и болью коленного сустава

Состав кишечного микробиома и его отношение к боли и воспалению в суставах

Boer, C.G., Radjabzadeh, D., Medina-Gomez, C. et al.
Intestinal microbiome composition and its relation to joint pain and inflammation
Nature Communications volume 10, Article number: 4881 (2019)
liniya.png

Резюме. Считается, что воспаление, опосредованное макрофагами, играет причинную роль в боли и тяжести, связанных с остеоартрозом, и, как предполагается, вызывается эндотоксинами, продуцируемыми желудочно-кишечным микробиомом. Здесь мы исследуем связь между болью в суставах и составом микробиома желудочно-кишечного тракта, а также боль в колене, связанную с остеоартрозом, в Роттердамском исследовании - крупном популяционном когортном исследовании. Мы показываем, что обилие видов стрептококков связано с повышенной болью в колене, что мы подтверждаем абсолютной количественной оценкой видов стрептококков. Кроме того, мы повторили эти результаты у 867 взрослых европеоидов из голландского исследования Lifelines-DEEP. Наконец, мы показываем доказательства того, что эта ассоциация обусловлена локальным воспалением в коленном суставе. Наши результаты показывают, что микробиом является возможной терапевтической мишенью для боли в колене, связанной с остеоартрозом.

Вступление

Остеоартроз (ОА) является дегенеративным заболеванием суставов и наиболее распространенной формой артрита: по оценкам, 22% взрослого населения имеют по крайней мере один сустав, пораженный остеоартрозом, и эта распространенность увеличивается до 49% у лиц старше 65 лет1. Характерным клиническим симптомом ОА является боль, которая является одной из ведущих причин инвалидности при ОА2. Патологические изменения в ОА затрагивают все ткани сустава: деградацию хряща и кости, аномальное костеобразование (остеофиты) и воспаление синовиальной оболочки (синовит). Хотя ОА часто описывается как заболевание вызванное преимущественно механическими факторами и генетической предрасположенностью, существование воспаления при ОА, местного или системного, широко распространено3,4,5. Кроме того, стало очевидным, что, способствуя или усугубляя симптомы ОА, преимущественно боль в суставах ОА4,5,6,7 это местное или системное воспаление играет причинную роль в патологии ОА3,4,5.

Считается, что ожирение, хорошо известный фактор риска ОА, увеличивает риск ОА за счет увеличения механической нагрузки на несущие суставы. Однако ожирение также увеличивает риск развития ОА в суставах, не несущих нагрузки5,8. Повышенный риск ОА в суставах, не несущих веса, наблюдаемый у тучных людей, может быть направлен через системное воспаление слабой степени9,10. Желудочно-кишечный микробиом стал одним из факторов, вызывающих ожирение, связанное с системным воспалением низкой степени тяжести 10,11,12,13. Ожирение связано с изменениями в составе желудочно-кишечного тракта и микробиома, что может привести к увеличению кишечной абсорбции иммуногенных бактериальных продуктов12,14,15. Желудочно-кишечные бактерии продуцируют широкий спектр биологически активных молекул, таких как метаболиты, короткоцепочечные жирные кислоты, белки и ферменты, некоторые из которых секретируются в наружные мембранные везикулы / мембранные везикулы (OMVs / MVs). Все грамотрицательные бактерии, археи, грибы и несколько грамположительных бактерий могут конститутивно продуцировать эти пузырьки16,17,18. Эти везикулы нечувствительны к протеазам, что позволяет предположить, что они могут транспортировать свое содержимое на большие расстояния от мест их происхождения. Содержимое этих везикул может быть доставлено в различные органы концентрированным способом19. Кроме того, некоторые из этих биологически активных молекул могут влиять на проницаемость слизистой оболочки кишечника (короткоцепочечные жирные кислоты) или активировать иммунную систему (липополисахарид) 20. В частности, эти молекулы могут влиять на активацию макрофагов и пути Toll-подобного рецептора (TLR)16,21, которые, как недавно было показано, являются преобладающими воспалительными реакциями, наблюдаемыми при ОА4. Действительно, повышенный уровень бактериального эндотоксина LPS (липополисахарид) в крови или в синовиальной оболочке пациентов с ОА связан с более тяжелым ОА коленного сустава, болью в колене и воспалением22. Это и другие исследования связывают состав кишечного микробиома с системным и местным воспалением слабой степени, наблюдаемым при OA23,24,25.

В настоящем исследовании мы изучаем микробиом стула в качестве показателя состава желудочно-кишечного микробиома в отношении тяжести ОА коленного сустава, боли в колене, связанной с ОА, измеряемой по шкале боли WOMAC, и ожирения в большой популяции людей (Роттердамской когорте – ред.). Мы сообщаем о значительной взаимосвязи между численностью видов Streptococcus (spp.) в образцах микробиома кала, болью в коленном суставе WOMAC, воспалением коленного сустава и повторяем эту информацию в др. независимой когорте. Наши результаты указывают на истинную связь между желудочно-кишечным микробиомом, слабым воспалением в колене и болью в коленном суставе при ОА, независимо от ожирения.

Результаты

Роттердамское исследование микробиома когорты

Для 1427 участников Роттердамского исследования (RSIII) мы определили состав желудочно-кишечного микробиома, взяв микробиом стула в качестве образца для кишечного микробиома. В Роттердамском исследовании мы секвенировали две гипервариабельные области гена бактериальной 16S рРНК, гипервариабельные области V3 и V4. После проверки качества считывания результаты были непосредственно сопоставлены с базой данных последовательностей Silva 16S (v128) с использованием классификатора RDP для таксономической классификации. Прогнозирование классификации проводилось на нескольких таксономических уровнях: домен, тип, класс, порядок, семейство и род. Желудочно-кишечный микробиомный состав 1427 участников из когорты Роттердамского исследования микробиома схематично представлен на рис. 1. Всего в нашей когорте насчитывается 596 единичных таксономий, из которых неизвестные и неклассифицированные бактерии исключены, поскольку они не могут быть идентифицированы для клинической терапевтической значимости. На уровне типов доминирующими типами являются Firmucutes (77,8%) и Bacteriodites (12,5%), за которыми следуют протеобактерии (4,9%) и актинобактерии (4,1%, рис. 1). Это согласуется с другими масштабными популяциями-когортами взрослых европеоидов26,27. Общие характеристики группы по изучению микробиома Роттердамского исследования представлены в таблице 1. Исследуемая популяция (n = 1427) состояла из 57,5% женщин (n = 821) и была слегка тучной, со средним индексом массы тела (ИМТ) 27,5. В общей сложности 124 человека имели рентгенографический ОА колена, в то время как 285 участников сообщили о боли в колене (оценка боли WOMAC>0). Большинство участников, сообщивших о боли в колене, были женщинами (n = 206). Средний балл боли WOMAC также был достоверно выше у женщин по сравнению с мужчинами (P-значение = 1,1×10-07, T-критерий Стьюдента, Таблица 1).

Схематическое представление таксономического обилия кишечного микробиома в Роттердамской исследовательской когорте

Рисунок 1. Схематическое представление таксономического обилия кишечного микробиома в Роттердамской исследовательской когорте. a Из обзора количества уникальных таксономий, обнаруженных на каждом уровне, неизвестные и неклассифицированные бактерии были исключены. В качестве примера приведена таксономическая классификация стрептококка. b Кольцевой график относительной численности в процентах (%) различных уникальных типов, присутствующих во всем наборе данных (n = 1427), неизвестные и неклассифицированные бактерии были исключены

Таблица 1 Общая характеристика Роттердамского исследования микробиома когорты

Роттердамское Исследование Микробиома
Женщины
Мужчины
Суммарно
Участники когорты
821
606
1.427
Возраст (лет)
56.8 (5.9)
56.9 (5.9)
56.9 (5.9)
ИМТ (кг / м2)
27.4 (4.9)
27.6 (4.0)
27.5 (4.5)
Алкоголь (г / сут)
1.3 (2.7)
1.3 (2.3)
1.3 (2.6)
Курение (да/нет)
98 курильщиков/721 некурящий
97 курильщиков / 507 некурящих
195 текущих курильщиков
PPI (да/нет)
182 пользователя/638 непользователей
114 пользователей / 492 непользователя
296 текущих пользователей
NSAIDs (да/нет)
127 пользователей / 693 непользователя
51 пользователь / 555 непользователей
178 текущих пользователей
Фенотипы колена
Колено OA (да/нет)
84 случая / 456 контролей
40 случаев / 361 контролей
124 случая / 817 контролей
KLSum оценка
1.0 (1.4)
0.7 (1.2)
0.8 (1.3)
WOMAC -
средний балл боли
1.2 (2.6)
0.6 (1.9)
0.9 (2.3)
WOMAC -
оценка боли > 0
206
79
285
α-метрики разнообразия
4.0 (4.1)
4.0 (4.0)
4.0 (0.5)
26.0 (12.1)
25.5 (12.2)
25.8 (12.2)

  • В скобках изображены среднее значение и SD (стандартное отклонение).
  • PPI - пероральное применение ингибиторов протонной помпы,
  • NSAIDs - пероральное применение нестероидных противовоспалительных препаратов,
  • KLSum - сумма баллов Келлгрена-Лоуренса в левом колене и правом колене (см. Рентгенологическая оценка остеоартроза)
  • ОА - остеоартроз
  • WOMAC - Western Ontario и индекс остеоартрита McMaster

Обилие стрептококков ассоциируется с остеоартрозной (ОА) болью в колене

Во-первых, мы исследовали, был ли общий состав микробиома различным в зависимости от оценки боли WOMAC в коленном суставе и степени тяжести ОА (рентгенологические оценки тяжести ОА по Келлгрену-Лоуренсу). Мы обнаружили, что боль WOMAC в коленном суставе вносит значительный вклад в β-разнообразие кишечного микробиома, оцениваемого на уровне рода (расстояние Эйчисона, r2 = 0,0014, P-значение = 0,005, PERMANOVA, дополнительный рис. 1→). Эта связь была ослаблена, когда ИМТ был добавлен в модель и значение было потеряно (r2 = 0,00088, P-значение = 0,143, PERMANOVA). Внутрииндивидуальное разнообразие желудочно-кишечного микробиома (α-разнообразие, Индекс Шеннона и Обратный Индекс Симпсона) не было связано с болью в коленном суставе WOMAC. Что касается тяжести ОА коленного сустава (KLsum, n = 941), мы не выявили связи с α- и β-разнообразием желудочно-кишечного микробиома (дополнительная таблица 1→).

Чтобы получить более полное представление о том, какие таксономии кишечного микробиома вызывают ассоциацию с болью в колене WOMAC, мы провели многофакторный анализ ассоциаций на 256 таксономиях, оставшихся после дополнительного QC (контроля качества). После корректировки по возрасту, полу и техническим ковариатам мы обнаружили, что четыре микробиомных обилия достоверно (FDR < 0,05) ассоциированы с тяжестью боли в коленном суставе (табл.2). Все они принадлежали к одной и той же группе; от класса, порядка, семейства, ведущего к бактериальному роду Streptococcus (род: коэффициент = 5,0×10-03, FDR P-значение = 1,2× 10-05, MaAsLin, Таблица 2; См. дополнительные данные 1 для получения полной сводной статистики). После дополнительной коррекции на возможные конфаундеры (курение и употребление алкоголя)28, обилие Streptococcus spp. по-прежнему достоверно ассоциировалось с болью в колене WOMAC (коэффициент = 4,8 × 10-03, FDR P-значение = 3,8×10-05, MaAsLin, дополнительная таблица 2→). Эта ассоциация в значительной степени не зависит от ИМТ (коэффициент = 4,1×10-03, FDR P-значение = 2,1×10-03, MaAsLin, дополнительная таблица 2→). Этническая принадлежность недавно была выдвинута в качестве возможного спутника для состава желудочно-кишечного микробиома26. Однако после исключения из нашего анализа особей с неевропейским происхождением (n = 163), Streptococcus spp. по-прежнему ассоциируется с болью в колене WOMAC (коэффициент = 5.0×10-03, FDR P-значение = 5.8×10-05, MaAsLin, дополнительная таблица 3→), Кроме того, после поправки на вмешивающиеся факторы (коэффициент = 4.3×10-03, FDR P-значение = 1.9×10-03, MaAsLin). В целом мы обнаружили, что микробиом кишечника, и в частности большее относительное обилие Streptococcus spp., значительно ассоциируется с более высокой болью в колене WOMAC независимо от курения, потребления алкоголя и ИМТ.

Таблица 2. Результаты многофакторного линейного регрессионного анализа относительного содержания микробиома кишечника и показателей боли в колене WOMAC в Роттердамском исследовании

Таксономия
%
RS
N
RS CoE
RS
SE
RS
P-value
RS FDR
LLD 
N
LLD CoE
LLD
SE
LLD 
P-value
Meta 
N
Meta 
P-value
Класс
Bacilli
27.3
1419
6.1 × 10−03
1.0 × 10−03
9.1 × 10−09
1.0 × 10−06
867
5.4 × 10−03
1.3 × 10−03
3.6 × 10−05
2286
1.1 × 10−12
Порядок Lactobacillales
100
1417
6.1 × 10−03
1.1 × 10−03
7.6 × 10−09
1.0 × 10−06
864
4.9 × 10−03
1.3 × 10−03
2.4 × 10−04
2281
8.3 × 10−12
Семья Streptococcaceae
79.6
1402
4.9 × 10−03
9.3 × 10−04
1.5 × 10−07
8.7 × 10−06
863
2.9 × 10−03
1.3 × 10−03
2.3 × 10−02
2265
2.1 × 10−08
Род
Streptococcus
98.7
1396
5.0 × 10−03
9.3 × 10−04
7.3 × 10−08
5.6 × 10−06
860
3.3 × 10−03
1.6 × 10−03
3.7 × 10−02
2256
1.3 × 10−08

С поправкой на возраст, пол и технические ковариаты: партия выделения ДНК и TimeInMail; CoE - Коэффициент, SE - Стандартная ошибка

  • RS: Роттердамское исследование (n = 1427) P-значение, CoE и SE из MaAsLin,
  • LLD: LifeLines-DEEP (n = 867) P-значение, CoE и SE из MaAsLin,

Прим. ред.: LifeLines-deep - это подпроект LifeLines в Нидерлндах, предполагаемой популяционной когорты из 167 000 человек, за которой будут следить в течение 30 лет. Когорта LifeLines позволяет подробно исследовать генетические, геномные и метаболические вариации на множестве фенотипических исходов. Отдельно изучаются детерминанты здоровья желудочно-кишечного тракта, область особого интереса, которая может быть решена с помощью LifeLines DEEP. Подпроект LifeLines-deep включает ~1500 человек, имеющих глубокие молекулярные фенотипы на основе профилирования "omics", в том числе: (1) данные о генотипе цельного генома; (2) данные о метилировании цельного генома 450k; (3) данные о экспрессии генов цельного генома; (4) метаболомика из плазмы и выдыхаемого воздуха; и (5) микробиота кишечника.)

  • Meta: мета-анализ вместе (Роттердамское исследование и LifeLines-DEEP) и мета-анализ по размеру выборки в METAL (METAL -  инструмент для мета-анализа сканирования геномной ассоциации)
  • % Таксономии = процент таксономии от уровня таксономии выше, напр. 23,7% всех Firmicutes являются бациллами. N = количество особей в когорте, где численность микробов не равна нулю для этой таксономии.
  • FDR: P-значение, скорректированное для многократного тестирования, частота ложных открытий Бенджамина-Хохберга

Ассоциация стрептококков, не обусловленная приемом пероральных лекарств

Ингибиторы протонной помпы (ИПП) являются одними из наиболее широко используемых безрецептурных препаратов в мире. Они используются для лечения желудочно-пищеводного рефлюкса и профилактики язв желудка. Недавние исследования показали, что состав желудочно-кишечного микробиома у пользователей ИПП сильно отличается от состава без ИПП, в основном из-за сильного увеличения численности лактобацилл, вызванного Streptococcus spp.29. Другим потенциальным лекарством, отпускаемым без рецепта, которое часто принимают пациенты с жалобами на суставы, являются нестероидные противовоспалительные препараты (НПВП), которые также влияют на желудочно-кишечный микробиом. Чтобы выяснить, существует ли связь между обилием Streptococcus spp. и болью WOMAC в коленном суставе, опосредованых применением этих препаратов, в нашу модель мы включили использование ИПП и НПВП в качестве ковариат (в дополнение к возрасту, полу, техническим ковариатам, курению, употреблению алкоголя и ИМТ). После корректировки этих ковариат коэффициент был ослаблен, но связь остается значительной (коэффициент = 3,4×10-03, значение P = 2,4×10-04, MaAsLin, дополнительная таблица 4→). В соответствии с этими результатами, исключая всех текущих пользователей ИПП (n = 265) из анализа, обилие Streptococcus spp. достоверно ассоциировалось с более высокой болью в коленном суставе WOMAC (n = 1104, коэффициент = 2,4×10-03, значение P = 4,0×10-03, MaAsLin). Таким образом, связь между Streptococcus spp. и болью в колене WOMAC не была вызвана эффектом применения ИПП. Так как показатели боли в коленном суставе WOMAC не были распределены нормально (перекошены влево с переизбытком нулей), мы также оценили ассоциацию, используя модель пуассоновской регрессии, которая может учитывать ненормальное распределение. Здесь также наблюдалась значительная связь с численностью Streptococcus spp. (бета = 1,85, значение P = 1,4×10-04, регрессия Пуассона). Дальнейший анализ чувствительности, исключая лиц, которые не сообщали о боли (n = 1142) или чьи оценки боли в WOMAC коленного сустава были признаны выбросами (оценка боли WOMAC >10, >4SD, n = 56), привел к небольшим изменениям в коэффициентах ассоциации, однако связь оставалась значительной (дополнительная таблица 5). В целом, эти анализы показывают, что связь между относительным количеством Streptococcus spp. и болью колена WOMAC сильна.

Количественное определение Стрептококков

Поскольку полученные с помощью секвенирования генов 16S рРНК относительные данные микробиома не могут дать информацию о степени или направленности изменений в численности таксонов микробиома30, мы определили абсолютное количество Streptococcus spp. в особях изучаемой нами популяции. Для каждого образца в нашей когорте (n = 1427) мы количественно оценили обилие видов Streptococcus с использованием специфичной для рода количественной ПЦР и суммарной микробной нагрузки с использованием 16S рРНК qPCR. Мы рассчитали абсолютное количество Streptococcus spp. и нормализовали общую бактериальную нагрузку в каждом образце, измеренную с помощью 16S рРНК qPCR. Результаты 16S рРНК-секвенирования и qPCR дали количественно аналогичные результаты (корреляция Спирмена, r = 0,80, P-значение = 2,2×10−16, дополнительный рис. 2→). Используя абсолютное обилие стрептококков, измеренное с помощью qPCR, вместо относительного обилия, полученного из профилей 16S рРНК-секвенирования, мы обнаружили значимую ассоциацию между более высокой болью в колене WOMAC и большим абсолютным количеством Streptococcus spp. (бета = 0,10, P-значение = 7,4 × 10-03, регрессия Пуассона), а также после корректировки на курение, потребление алкоголя и ИМТ (бета = 0,074, P-значение = 4,5×10-02, регрессия Пуассона).

Чтобы скорректировать возможную ложную коллинеарность между обилием микробов31, мы использовали преобразование изометрического логарифмического отношения (ILR - Isometric logratio). Используя ILR, мы сравнили относительное изобилие Streptococcus spp. против геометрического среднего изобилия всех других родов. ILR-трансформирование обилия Streptococcus spp. также показало связь с болью в колене WOMAC (P-значение = 9,9×10-06, MaAsLin, дополнительная таблица 6→). Ассоциация оставалась значимой после корректировки на курение, потребление алкоголя и ИМТ (P-значение = 8,4×10-04, MaAsLin, дополнительная таблица 6→), а также использование НПВП и ИПП (P-значение = 8,5×10-03, MaAsLin, дополнительная таблица 6→). Результаты qPCR и трансформация ILR демонстрируют, что ассоциация между обилием Streptococcus spp. и болью в колене WOMAC не являются артефактом секвенирования 16S рРНК.

Независимая репликация стрептококковой ассоциации

Мы искали репликацию (усиление) для всех четырех ассоциаций с болью WOMAC, то есть класса, порядка, семейства и бактериального рода Streptococcus, в независимой голландской когорте LifeLines-DEEP (LLD) (дополнительная таблица 7→). У LLD меньший размер выборки (n = 867), более молодой возраст (средний возраст = 45,6) и меньше людей с болью в колене, связанной с ОА (боль WOMAC>0, n = 197), однако средняя боль в колене WOMAC была очень похожа по сравнению с когортой Роттердамского исследования (RS = 0,9 и LLD = 0,9, таблица 1 и дополнительная таблица 7→). Несмотря на более низкую мощность в репликационной когорте, мы наблюдали достоверную ассоциацию (P-значение <0,05) между показателями WOMAC-боли в коленном суставе и всеми четырьмя таксономиями для рода Streptococcus (коэффициент репликации = 3,3×10–03, P-значение репликации = 3,7×10−02, MaAsLin, таблица 2). Кроме того, в мета-анализе RS и LLD, большее обилие Streptococcus spp. достоверно ассоциировалось с более высокой болью в коленном суставе (P-значениеmeta = 1,3×10–08, MaAsLin, n = 2256, таблица 2). После корректировки на ИМТ мы обнаружили значительную репликацию (усиление) по классу, порядку и уровню семейства Streptococcacea (коэффициент репликации = 2,7×10–03, P-значение репликации = 3,5×10–02, MaAsLin, дополнительная таблица 8→). Висследовании репликации дополнительная поправка на ИМТ несколько ослабила ассоциацию, уменьшив коэффициент на 9,1% для рода Streptococcus (дополнительная таблица 8→). Это согласуется с 14,5%-ным снижением коэффициента для стрептококка, наблюдаемым в группе discovery после коррекции ИМТ (дополнительная таблица 2). В мета-анализе RS и LLD с поправкой на ИМТ ассоциация между болью в колене WOMAC и Streptococcus spp. была весьма значимой (P-значениеmeta = 1.1×10-06, METAL, n = 2256, дополнительная таблица 8→).

Стрептококковая ассоциация с воспалением коленного сустава

Если обилие Streptococcus spp. причинно связано с болью в области коленного сустава, возможный механизм может заключаться в локальном праймировании макрофагов в синовиальной оболочке, что приводит к воспалению22. Для случайного подмножества когорты Роттердамского исследования микробиома были доступны магнитно-резонансные изображения коленного сустава (МРТ) (n = 373, все женщины)32 во время измерений микробиома. Воспаление коленного сустава оценивали по количеству выпота в большеберцовом и бедренном суставах обоих коленей. Мы обнаружили, что более высокие оценки боли по шкале WOMAC достоверно коррелировали с большим выпотом из коленного сустава (корреляция Спирмена r = 0,14, значение P = 9,0×10–03). Кроме того, мы наблюдали, что большее обилие Streptococcus spp. было значительно связано с большим выпотом в коленных суставах (коэффициент = 1,0×10–02, значение P = 1,3×10–02, MaAsLin, таблица 3). Когда к модели добавили боль WOMAC, ассоциация выпота коленного сустава с Streptococcus spp. исчезает (коэффициент = 3,3×10–03, P-значение = 0,21, MaAsLin), указывая на то, что ассоциация Streptococcus spp. с тяжестью боли в колене обусловлена тяжестью воспаления колена.

Таблица 3. Результаты ассоциативного анализа стрептококка и выпота коленного сустава

Таксономия
N
Model 1
CoE
Model 1 P-value
Model 2
CoE
Model 2 P-value
Класс Bacilli
314
9.4 × 10−03
3.4 × 10−02
2.7 × 10−03
3.5 × 10−01
Порядок Lactobacillales
314
9.8 × 10−03
2.7 × 10−02
2.7 × 10−03
3.6 × 10−01
Семья Streptococcaceae
310
9.6 × 10−03
1.7 × 10−02
3.0 × 10−03
2.6 × 10−01
Род Streptococcus
308
1.0 × 10−02
1.3 × 10−02
3.3 × 10−03
2.1 × 10−01

  • Воспаление коленного сустава измеряли как тяжесть выпота, измеренную при МРТ коленного сустава. МРТ коленного сустава были доступны только для подгруппы женщин, страдающих ожирением, из набора данных «Rotterdam Study Microbiome» (n = 373). Первая модель оценивала связь выпота коленного сустава с микробиомом с поправкой на возраст, пол, партию выделения ДНК и TimeInMail (технические ковариаты).
  • Вторая модель была оценена по шкале боли WOMAC с учетом возраста, пола, технических ковариат и степени выпота.
  • Значения P (P-value) были определены с помощью анализа MaAsLin.
  • CoE - коэффициент
  • N = количество особей в когорте, где численность микробов не равна нулю для этой таксономии

Обсуждение

Используя большую, глубоко фенотипизированную популяционную когорту, мы выявили значительную связь между большей относительной и абсолютной численностью Streptococcus spp. и болью в колене. Эти результаты были подтверждены путем репликации в независимой когорте и мета-анализа. Наконец, мы представили доказательства того, что эта связь была вызвана местным воспалением в суставе.

Мы наблюдали, что β-разнообразие кишечного микробиома было достоверно связано с показателями (WOMAC) боли коленного сустава. После индивидуального тестирования 256 таксономий мы обнаружили микробиомную связь с болью WOMAC в коленном суставе и большим обилием Streptococcus spp.  - относительное изобилие было связано с более высокой болью. Мы обнаружили, что эта связь является устойчивой, не связанной с последствиями курения, употребления алкоголя, пероральных лекарств или ИМТ28,29. Также не было обнаружено связи артефактов профилей микробиома как относительных фракций 16S рРНК-секвенирования, или из-за возможной коллинеарности полученных  данных30,33.

Хотя результаты анализа чувствительности соответствовали истинной ассоциации между Streptococcus spp. и болью в колене WOMAC в нашей когорте, проверка в независимой когорте необходима. Однако воспроизводство численности микробиома затруднено, так как данные могут не совпадать между исследованиями, если подготовка образцов и анализ данных не выполняются точно таким же образом34. Мы искали репликацию в когорте LLD (LifeLines-DEEP), которая имеет другую популяцию исследования и метод подготовки данных, чем наша когорта27. Несмотря на эти различия, мы смогли воспроизвести нашу ассоциацию в LLD для всех таксономических уровней, класса, порядка, семейства и для рода Streptococcus. Кроме того, в метаанализе RS (Роттердамское исследование) и LLD, Streptococcus spp. был значительно связан с болью в колене WOMAC.

Предполагается, что опосредованные ожирением изменения в желудочно-кишечном тракте и микробиоме влияют на системное и местное воспаление низкого уровня при ОА (остеоартрозе)23,24,25. Тем не менее, в нашем исследовании влияние Streptococcus spp. на боль в колене WOMAC не полностью обусловлена ​​ИМТ. Это говорит о непосредственной роли желудочно-кишечного микробиома в болях и воспалениях, связанных с ОА. Мы постулируем, что большее обилие Streptococcus spp. приводит к более высокой боли в колене WOMAC через местное воспаление суставов. Это согласуется с нашим наблюдением, что обилие Streptococcus spp. было значительно связано с тяжестью выпота в коленных суставах. Это приводит к убеждению, что Streptococcus spp. может также участвовать в других воспалительных болях в суставах. Это не исключено, так как несколько видов Streptococcus были связаны с остеомиелитом35,36, ревматизмом37,38 и постстрептококковым реактивным артритом39,40. Последние два являются расстройствами, при которых из-за молекулярной мимикрии со стрептококком группы А образуются перекрестно-реактивные антитела против тканей сустава, приводящие к ревматическому воспалению сустава и повреждению38. Однако эти нарушения затрагивают в основном патогенные виды, такие как S. pyogenes. Тем не менее, большинство видов Streptococcus являются комменсальными видами и были обнаружены в микробиоме полости рта, желудочно-кишечного тракта человека41,42,43, однако они могут продуцировать иммуногенные бактериальные продукты. Было показано, что несколько Streptococcus spp. конститутивно производят MVs (мембранные везикулы)18. Эти MVs могут представлять собой стрептококковые эпитопы и / или могут содержать иммуногенные продукты17,24. Такие бактериальные продукты могут вызвать активацию макрофагов через TLR-пути. Этот тип активации макрофагов преимущественно наблюдается при воспалении суставов, связанном с ОА16, 21 и, как полагают, связан с болью3,4,5,6,7.

Поэтому мы предлагаем, чтобы большое изобилие Streptococcus spp. может привести к увеличению количества бактериальных продуктов в кровообращении за счет увеличения выработки метаболитов, которые проходят через кишечно-гематоэнцефалический барьер, или через иммуногенные продукты, которые вызывают локальные или системные макрофаги. Мы суммировали эту гипотетическую модель на рис. 2.

Гипотетически предложенный механизм ассоциации стрептококка и WOMAC-боли 

Рисунок 2. Предложен гипотетический патофизиологический механизм, объясняющий ассоциацию между микробиомом кишечника (Streptococcus spp.), болью в колене WOMAC и выпотом колена. Причинно-следственная связь между Streptococcus spp не установлена, однако, если такая причинно-следственная связь существует, мы предлагаем следующую модель: известно, что представители Streptococcus spp. продуцируют метаболиты и мембранные везикулы, которые могут взаимодействовать с клетками-хозяевами. Эти бактериальные продукты могут проходить через кишечный барьер, и, возможно, либо:

a) целиться в коленный сустав через активацию макрофагов в синовиальной оболочке, что приводит к воспалению и повреждению сустава, или
b) входить в кровообращение, активируют макрофаги до провоспалительных макрофагов, которые могут вызвать низкосортное системное воспалительное состояние, вызывая или усугубляя воспаление и повреждение суставов, приводя к усилению боли в колене.

Выводы

Наши результаты показывают разницу в β-разнообразии микробиомов у людей с более высокими показателями боли WOMAC в коленном суставе, что обусловлено большей распространенностью Streptococcus spp. Эта ассоциация очень достоверна. Более того, мы воспроизвели наши выводы в независимой когорте. Однако наше исследование имеет некоторые ограничения. Во-первых, использовался перекрестный дизайн исследования, и он не может однозначно установить причинно-следственную связь. Для этого необходимы продольные исследования. Во-вторых, необходимы другие последующие исследования, чтобы лучше выяснить молекулярный путь, соединяющий виды Streptococcus, воспаление колена и боль WOMAC, чтобы подтвердить или отвергнуть нашу постулированную гипотезу (рис. 2). Кровь и ткани суставов могут быть исследованы на наличие стрептококковых мембранные везикул (MVs), метаболитов и их возможной связи с воспалением коленного сустава и тяжестью боли WOMAC. В-третьих, чтобы проверить, является ли ассоциация, обнаруженная в этом исследовании, уникальной для боли в коленном суставе, следует изучить другие количественные измерения боли, а также измерения боли в других суставах. Кроме того, можно было бы изучить и другие воспалительные заболевания суставов. В-четвертых, из-за ограниченного разрешения методологии 16S рРНК-секвенирования мы не смогли определить, является ли конкретный вид или штамм стрептококка движущей силой ассоциации. Наконец, мы не обнаруживаем связи между тяжестью ОА (остеоартроза) коленного сустава (KLsum) и составом желудочно-кишечного тракта и микробиома. Тяжесть ОА коленного сустава, однако, измерялась по степени тяжести ОА рентгенографического характера, и это не включает клинический симптом боли в суставах. Хотя, учитывая наш предложенный механизм, можно ожидать это влияние на тяжесть ОА коленного сустава, так как воспаление может привести к повреждению сустава. Вполне возможно, что в нашем исследовании в настоящее время не хватает мощности для выявления такой ассоциации или требуется продольный дизайн для обнаружения таких эффектов на тяжесть ОА или прогрессирование заболевания.

В итоге мы демонстрируем связь между большей численностью Streptococcus spp. и более высокой болью в колене, связанной с остеоартрозом, но причинная связь этой ассоциации должна быть установлена. Возможным объяснением обнаруженной ассоциации является индукция или обострение локального воспаления суставов Streptococcus spp. Точные механизмы, с помощью которых Streptococcus spp. может спровоцировать воспаление суставов, неизвестно. Мы предположили, что он может включать метаболиты или MVs, продуцируемые Streptococcus spp. в желудочно-кишечном тракте. Поскольку боль в суставах является одним из наиболее значимых клинических симптомов ОА, а боль при ОА имеет большое социально-экономическое бремя, крайне важно определить новые методы лечения, которые уменьшают клинические симптомы, в частности боль.

внимание.jpg

Наши результаты указывают на то, что микробиом является терапевтической мишенью при боли в суставах, связанной с остеоартрозом, и, возможно, при других воспалительных болях в суставах.

Желудочно-кишечный микробиом является многообещающей терапевтической мишенью, потому что он чувствителен к изменениям посредством (диетических) вмешательств. Это может предложить легкодоступные и безопасные варианты лечения боли, связанной с ОА. Следовательно, крайне важно изучить причинный механизм и возможный перевод настоящих результатов в клиническую практику.

Методы исследования в данном разделе не рассматриваются.

Дополнительная информация к разделу (pdf): Supplementary Information

См. также: Микробиом полости рта, кишечника и артрит

Литература:

  1. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Prevalence of doctor-diagnosed arthritis and arthritis-attributable activity limitation–United States, 2010–2012. Mmwr. Morb. Mortal. Wkly. Rep.62, 869–873 (2013).
  2. Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Prevalence and most common causes of disability among adults–United States, 2005. Mmwr. Morb. Mortal. Wkly. Rep. 58, 421–426 (2009).
  3. Ayral, X., Pickering, E. H., Woodworth, T. G., Mackillop, N. & Dougados, M. Synovitis: a potential predictive factor of structural progression of medial tibiofemoral knee osteoarthritis–results of a 1 year longitudinal arthroscopic study in 422 patients. Osteoarthr. Cartil. 13, 361–367 (2005).
  4. Kraus, V. B. et al. Direct in vivo evidence of activated macrophages in human osteoarthritis. Osteoarthr. Cartil. 24, 1613–1621 (2016).
  5. Dahaghin, S., Bierma-Zeinstra, S. M. A., Koes, B. W., Hazes, J. M. W. & Pols, H. A. P. Do metabolic factors add to the effect of overweight on hand osteoarthritis? The Rotterdam Study. Ann. Rheum. Dis. 66, 916–920 (2007).
  6. Saberi Hosnijeh, F. et al. Association between biomarkers of tissue inflammation and progression of osteoarthritis: evidence from the Rotterdam study cohort. Arthritis Res. Ther. 18, 81 (2016).
  7. Utomo, L., Bastiaansen-Jenniskens, Y. M., Verhaar, J. A. N. & van Osch, G. J. V. M. Cartilage inflammation and degeneration is enhanced by pro-inflammatory (M1) macrophages in vitro, but not inhibited directly by anti-inflammatory (M2) macrophages. Osteoarthr. Cartil. 24, 2162–2170 (2016).
  8. Reyes, C. et al. Association between overweight and obesity and risk of clinically diagnosed knee, hip, and hand osteoarthritis: a population-based cohort study. Arthritis Rheumatol. 68, 1869–1875 (2016).
  9. Berenbaum, F., Griffin, T. M. & Liu-Bryan, R. Review: metabolic regulation of inflammation in osteoarthritis. Arthritis Rheumatol. 69, 9–21 (2017).
  10. Winer, D. A., Luck, H., Tsai, S. & Winer, S. The intestinal immune system in obesity and insulin resistance. Cell Metab. 23, 413–426 (2016).
  11. Cani, P. D. et al. Changes in gut microbiota control metabolic endotoxemia-induced inflammation in high-fat diet-induced obesity and diabetes in mice. Diabetes 57, 1470–1481 (2008).
  12. Cani, P. D. et al. Changes in gut microbiota control inflammation in obese mice through a mechanism involving GLP-2-driven improvement of gut permeability. Gut 58, 1091–1103 (2009).
  13. Turnbaugh, P. J. et al. A core gut microbiome in obese and lean twins. Nature 457, 480–484 (2009).
  14. Brun, P. et al. Increased intestinal permeability in obese mice: new evidence in the pathogenesis of nonalcoholic steatohepatitis. Am. J. Physiol. Liver Physiol. 292, G518–G525 (2007).
  15. Luck, H. et al. Regulation of obesity-related insulin resistance with gut anti-inflammatory agents. Cell Metab. 21, 527–542 (2015).
  16. Kaparakis-Liaskos, M. & Ferrero, R. L. Immune modulation by bacterial outer membrane vesicles. Nat. Rev. Immunol. 15, 375–387 (2015).
  17. Bonnington, K. E. & Kuehn, M. J. Protein selection and export via outer membrane vesicles. Biochim. Biophys. Acta 1843, 1612–1619 (2014).
  18. Brown, L., Wolf, J. M., Prados-Rosales, R. & Casadevall, A. Through the wall: extracellular vesicles in Gram-positive bacteria, mycobacteria and fungi. Nat. Rev. Microbiol. 13, 620–630 (2015).
  19. Bomberger, J. M. et al. Long-distance delivery of bacterial virulence factors by Pseudomonas aeruginosa outer membrane vesicles. PLoS Pathog. 5, e1000382 (2009).
  20. Levy, M., Blacher, E. & Elinav, E. Microbiome, metabolites and host immunity. Curr. Opin. Microbiol. 35, 8–15 (2017).
  21. Ohto, U., Fukase, K., Miyake, K. & Shimizu, T. Structural basis of species-specific endotoxin sensing by innate immune receptor TLR4/MD-2. Proc. Natl Acad. Sci. USA 109, 7421–7426 (2012).
  22. Huang, Z. Y., Stabler, T., Pei, F. X. & Kraus, V. B. Both systemic and local lipopolysaccharide (LPS) burden are associated with knee OA severity and inflammation. Osteoarthr. Cartil. 24, 1769–1775 (2016).
  23. Huang, Z. & Kraus, V. B. Does lipopolysaccharide-mediated inflammation have a role in OA? Nat. Rev. Rheumatol. 12, 123–129 (2015).
  24. Metcalfe, D. et al. Does endotoxaemia contribute to osteoarthritis in obese patients? Clin. Sci. (Lond.). 123, 627–634 (2012).
  25. Schott, E. M. et al. Targeting the gut microbiome to treat the osteoarthritis of obesity. JCI Insight 3 (2018).
  26. Deschasaux, M. et al. Depicting the composition of gut microbiota in a population with varied ethnic origins but shared geography. Nat. Med. 24, 1526–1531 (2018).
  27. Zhernakova, A. et al. Population-based metagenomics analysis reveals markers for gut microbiome composition and diversity. Science 352, 565–569 (2016).
  28. Capurso, G. & Lahner, E. The interaction between smoking, alcohol and the gut microbiome. Best. Pract. Res. Clin. Gastroenterol. 31, 579–588 (2017).
  29. Imhann, F. et al. Proton pump inhibitors affect the gut microbiome. Gut 65, 740–748 (2016).
  30. Vandeputte, D. et al. Quantitative microbiome profiling links gut community variation to microbial load. Nature 551, 507–511 (2017).
  31. Gloor, G. B., Wu, J. R., Pawlowsky-Glahn, V. & Egozcue, J. J. It’s all relative: analyzing microbiome data as compositions. Ann. Epidemiol. 26, 1–8 (2016).
  32. Schiphof, D. et al. Sensitivity and associations with pain and body weight of an MRI definition of knee osteoarthritis compared with radiographic Kellgren and Lawrence criteria: a population-based study in middle-aged females. Osteoarthr. Cartil. 22, 440–446 (2014).
  33. Gloor, G. B., Macklaim, J. M., Pawlowsky-Glahn, V. & Egozcue, J. J. Microbiome datasets are compositional: and this is not optional. Front. Microbiol. 8, 2224 (2017).
  34. Sinha, R., Abnet, C. C., White, O., Knight, R. & Huttenhower, C. The microbiome quality control project: baseline study design and future directions. Genome Biol. 16, 276 (2015).
  35. McGuire, T., Gerjarusak, P., Hinthorn, D. R. & Liu, C. Osteomyelitis caused by beta-hemolytic streptococcus group B. JAMA 238, 2054–2055 (1977).
  36. Murillo, O. et al. Streptococcal vertebral osteomyelitis: multiple faces of the same disease. Clin. Microbiol. Infect. 20, O33–O38 (2014).
  37. Cunningham, M. W. Rheumatic fever, autoimmunity, and molecular mimicry: the streptococcal connection. Int. Rev. Immunol. 33, 314–329 (2014).
  38. Tandon, R. et al. Revisiting the pathogenesis of rheumatic fever and carditis. Nat. Rev. Cardiol. 10, 171–177 (2013).
  39. Mackie, S. L. & Keat, A. Poststreptococcal reactive arthritis: what is it and how do we know? Rheumatology 43, 949–954 (2004).
  40. Barash, J. Rheumatic fever and post-group A streptococcal arthritis in children. Curr. Infect. Dis. Rep. 15, 263–268 (2013).
  41. Dewhirst, F. E. et al. The human oral microbiome. J. Bacteriol. 192, 5002–5017 (2010).
  42. Pei, Z. et al. Bacterial biota in the human distal esophagus. Proc. Natl Acad. Sci. USA 101, 4250–4255 (2004).
  43. Bik, E. M. et al. Molecular analysis of the bacterial microbiota in the human stomach. Proc. Natl Acad. Sci. USA 103, 732–737 (2006).
  44. Ikram, M. A. et al. The Rotterdam Study: 2018 update on objectives, design and main results. Eur. J. Epidemiol. 32, 807–850 (2017).
  45. Fadrosh, D. W. et al. An improved dual-indexing approach for multiplexed 16S rRNA gene sequencing on the Illumina MiSeq platform. Microbiome 2, 6 (2014).
  46. Caporaso, J. G. et al. QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data. Nat. Methods 7, 335–336 (2010).
  47. Edgar, R. C. UPARSE: highly accurate OTU sequences from microbial amplicon reads. Nat. Methods 10, 996–998 (2013).
  48. Quast, C. et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Res.41, D590–D596 (2012).
  49. Bellamy, N. & Buchanan, W. W. A preliminary evaluation of the dimensionality and clinical importance of pain and disability in osteoarthritis of the hip and knee. Clin. Rheumatol. 5, 231–241 (1986).
  50. Kellgren, J. H. & Lawrence, J. S. Radiological assessment of osteo-arthrosis. Ann. Rheum. Dis. 16, 494–502 (1957).
  51. Peters, M. J. et al. Associations between joint effusion in the knee and gene expression levels in the circulation: a meta-analysis. F1000Research 5, 109 (2016).
  52. Scholtens, S. et al. Cohort Profile: LifeLines, a three-generation cohort study and biobank. Int. J. Epidemiol. 44, 1172–1180 (2015).
  53. Tigchelaar, E. F. et al. Cohort profile: LifeLines DEEP, a prospective, general population cohort study in the northern Netherlands: study design and baseline characteristics. BMJ Open 5, e006772 (2015).
  54. Fu, J. et al. The gut microbiome contributes to a substantial proportion of the variation in blood lipids. Circ. Res. 117, 817–824 (2015).
  55. Edgar, R. C. Search and clustering orders of magnitude faster than BLAST. Bioinformatics 26, 2460–2461 (2010).
  56. DeSantis, T. Z. et al. Greengenes, a chimera-checked 16S rRNA gene database and workbench compatible with ARB. Appl. Environ. Microbiol. 72, 5069–5072 (2006).
  57. Clifford, R. J. et al. Detection of bacterial 16S rRNA and identification of four clinically important bacteria by real-time PCR. PLoS ONE 7, e48558 (2012).
  58. Větrovský, T. & Baldrian, P. The variability of the 16S rRNA gene in bacterial genomes and its consequences for bacterial community analyses. PLoS ONE 8, e57923 (2013).
  59. Team, R. R: A Language and Environment for Statistical Computing. (2013).
  60. Morgan, X. C. et al. Dysfunction of the intestinal microbiome in inflammatory bowel disease and treatment. Genome Biol. 13, R79 (2012).
  61. Willer, C. J., Li, Y. & Abecasis, G. R. METAL: fast and efficient meta-analysis of genomewide association scans. Bioinformatics 26, 2190–2191 (2010).

Будьте здоровы!

Перейти к ссылкам к основным разделам

ссылки к основным разделам

Этот сайт использует файлы cookie и метаданные. Продолжая просматривать его, вы соглашаетесь на использование нами файлов cookie и метаданных в соответствии с Политикой конфиденциальности.
Продолжить