Микробная сигнатура в жировой ткани пациентов с болезнью Крона

Брыжеечная жировая ткань является бактериальным резервуаром у пациентов с болезнью Крона 

Микробная сигнатура в жировой ткани пациентов с болезнью Крона

Болезнь Крона (БК) характеризуется сниженной иммунной толерантностью к кишечной комменсальной микробиоте, воспалением кишечного барьера и гиперплазией ползучего жира (CF - creeping fat) и мезентериальной (брыжеечной) жировой ткани (АТ - adipose tissue), что, по-видимому, непосредственно связано с активностью заболевания. Дисбактериоз кишечной микробиоты может быть определяющим фактором в этиологии БК, проявляющимся как в низком микробном разнообразии, так и в высоком обилии потенциально патогенных бактерий. Мы проверили гипотезу о том, что CF является резервуаром бактерий посредством секвенирования 16S-рРНК нескольких АТ-депо пациентов с активным и неактивным заболеванием. Мы обнаружили микробиомную сигнатуру в CF и брыжеечной АТ у пациентов, но не в подкожно-жировой клетчатке. Мы не смогли обнаружить бактериальную ДНК ни в одном жировом депо контролей. Протеобактерии были наиболее распространенным типом как в CF, так и в брыжеечной АТ и положительно коррелировали с калпротектином кала/С-реактивным белком. Примечательно, что клинический статус пациентов, по-видимому, был связан с сигнатурой микробиома, поскольку у пациентов с неактивной болезнью наблюдалось снижение количества патогенных бактерий. Прогностическое функциональное профилирование выявило многие метаболические пути, включая биосинтез липополисахаридов и метаболизм серы, чрезмерно представленные в активной форме БК по сравнению с таковым в неактивной БК. Наши результаты показывают, что дисбиоз микробиоты, связанный с патофизиологией БК, отражается на АТ и может способствовать тяжести заболевания.

1. Вступление

Воспалительные заболевания кишечника (ВЗК) стали Всемирной эпидемией в развитых странах. Они представляют собой гетерогенную группу нарушений многофакторной этиологии и обычно представлены двумя основными фенотипами - болезнью Крона (БК) и язвенным колитом (Як) - оба характеризуются стойким воспалением и язвами в тонкой или толстой кишке, низкой частотой спонтанной ремиссии и волнообразным течением активности с рецидивирующими приступами после периодов ремиссии. Дисбактериоз и снижение сложности кишечной микробиоты, обусловленное сдвигом баланса между комменсальными и потенциально патогенными микроорганизмами, являются хорошо известными признаками как при БК, так и при Як [1,2,3,4,5], причем дисбактериоз микробиоты при БК значительно выше, чем при Як [6]. Действительно, считается, что микробиота кишечника является движущим фактором воспаления и развития кишечных поражений, поскольку хирургическое отведение фекального потока, как было показано, вызывает ремиссию [7,8,9,10]. Проявления брыжеечных и кишечных заболеваний тесно связаны при БК, и в этом контексте некоторые авторы в последнее время утверждают, что брыжейка является смежным органом, который может играть важную роль в иммунологических процессах благодаря своему анатомическому положению в кишечном тракте [11,12,13,14].

Более 80% пациентов с болезнью Крона, у которых развиваются кишечные стриктуры, имеют ползучий жир — брыжеечный жир, который обволакивает кишечник — в одном и том же месте.

Гипертрофия брыжеечного жира, прилегающего к воспаленным участкам кишечника, так называемый «ползучий жир» (CF - creeping fat) является отличительной чертой БК и, по-видимому, напрямую связана с активностью заболевания [15,16]. Действительно, недавно было описано, что частота повторных операций у пациентов с БК резко снижается - с 27% до 2,7% - при включении брыжейки во время резекции кишечника [13]. Расширение мезентериальной (брыжеечной) жировой ткани (АТ) при БК в основном зависит от гиперплазии адипоцитов, которая происходит за счет рекрутирования и дифференцировки предшественников АТ, называемых АТ-производными стволовыми клетками (АСК) [17,18]. АСК не только участвуют в обороте зрелых адипоцитов у человека, но и обладают иммунорегуляторными свойствами, которые могут быть индуцированы лежащим в их основе патологическим состоянием [19,20]. В этом контексте мы недавно продемонстрировали, что АСК, выделенные от пациентов с БК, обладают повышенной пролиферативной, инвазивной и фагоцитарной способностью и, по-видимому, являются ключевыми игроками в развитии БК [21].

Бактериальная транслокация и тканевая микробиота у человека являются предметом интенсивных дебатов уже несколько лет назад [18,22,23,24,25]. Хотя некоторые авторы предполагают, что микробиота жировой ткани может поступать из кишечника, когда происходит «утечка кишечника» (нарушение кишечной проницаемости – ред.), все еще нет надежных доказательств в отношении БК. Таким образом, в предыдущих работах вместо определения профиля микробиоты жировой ткани определялось наличие бактериальной транслокации [18,26,27], и ни в одной из них не описывались эволюционные изменения в зависимости от клинического статуса больных БК.

В этом исследовании мы показываем, что брыжеечная АТ является бактериальным резервуаром и что пациенты с БК имеют микробиомную сигнатуру внутри брыжеечной АТ, которая зависит от их клинического статуса. Соответственно, мезентериальная АТ может взаимодействовать с кишечником в провоспалительной обратной связи, генерируя специфическую сигнатуру микробиома в этой ткани, чтобы влиять на статус БК и/или прогрессирование заболевания.

2. Материал и методы

2.1. Дизайн исследования

Испытуемые набирались в университетской больнице Joan XXIII (Таррагона, Испания) и Университетской больнице Vall dHebrón (Барселона, Испания) в соответствии с принципами Хельсинкской декларации. Соответствующие больничные комитеты по этике одобрили исследование, и письменное информированное согласие было получено от всех участников до начала исследования. Доноры классифицировались как рецидивирующие (активные) или ремиссионные (неактивные) в соответствии с критериями индекса активности болезни Крона (CDAI score), а также биологическими и клиническими параметрами, такими как ПЦР и фекальный кальпротектин. Кроме того, эндоскопическая оценка была доступна у 75% пациентов, что полностью соответствовало клинической классификации, полученной CDAI [28,29].

Образцы мезентериальной (MES-VAT) и подкожной (SAT) жировой ткани АТ были получены у пациентов с неактивной БК, перенесших неострые хирургические вмешательства, такие как репарация грыжи или холецистэктомия, в плановом порядке (n = 5). Кроме того, образцы мезентериального (брыжеечного) периколического «оборачивания» AT (происхождение CF; CF-VAT), MES-VAT (вдали от активного поражения в здоровой брыжейке) и SAT (n = 8) были получены от пациентов с активной или осложненной БК. отправленных на операцию. Наконец, образцы MES-VAT и SAT были получены от субъектов без БК (контрольная группа), перенесших неострые хирургические вмешательства, такие как пластика грыжи или холецистэктомия, в рамках плановой рутинной операции (n = 8). Образцы тканей были собраны в асептических условиях и (при необходимости) все были получены перед вскрытием кишечника или резекцией, чтобы избежать возможного загрязнения. Клинические данные, антропометрические и биохимические показатели когорты представлены в таблице 1.

Таблица 1. Демографические и клинические характеристики когорты.

Аббревиатура: ИМТ, индекс массы тела; ЛПВП, холестерин липопротеидов высокой плотности; CoH, холецистэктомия или грыжа; БК; болезнь Крона; SCD, стенотическая болезнь Крона; FCD, фистулизирующая болезнь Крона; HOMA-IR, оценка гомеостатической модели инсулинорезистентности. Результаты представлены в виде среднего ± SD или медианы (25-й-75-й процентили), в зависимости от обстоятельств. Различия были проанализированы так, как описано в материале и методах. ^а, р < 0,01 по сравнению с контрольной группой (субъекты, не имеющие БК). ^b, p

2.2. Извлечение РНК из тканей

РНК выделяли из 200 мг ткани с использованием реагента Tripure Isolation Reagent (Roche, Базель, Швейцария). Концентрацию РНК определяли по поглощению при 260 Нм, а чистоту оценивали с помощью спектрофотометра Nanodrop (Nanodrop Technologies Inc., Уилмингтон, Делавэр, США). кДНК синтезировали с использованием обратной транскриптазы SuperScript II и случайных гексамерных праймеров (Invitrogen Life Technologies, Дармштадт, Германия).

2.3. ПЦР-амплификация и анализ последовательностей 16S-рРНК

Для профилирования микробного сообщества последовательности генов 16S-рРНК амплифицировали из кДНК с помощью набора 16S Metagenomics Kit (Thermo Fisher Scientific, Мадрид, Испания), который включает два набора праймеров 16S гипервариабельных областей бактерий: набор праймеров V2–4–8 и набор праймеров V3–6, 7-9. Продукты ПЦР очищали с помощью шариков Agencourt AMPure XP DNA purification beads (Beckman Coulter Genomics GmbH, Бернрид, Германия) для удаления димеров праймеров. Концентрацию и средний размер каждого ампликона определяли с помощью набора Quant-iT PicoGreen dsDNA Assay Kit (Invitrogen), а также рассчитывали количество фрагментов ДНК на микролитр. Библиотеки готовились с использованием набора Ion Plus Fragment Library Kit, а образцы маркировались с помощью набора Ion Xpress Barcode Adapters 1-16. Библиотечные концентрации определялись с помощью набора для количественной оценки ионной универсальной библиотеки. Эмульсионную ПЦР и секвенирование библиотек ампликонов проводили с использованием системы Ion Torrent S5 и набора Ion 520/530 Kit-Chef. После секвенирования отдельные считывания последовательностей фильтровались с помощью программного обеспечения Ion Reporter V4. 0 для удаления низкокачественных и поликлональных последовательностей. Все ионные платформы и реактивы были от Thermo Fischer Scientific.

2.4. Биоинформационный Анализ

Наборы данных были проанализированы с использованием программного обеспечения Quantitative Insights into Microbial Ecology (QIIME II) 2017.10.0 (http://qiime.org). Чтения секвенирования были демультиплексированы и дополнительно отфильтрованы через скрипт split_library.py QIIME II. Чтобы гарантировать более высокий уровень точности, считывания исключались из анализа, если они имели средний балл качества <25 и если были неоднозначные базовые вызовы. Операционные таксономические единицы (OTUs) определялись путем кластеризации последовательностей при сходстве >97%, а репрезентативные последовательности, выбранные как наиболее распространенные в каждом кластере, были представлены назначенному на основе консенсуса UCLUST лицу, назначающему таксономию (https://drive5.com/ usearch / manual / uclust_algo.html), чтобы получить назначение таксономии и относительную численность каждой OTU, используя базу данных гена 16S рРНК Greengenes (http://greengenes.lbl.gov/cgi-bin/nph-index.cgi). α-и β-разнообразие оценивали с помощью QIIME II, как описано в работе [30]. Расстояния между микробными сообществами из каждого образца вычислялись с помощью коэффициента jackknife; они были представлены методом невзвешенных парных групп со средним арифметическим (UPGMA), описывающим несходство между множественными выборками, созданными QIIME II. Последовательности гена 16S депонированы в GenBank под разными номерами доступа.

Мы использовали анализ PICRUSt для прогнозирования функции метагенома, выбирая OTUs из базы данных Greengenes, как описано ранее [31,32]. Эта таблица OTU использовалась для прогнозирования метагеномов на различных уровнях KEGG. Статистический анализ проводился в среде R (v3.3.3). p-значения были скорректированы для многократного тестирования с использованием метода Бенджамини–Хохберга [31].

2.5. Статистический анализ

Статистический анализ проводился с помощью статистического пакета для программного обеспечения Social Sciences версии 15 (SPSS, Chicago, IL, USA). Для клинических и антропометрических переменных нормально распределенные данные выражались в виде среднего ± SD, а переменные без гауссовского распределения - в виде медианы (25-75–й квартили). Для сравнения среднего значения нормально распределенных непрерывных переменных использовался t-критерий Стьюдента с поправкой Бонферрони. Для переменных, не имеющих гауссовского (нормального) распределения, мы использовали критерий Краскела-Уоллиса с использованием post hoc критерия теста Даннета. Для анализа различий в номинальных переменных между группами мы использовали тест хи-квадрат. Для данных микробиоты статистический анализ был выполнен в R v3.3.3. Двусторонний дисперсионный анализ (ANOVA) с последующим тестом Бонферрони для множественных сравнений был проведен для проверки значимых различий. Коэффициент корреляции Пирсона с поправкой Бонферрони использовался для анализа взаимосвязи между параметрами. Визуализации выполнялись с помощью GraphPad Prime v6 (GraphPad Software Inc., Сан-Диего, Калифорния, США).

2.6. Одобрение этики и согласие на участие

Исследование проводилось в соответствии с руководящими принципами Хельсинкской декларации, и соответствующие больничные комитеты по этике одобрили это исследование. Письменное информированное согласие было получено от всех участников до начала исследования.

3. Результаты

3.1. Сигнатура микробиома мезентериальной (брыжеечной) жировой ткани у пациентов с болезнью Крона

Жировая ткань из ползущего жира (CF) у активных пациентов с БК показала заметную воспалительную инфильтрацию с повышенной экспрессией провоспалительных генов (дополнительный рисунок S1). Анализ секвенирования последовательностей гена 16S-рРНК этих пациентов выявил богатый профиль микробиома как в CF-VAT, так и в MES-VAT. Напротив, секвенирование гена 16S-рРНК было отрицательным в депо SAT пациентов с БК (активной и неактивной), а также в MES-VAT и SAT субъектов без БК (контроль) с методом, использованным в этом исследовании.

Взвешенный UniFrac-анализ основных координат (PCoA), показатель состава сообщества, показал, что микробиом CF-VAT и MES-VAT пациентов с активной БК имел сходный образец кластеризации (p = 0,502), при этом основные баллы объясняют 26 %, 13% и 9% от общей вариации (Рисунок 1A). Не было обнаружено значимых различий в индексах α-разнообразия (наблюдаемое (p = 0,109), Chao1 (p = 0,115), ACE (p = 0,060), Shannon (p = 0,155), Simpson (p = 0,065), InvSimpson (p = 0,071) и Fisher (p = 0,193)) между микробиомами CF-VAT и MES-VAT у пациентов с активной БК (рис. 1B). Однако мы обнаружили значительные различия в относительной численности некоторых таксонов между CF-VAT и MES-VAT. Протеобактерии были наиболее распространенным типом как в CF-VAT, так и в MES-VAT, за ними следовали Bacteroidetes и Firmicutes. На уровне типа относительная численность Proteobacteria была значительно выше в CF-VAT, чем в MES-VAT (70,64 ± 7,14% против 52,83 ± 9,25%, p = 0,00059) (рис. 1C). На уровне семейства относительная численность Enterobacteriaceae была значительно выше в CF-VAT, чем в MES-VAT (53,47 ± 7,16% против 40,29 ± 7,75%, p = 0,0091) (рис. 1D), тогда как относительная численность Bacteroidaceae была значительно ниже (10,93 ± 7,84% против 23,57 ± 7,03%, p = 0,0151).

Рисунок 1. Висцеральная жировая ткань пациентов с активной болезнью Крона содержит бактериальную ДНК. (A) Взвешенный анализ основных координат UniFrac, анализ данных микробиома из ползущей жировой висцеральной жировой ткани (CF-VAT) и мезентериальной (MES-VAT) от восьми пациентов с активной болезнью Крона (БК или англ. СD) показал аналогичную картину кластеризации. (B) Индексы α-разнообразия (наблюдаемые, Chao1, ACE, Shannon, Simpson, InvSimpson и Fisher) микробиомов CF-VAT и MES-VAT. (C) Процент встречаемости уровней типа, (D) семейства, (E) и (F) видов между CF-VAT и MES-VAT пациентов с БК. Информация о данных: для B данные представлены в формате графика в виде прямоугольников (усы: от минимального до максимального). Для значений от C до F значения выражены как среднее ± SEM. Статистический анализ: двусторонний дисперсионный анализ с помощью post hoc теста множественных сравнений Бонферрони. *Р < 0,05; **Р < 0,01.

На уровне рода относительная численность бактероидов в CF-VAT была значительно ниже, чем в MES-VAT (15,53 ± 8,84% против 31,59 ± 10,59%, Р = 0,0234) (рис.1Е). В частности, мы обнаружили более низкое относительное обилие вида Bacteroides vulgatus в CF-VAT по сравнению с таковым в MES-VAT (1,12 ± 0,95% против 15,85 ± 6,96%, Р = 0,0155) (рис.1Е).

3.2. Сигнатура микробиома в брыжеечной жировой ткани при болезни Крона связана с клиническим статусом

Затем мы сравнили микробиом MES-VAT между пациентами с активным и неактивным заболеванием. Взвешенный UniFrac-анализ PCoA показал различный кластерный образец для MES-VAT между активной и неактивной БК. Анализ сходства с перестановками выявил значительные различия между активным и неактивным БК (p = 0,047), о чем свидетельствуют оценки двух основных компонентов, которые составили 32% и 21% от общей вариации (рис. 2A). Однако не наблюдалось значительных различий в индексах α-разнообразия (наблюдаемое (p = 0,883), Chao1 (p = 0,194), ACE (p = 0,476), Shannon (p = 0,379), Simpson (p = 0,103), InvSimpson ( p = 0,106) и Fisher (p = 0,707)) между микробиомом активной и неактивной БК (рис. 2B). Тем не менее, основанные на таксономии сравнения MES-VAT на уровне типа, семейства и рода показали значительные различия между активной и неактивной БК. Следует отметить, что на уровне типа мы обнаружили значительное увеличение относительной численности Proteobacteria (52,83 ± 9,98% против 30,39 ± 1,75%, p = 0,0302) и значительное снижение относительной численности Bacteroidetes (17,49 ± 5,6% против 38,91 ± 2,5%, p = 0,0270) в активной форме БК по сравнению с неактивной (рис. 2C). Кроме того, мы обнаружили положительную корреляцию между относительной численностью протеобактерий и кальпротектина в фекалиях (R = 0,68; p = 0,0005) и уровнями С-реактивного белка (R = 0,418; p = 0,017) (рисунок 2D).

Рисунок 2. Отчетливые сигнатуры микробиома в висцеральной жировой ткани пациентов с активной / неактивной болезнью Крона. А) взвешенный анализ основных координат UniFrac данных микробиома мезентериально-висцеральной жировой ткани (MES-VAT) пациентов с активной или неактивной болезнью Крона (CD) показывает два различных кластера. B) Индексы α-разнообразия (наблюдаемые, Chao1, ACE, Shannon, Simpson, InvSimpson и Fisher) микробиома MES-VAT пациентов с активным или неактивным заболеванием. (C) Процентное соотношение уровней обилия типов между MES-VAT активных и неактивных пациентов. D) Положительная корреляция между протеобактериями (относительное обилие) и калпротектином кала или С-реактивным белком. Процент заболеваемости в (E) семействе, (F) роде и (G) таксонах видов в MES-VAT пациентов с активным или неактивным заболеванием. Информация о данных: для B данные представлены в формате графика box-and-whisker (whiskers: min to max). Для C и E-G значения выражаются как среднее значение ± SEM. Статистический анализ: двусторонний дисперсионный анализ с помощью post hoc теста множественных сравнений Бонферрони. Для D использовался корреляционный анализ Пирсона с поправкой Бонферрони. *Р < 0,05; **Р < 0,001.

На уровне семьи мы обнаружили, что относительная численность Enterobacteriaceae (40,29 ± 7,73% против 16,74 ± 2,12%, p <0,0001) и Fusobacteriaceae (1,29 ± 0,73% против 0,03 ± 0,01%, p = 0,034) была значительно выше в активной БК, чем в неактивной, тогда как относительная численность Ruminococcaceae была значительно ниже (1,42 ± 0,64% против 2,78 ± 0,42%, p = 0,045) (рис. 2E). На уровне рода мы обнаружили значительное увеличение относительной численности Escherichia spp. (4,06 ± 0,9% против 0,54 ± 0,02%, p = 0,032) и Fusobacterium spp. (2,4 ± 0,74% против 0,04 ± 0,02%, p = 0,044) при активной БК по сравнению с неактивной (рис. 2F). Наконец, на уровне видов мы обнаружили значительное снижение относительной численности Faecalibacterium prausnitzii (0,20 ± 0,16% против 4,48 ± 0,24%, p = 0,039) и увеличение относительной численности Escherichia coli (7,46 ± 2,43% против 1,00 ± 0,18%, p = 0,0101) в MES-VAT пациентов с активной БК по сравнению с их неактивными коллегами (рис. 2G).

3.3. Функциональные различия микробиоты кишечника в мезентериальной жировой ткани между активной и неактивной болезнью Крона

Мы использовали инструмент PICRUSt для прогнозирования функции микробных сообществ на основе наборов данных 16S. Не было обнаружено значительных различий на функциональном уровне между депо CF-VAT и MES-VAT у пациентов с активной БК. Примечательно, однако, что мы наблюдали значительные функциональные различия в зависимости от клинического статуса пациента. Гены путей метаболизма (категории KEGG) для энергетического метаболизма (p = 0,003), включая окислительное фосфорилирование (p = 0,011) и метаболизм серы (p = 0,011), а также пути метаболизма липидов для биосинтеза жирных кислот (p = 0,019) и биосинтеза вторичной желчной кислоты (p = 0,028), все были значительно перепредставлены в MES-VAT пациентов с активной БК по сравнению с их неактивными аналогами. Аналогичным образом, MES-VAT пациентов с активной БК показал значительное обогащение доли генов, связанных с биосинтезом липополисахаридов (LPS) (p = 0,006), деградацией полициклических ароматических углеводородов (p = 0,002) и цитохромом P450 (p = 0,003) относительно MES-VAT пациентов с неактивной БК (Рисунок 3). Метагеномное сравнение исследуемых групп показало, что семейства генов, связанные с путями при раке (p = 0,002) и колоректальном раке (p = 0,045), были значительно увеличены в MES-VAT пациентов с активной БК.

Рисунок 3. Предполагаемое функциональное содержание микробиоты кишечника в висцеральной жировой ткани зависит от клинического состояния больных. А) тепловая карта функционального содержания брыжеечно-висцеральной жировой ткани у пациентов с активной и неактивной болезнью Крона была предсказана с помощью выведенного анализа PICRUSt. p-значения корректируются для множественных сравнений с помощью метода Бенджамини–Хохберга.

Наконец, гены, связанные с углеводным обменом (р = 0,011), включая гликолиз/глюконеогенез (р = 0,011), пентозофосфатный путь (р = 0,030), метаболизм фруктозы и маннозы (р = 0,045), пентозные и глюкуронатные взаимные превращения (р = 0,030), метаболизм линолевой кислоты (р = 0,030) и метаболизм пропаноатов (р = 0,019), а также гены метаболизма аланина, аспартата и глутамата (Р = 0,045), азотистого обмена (р = 0,045) и минеральной абсорбции (р = 0,011) - все они были достоверно увеличены в MES-VAT пациентов с неактивной БК по сравнению с их активными аналогами (рис. 3).

4. Обсуждение

В этом исследовании мы впервые сообщаем об уникальных сигнатурах микробиома в VAT пациентов с БК - как в CF-VAT, так и в MES-VAT. Более того, наши данные указывают на то, что клиническая ремиссия БК не исключает наличия определенного состава микробиоты в мезентериальном жире, указывая на эту специфическую ткань как резервуар для бактерий с потенциалом транслокации через нарушенный кишечный барьер.

В последние годы прогресс молекулярных методов, используемых для характеристики микробных сообществ, привел к более глубокому пониманию разнообразия микроорганизмов, населяющих несколько неожиданных тканей человеческого организма, включая внутренние ткани. В этой линии недавно было описано отчетливое разнообразие бактерий в различных депо АТ, включая АТ грудной клетки [33], компартменты AT кожи [34] и AT сердца [35]. Более того, существование мезентериальной микробиоты AT недавно было обнаружено у мышей с использованием оптимизированного конвейера метагеномного секвенирования 16S [36]. Более раннее исследование пиросеквенирования стромальных сосудистых клеток из AT человека [22] выявило отдельный микробиом в этом депо и показало, что разнообразие микробиоты различается у худых и тучных людей. Напротив, другим авторам не удалось найти микробиоту AT у людей с ожирением или нормальным весом [23]. Это последнее наблюдение согласуется с отсутствием микробных последовательностей в MES-VAT и SAT у здоровых субъектов в настоящем исследовании. Следует отметить, что de Goffau и его коллеги [24] недавно продемонстрировали, что человеческая плацента не имеет микробиома в большой перспективной когорте, используя как метагеномику, так и секвенирование ампликона 16S, что контрастирует с тем, что сообщалось ранее [37,38,39]. Использование асептических методов и / или методов секвенирования нового поколения может объяснить эти противоречивые результаты. Примечательно, что в совсем недавней статье Anhê и его коллег [25] представлены доказательства микробного профиля в плазме и печени и трех различных депо AT (сальниковой, MES-VAT и SAT) людей с патологическим ожирением (средний индекс массы тела ~ 50 кг / см²). Интересно, что они обнаружили, что диабет 2 типа создает внекишечную микробную сигнатуру, независимую от ожирения, в пяти изученных областях. Интересно то, что авторы наблюдали большее количество Enterobacteriaceae (в частности, Escherichia и Shigella) в плазме и MES-VAT субъектов с диабетом 2 типа. Эти данные согласуются с нашими выводами о Enterobacteriaceae как о наиболее многочисленном семействе в MES-VAT пациентов с активной БК. Таким образом, вышеупомянутое исследование раскрывает уникальную специфическую для органа микробную сигнатуру или потенциальную внутреннюю «тканевую микробиоту» при ожирении и диабете 2 типа [40].

БК и ожирение были предложены как болезни со схожими характеристиками с точки зрения проявлений в VAT. Действительно, изменения в распределении жира в организме и накопление внутрибрюшной жировой ткани - хорошо известные признаки при БК и ожирении, которые связаны с повышенной распространенностью системного воспаления и метаболических нарушений. Более того, нарушение кишечного барьера, приводящее к повышенной проницаемости кишечника, было заявлено как признак, общий для обоих заболеваний. Однако, в то время как слизистый барьер поражается лишь незначительно при ожирении, БК характеризуется тяжелым трансмуральным воспалением с последующим разрушением кишечного барьера. Бактерии, проникающие через стенку кишечника, скорее всего, будут локализоваться в мезентериальном жире, что может вызвать гиперплазию адипоцитов и спровоцировать развитие или сохранение CF-VAT [18]. Эта гипотеза согласуется с результатами нашего исследования, то есть обнаружением бактерий в MES / CF-VAT пациентов с БК.

Следует отметить, что мы обнаружили, что микробиом VAT у пациентов с БК является зеркалом дисбактериоза кишечника. Мы обнаружили широкий спектр микроорганизмов в VAT у пациентов с БК, как в CF-VAT, так и в MES-VAT, причем Proteobacteria и Bacteroidetes являются наиболее распространенными типами. Было описано, что микробиота слизистой оболочки кишечника при БК сильно отличается от таковой у ЯК или здоровых субъектов с увеличением количества Bacteroidetes и Proteobacteria [41]. Примечательно, что PCoA микробиома между CF-VAT и MES-VAT пациентов с активной БК выявил сходный образец кластеризации, что указывает на отсутствие различий в микробиоме между жировыми депо. Эти данные согласуются с концепцией, согласно которой брыжейка рассматривается как непрерывный орган [13,42,43]. Соответственно, CF-VAT и MES-VAT могут служить резервуаром для бактерий. Напротив, PCoA-анализ MES-микробиома между пациентами с активным и неактивным заболеванием демонстрировал различный кластерный образец с увеличением количества Enterobacteriaceae, таких как Escherichia spp. или Fusobacterium spp. в MES-VAT больных с активным заболеванием. Ранее было продемонстрировано, что эти микроорганизмы играют роль в патогенезе ВЗК; в частности, количество фекальных бактерий Enterobacteriaceae увеличивается как у пациентов, так и у мышей с ВЗК [44]. E. coli, в частности штаммы адгезивно-инвазивной E. coli (AIEC), были выделены из биоптатов БК подвздошной кишки [45], а также обнаружены у пациентов с ЯК [46]. Кроме того, образцы слизистой оболочки показывают более выраженное обогащение, чем образцы кала [47]. Это указывает на то, что воспалительная среда при ВЗК может способствовать росту Enterobacteriaceae. Следует отметить, что противовоспалительный препарат мезаламин ослабляет воспаление кишечника и снижает количество Escherichia / Shigella при ВЗК [48,49].

Фузобактерии (Fusobacteria) - это еще один класс адгезивных и инвазивных бактерий, которые в основном колонизируют ротовую полость и кишечник, и, как сообщается, в большей степени присутствуют в слизистой оболочке толстой кишки пациентов с ВЗК, чем в здоровой контрольной группе [50,51]. Введение мышам с помощью ректальной клизмы Fusobacterium varium может вызывать воспаление слизистой оболочки толстой кишки [52]. Инвазивная способность бактерий Fusobacterium положительно коррелирует с тяжестью ВЗК у пациентов [53], указывая на то, что инвазивные виды Fusobacterium могут влиять на патологию ВЗК. Кроме того, этот вид ассоциирован с колоректальным раком, который является наиболее частым злокачественным осложнением у пациентов с ВЗК [54,55,56]. Fusobacterium spp. продуцируют H₂S за счет активности цистеин-десульфгидразы, и мы обнаружили соответствующие изменения в изобилии генов для метаболизма серы в зависимости от клинического статуса пациентов. В соответствии с нашими выводами, некоторые авторы обнаружили обогащение микробных таксонов, участвующих в метаболизме серы, таких как Escherichia, Shigella и Fusobacterium, в образцах фекалий пациентов с активной БК [57,58].

Существуют также определенные группы кишечных бактерий, которые могут играть защитную роль против ВЗК. Было показано, что ряд видов бактерий, в первую очередь роды Lactobacillus, Bifidobacterium и Faecalibacterium, защищают хозяина от воспаления слизистой оболочки с помощью нескольких механизмов, включая стимуляцию противовоспалительных цитокинов [59], включая IL-10, и пониженную регуляцию воспалительных цитокинов [60]. В этом контексте наше исследование показывает увеличение (хотя и незначительное) численности как Bifidobacterium, так и Faecalibacterium у пациентов с неактивным заболеванием относительно активного. Эти данные могут указывать на увеличение количества полезных бактерий у пациентов с ремиссией заболевания. Это согласуется с наблюдениями о том, что пациенты с БК и низким содержанием F. prausnitzii в слизистой оболочке с большей вероятностью рецидивируют после операции [59], тогда как восстановление F. prausnitzii после рецидива связано с поддержанием клинической ремиссии ЯК [ 61]. Следует отметить, что мы обнаружили значительное снижение F. prausnitzii в депо MES-VAT активных пациентов по сравнению с пациентами в стадии ремиссии. MES-VAT пациентов с активной БК также продемонстрировал тенденцию к увеличению численности рода Streptococcus по сравнению с MES-VAT пациентов с неактивной БК. Интересно, что наличие Streptococcus spp. в образцах стула до операции является прогностическим маркером рецидива в будущем [6].

В нашей когорте анализ предполагаемого метагенома не показал существенных различий между CF-VAT и MES-VAT у пациентов с активной БК. Это открытие может указывать на то, что оба смежных жировых депо имеют общую тканевую микробиоту. Однако предполагаемый функциональный анализ микробиоты в VAT от пациентов с активным заболеванием показал увеличение количества генов, участвующих в биосинтезе липополисахаридов (LPS), по сравнению с пациентами в ремиссии. LPS является важным компонентом внешней мембраны грамотрицательных бактерий и играет ключевую роль в запуске воспалительных реакций при различных заболеваниях, таких как БК. Следуя нашим выводам, недавнее исследование [62] показало, что путь биосинтеза LPS в образцах слизистой оболочки пациентов с БК был значительно снижен в период ремиссии болезни, тогда как количество путей, участвующих в гликолизе / глюконеогенезе и метаболизме крахмала и сахарозы, увеличивалось, что позволяет предположить, что индукция ремиссии может частично исправить дисбактериоз кишечной микробиоты и восстановить метаболический гомеостаз.

Наши данные также показали увеличение количества генов азотного обмена; метаболизма пропаноата; метаболизма аланина, аспартата и глутамата в том же направлении, что и обнаруженном He et al. [62]. В целом эти данные указывают на то, что ремиссия заболевания изменяет микробиоту и ее метаболические функциональные паттерны в MES-VAT.

Интересно, что анализ PICRUSt выявил различия в изобилии семейств генов, связанных с раком, в образцах активных пациентов с БК, что может указывать на геномный потенциал микробов, присутствующих в MES-VAT активных пациентов, по развитию колоректального рака у этих пациентов. Фактически, в этом исследовании мы обнаружили в MES-VAT активных пациентов значительное увеличение численности Fusobacterium spp. и Enterobacteriaceae (Escherichia coli), которые, как описано ранее, могут вносить вклад в колоректальный канцерогенез [63, 64, 65]. Действительно, несколько недавних исследований показали связь между колоректальным раком и активностью БК [66,67,68], хотя прямая причина этого еще не доказана. Влияние микробиоты кишечника на связь между БК и раком может быть огромным, особенно для терапевтических средств на основе микробиоты. Тем не менее, мы признаем ограничение функциональных профилей генов, выведенных из последовательностей 16S, которые являются только прогнозами, и интерпретируем эти результаты с осторожностью. Последующие углубленные исследования с использованием методов полногеномного секвенирования, таких как секвенирование дробовика всего сообщества и секвенирование РНК, необходимы для углубления понимания взаимосвязи между функциональностью микробиома MES-VAT и канцерогенезом у активных пациентов с БК. Несмотря на то, что MES-VAT у пациентов с активной и ремиссионной БК происходит из разных интраабдоминальных локализаций, все они репрезентативны для висцерального жира, и влияние на результаты, вероятно, невелико, однако его необходимо учитывать при интерпретации результатов. Кроме того, нам известно о небольшом количестве субъектов, включенных в это исследование, и об аналогичных иммуносупрессивных методах лечения в обеих группах БК, которые могли повлиять на микробную сигнатуру, тем не менее, изменения будут индуцироваться в одном и том же смысле в обеих группах БК. Все это требует дальнейших исследований на более крупных когортах для подтверждения этих результатов.

Таким образом, наше исследование указывает на VAT как на потенциальный барьер против ускользнувших кишечных бактерий у пациентов с БК, которые могут вызывать воспаление в этой ткани. Мы обнаружили сигнатуру микробиома, обогащенную протеобактериями, в депо CF-VAT и MES-VAT пациентов с БК, ассоциированным с дисбактериозом кишечника. Интересно, что клинический статус пациентов изменил количество бактерий в VAT, и пациенты с неактивным заболеванием показали меньшее количество потенциально патогенных бактерий (например, Proteobacteria) и более высокое количество обычных слизистых бактерий (например, Bacteroidetes), а также меньшее количество генов, участвующих в биосинтезе липополисахаридов (LPS), по сравнению с пациентами с активным заболеванием. Необходимы дальнейшие исследования для определения патофизиологической роли бактерий (или бактериальной ДНК) в АТ пациентов с БК.

5. Выводы

Используя подходы на основе 16S-рРНК, мы впервые обнаружили, что мезентериальная (брыжеечная) жировая ткань является бактериальным резервуаром у пациентов с болезнью Крона. Наши данные свидетельствуют о том, что клиническая ремиссия болезни Крона не исключает наличия специфического состава микробиоты в мезентериальном жире, указывая на эту уникальную ткань как на источник бактерий, потенциально способных к транслокации через нарушенный кишечный барьер. Эти новые данные, раскрывающие специфическую сигнатуру микробиома в жировой ткани у пациентов с сильной связью с активностью заболевания, могут заложить основу для нового взгляда на болезнь Крона, который может помочь лучше управлять пациентами.

См. дополнительно:

• Болезнь Крона, кишечная микробиота и лечебные диеты
• Микробные метаболиты при воспалительных заболеваниях кишечника

Литература

1. Carding, S.; Verbeke, K.; Vipond, D.T.; Corfe, B.M.; Owen, L.J. Dysbiosis of the gut microbiota in disease. Microb. Ecol. Health Dis. 2015, 26. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
2. Sartor, R.B.; Mazmanian, S.K. Intestinal microbes in inflammatory bowel diseases. Am. J. Gastroenterol. Suppl. 2012, 1, 15–21. [Google Scholar] [CrossRef]
3. Mosca, A.; Leclerc, M.; Hugot, J.P. Gut microbiota diversity and human diseases: Should we reintroduce key predators in our ecosystem? Front. Microbiol. 2016, 7, 1–12. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
4. Manichanh, C.; Rigottier-Gois, L.; Bonnaud, E.; Gloux, K.; Pelletier, E.; Frangeul, L.; Nalin, R.; Jarrin, C.; Chardon, P.; Marteau, P.; et al. Reduced diversity of faecal microbiota in Crohn’s disease revealed by a metagenomic approach. Gut 2006, 55, 205–211. [Google Scholar] [CrossRef]
5. Ott, S.J.; Musfeldt, M.; Wenderoth, D.F.; Hampe, J.; Brant, O.; Fölsch, U.R.; Timmis, K.N.; Schreiber, S. Reduction in diversity of the colonic mucosa associated bacterial microflora in patients with active inflammatory bowel disease. Gut 2004, 53, 685–693. [Google Scholar] [CrossRef]
6. Pascal, V.; Pozuelo, M.; Borruel, N.; Casellas, F.; Campos, D.; Santiago, A.; Martinez, X.; Varela, E.; Sarrabayrouse, G.; Machiels, K.; et al. A microbial signature for Crohn’s disease. Gut 2017, 66, 813–822. [Google Scholar] [CrossRef]
7. Manichanh, C.; Borruel, N.; Casellas, F.; Guarner, F. The gut microbiota in IBD. Nat. Rev. Gastroenterol. Hepatol. 2012, 9, 599–608. [Google Scholar] [CrossRef]
8. McIlrath, D.C. Diverting ileostomy or colostomy in the management of Crohn’s disease of the colon. Arch. Surg. 1971, 103, 308–310. [Google Scholar] [CrossRef]
9. Zelas, P.; Jagelman, D.G. Loop ileostomy in the management of Crohn’s colitis in the debilitated patient. Ann. Surg. 1980, 191, 164–168. [Google Scholar] [CrossRef]
10. Harper, P.H.; Truelove, S.C.; Lee, E.C.G.; Kettlewell, M.G.; Jewell, D.P. Split ileostomy and ileocolostomy for Crohn’s disease of the colon and ulcerative colitis: A 20 year survey. Gut 1983, 24, 106–113. [Google Scholar] [CrossRef]
11. Li, Y.; Zhu, W.; Gong, J.; Shen, B. The role of the mesentery in Crohn’s disease. Lancet Gastroenterol. Hepatol. 2017, 2, 244–245. [Google Scholar] [CrossRef]
12. Buskens, C.J.; de Groof, E.J.; Bemelman, W.A.; Wildenberg, M.E. The role of the mesentery in Crohn’s disease. Lancet Gastroenterol. Hepatol. 2017, 2, 245–246. [Google Scholar] [CrossRef]
13. Coffey, J.C.; O’Leary, D.P. The mesentery: Structure, function, and role in disease. Lancet Gastroenterol. Hepatol. 2016, 1, 238–247. [Google Scholar] [CrossRef]
14. Siegmund, B. Mesenteric fat in Crohn’s disease: The hot spot of inflammation? Gut 2012, 61, 3–5. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
15. Büning, C.; Von Kraft, C.; Hermsdorf, M.; Gentz, E.; Wirth, E.K.; Valentini, L.; Haas, V. Visceral adipose tissue in patients with Crohn’s disease correlates with disease activity, inflammatory markers, and outcome. Inflamm. Bowel Dis. 2015, 21, 2590–2597. [Google Scholar] [CrossRef]
16. Connelly, T.M.; Juza, R.M.; Sangster, W.; Sehgal, R.; Tappouni, R.F.; Messaris, E. Volumetric fat ratio and not body mass index is predictive of ileocolectomy outcomes in Crohn’s disease patients. Dig. Surg. 2014, 31, 219–224. [Google Scholar] [CrossRef]
17. Gonçalves, P.; Magro, F.; Martel, F. Metabolic inflammation in inflammatory bowel disease: Crosstalk between adipose tissue and bowel. Inflamm. Bowel Dis. 2015, 21, 453–467. [Google Scholar] [CrossRef]
18. Zulian, A.; Cancello, R.; Ruocco, C.; Gentilini, D.; Di Blasio, A.M.; Danelli, P.; Micheletto, G.; Cesana, E.; Invitti, C. Differences in visceral fat and fat bacterial colonization between ulcerative colitis and Crohn’s disease. An in vivo and in vitro study. PLoS ONE 2013, 8, e78495. [Google Scholar] [CrossRef]
19. Pachón-Peña, G.; Serena, C.; Ejarque, M.; Petriz, J.; Duran, X.; Oliva-Olivera, W.; Simó, R.; Tinahones, F.J.; Fernández-Veledo, S.; Vendrell, J. Obesity determines the immunophenotypic profile and functional characteristics of human mesenchymal stem cells from adipose tissue. Stem Cells Transl. Med. 2016, 5, 464–475. [Google Scholar] [CrossRef]
20. Serena, C.; Keiran, N.; Ceperuelo-Mallafre, V.; Ejarque, M.; Fradera, R.; Roche, K.; Nuñez-Roa, C.; Vendrell, J.; Fernández-Veledo, S. Obesity and type 2 diabetes alters the immune properties of human adipose derived stem cells. Stem Cells 2016, 34, 2559–2573. [Google Scholar] [CrossRef]
21. Serena, C.; Keiran, N.; Madeira, A.; Maymó-Masip, E.; Ejarque, M.; Terrón-Puig, M.; Espin, E.; Martí, M.; Borruel, N.; Guarner, F.; et al. Crohn’s disease disturbs the immune properties of human adipose-derived stem cells related to inflammasome activation. Stem Cell Rep. 2017, 9, 1109–1123. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
22. Burcelin, R.; Serino, M.; Chabo, C.; Garidou, L.; Pomié, C.; Courtney, M.; Amar, J.; Bouloumié, A. Metagenome and metabolism: The tissue microbiota hypothesis. Diabetes Obes. Metab. 2013, 15, 61–70. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
23. Zulian, A.; Cancello, R.; Cesana, E.; Rizzi, E.; Consolandi, C.; Severgnini, M.; Panizzo, V.; Di Blasio, A.M.; Micheletto, G.; Invitti, C. Adipose tissue microbiota in humans: An open issue. Int. J. Obes. 2016, 40, 1643–1648. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
24. de Goffau, M.C.; Lager, S.; Sovio, U.; Gaccioli, F.; Cook, E.; Peacock, S.J.; Parkhill, J.; Charnock-Jones, D.S.; Smith, G.C.S. Human placenta has no microbiome but can contain potential pathogens. Nature 2019, 572, 329–334. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
25. Anhê, F.F.; Jensen, B.A.H.; Varin, T.V.; Servant, F.; Van Blerk, S.; Richard, D.; Marceau, S.; Surette, M.; Biertho, L.; Lelouvier, B.; et al. Type 2 diabetes influences bacterial tissue compartmentalisation in human obesity. Nat. Metab. 2020, 2, 233–242. [Google Scholar] [CrossRef]
26. Gutiérrez, A.; Scharl, M.; Sempere, L.; Holler, E.; Zapater, P.; Almenta, I.; González-Navajas, J.M.; Such, J.; Wiest, R.; Rogler, G.; et al. Genetic susceptibility to increased bacterial translocation influences the response to biological therapy in patients with Crohn’s disease. Gut 2014, 63, 272–280. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
27. Laffineur, G.; Lescut, D.; Vincent, P.; Quandalle, P.; Wurtz, A.; Colombel, J.F. Bacterial translocation in Crohn disease. Gastroenterol. Clin. Biol. 1992, 16, 777–781. [Google Scholar]
28. Best, W.R.; Becktel, J.M.; Singleton, J.W.; Kern, F. Development of a Crohn’s disease activity index. Gastroenterology 1976, 70, 439–444. [Google Scholar] [CrossRef]
29. Van Assche, G.; Dignass, A.; Reinisch, W.; van der Woude, C.J.; Sturm, A.; De Vos, M.; Guslandi, M.; Oldenburg, B.; Dotan, I.; Marteau, P.; et al. The second European evidence-based Consensus on the diagnosis and management of Crohn’s disease: Special situations. J. Crohns Colitis 2010, 4, 63–101. [Google Scholar] [CrossRef]
30. Leiva-Gea, I.; Sánchez-Alcoholado, L.; Martín-Tejedor, B.; Castellano-Castillo, D.; Moreno-Indias, I.; Urda-Cardona, A.; Tinahones, F.J.; Fernández-García, J.C.; Queipo-Ortuño, M.I. Gut microbiota differs in composition and functionality between children with type 1 diabetes and MODY2 and healthy control subjects: A case-control study. Diabetes Care 2018, 41, 2385–2395. [Google Scholar] [CrossRef]
31. Bhute, S.; Pande, P.; Shetty, S.A.; Shelar, R.; Mane, S.; Kumbhare, S.V.; Gawali, A.; Makhani, H.; Navandar, M.; Dhotre, D.; et al. Molecular characterization and meta-analysis of gut microbial communities illustrate enrichment of prevotella and megasphaera in Indian subjects. Front. Microbiol. 2016, 7, 1–14. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
32. Sanchez-Alcoholado, L.; Castellano-Castillo, D.; Jordán-Martínez, L.; Moreno-Indias, I.; Cardila-Cruz, P.; Elena, D.; Muñoz-Garcia, A.J.; Queipo-Ortuño, M.I.; Jimenez-Navarro, M. Role of gut microbiota on cardio-metabolic parameters and immunity in coronary artery disease patients with and without type-2 diabetes mellitus. Front. Microbiol. 2017, 8. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
33. Hieken, T.J.; Chen, J.; Hoskin, T.L.; Walther-Antonio, M.; Johnson, S.; Ramaker, S.; Xiao, J.; Radisky, D.C.; Knutson, K.L.; Kalari, K.R.; et al. The microbiome of aseptically collected human breast tissue in benign and malignant disease. Sci. Rep. 2016, 6, 1–10. [Google Scholar] [CrossRef]
34. Nakatsuji, T.; Chiang, H.I.; Jiang, S.B.; Nagarajan, H.; Zengler, K.; Gallo, R.L. The microbiome extends to subepidermal compartments of normal skin. Nat. Commun. 2013, 4. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
35. Pedicino, D.; Severino, A.; Ucci, S.; Bugli, F.; Flego, D.; Giglio, A.F.; Trotta, F.; Ruggio, A.; Lucci, C.; Iaconelli, A.; et al. Epicardial adipose tissue microbial colonization and inflammasome activation in acute coronary syndrome. Int. J. Cardiol. 2017, 236, 95–99. [Google Scholar] [CrossRef]
36. Lluch, J.; Servant, F.; Païssé, S.; Valle, C.; Valière, S.; Kuchly, C.; Vilchez, G.; Donnadieu, C.; Courtney, M.; Burcelin, R.; et al. The characterization of novel tissue microbiota using an optimized 16S metagenomic sequencing pipeline. PLoS ONE 2015, 10, 1–22. [Google Scholar] [CrossRef]
37. Aagaard, K.; Ma, J.; Antony, K.M.; Ganu, R.; Petrosino, J.; Versalovic, J. The placenta harbors a unique microbiome. Sci. Transl. Med. 2014, 6. [Google Scholar] [CrossRef]
38. Antony, K.M.; Ma, J.; Mitchell, K.B.; Racusin, D.A.; Versalovic, J.; Aagaard, K. The preterm placental microbiome varies in association with excess maternal gestational weight gain. Am. J. Obstet. Gynecol. 2015, 212, 653.e1–653.e16. [Google Scholar] [CrossRef]
39. Collado, M.C.; Rautava, S.; Aakko, J.; Isolauri, E.; Salminen, S. Human gut colonisation may be initiated in utero by distinct microbial communities in the placenta and amniotic fluid. Sci. Rep. 2016, 6. [Google Scholar] [CrossRef]
40. Cani, P.D.; Van Hul, M. Microbial signatures in metabolic tissues: A novel paradigm for obesity and diabetes? Nat. Metab. 2020, 2, 211–212. [Google Scholar] [CrossRef]
41. Gophna, U.; Sommerfeld, K.; Gophna, S.; Doolittle, W.F.; Van Zanten, S.J.O.V. Differences between tissue-associated intestinal microfloras of patients with Crohn’s disease and ulcerative colitis. J. Clin. Microbiol. 2006, 44, 4136–4141. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
42. Byrnes, K.G.; Walsh, D.; Walsh, L.; Mirapeix, R.; Lamers, W.; Dockery, P.; McDermott, K.; Coffey, J.C. AB060. 207. Digital reconstruction of human mesentery development. Mesentery Peritoneum 2019, 3, AB060. [Google Scholar] [CrossRef]
43. Coffey, C.J.; Kiernan, M.G.; Sahebally, S.M.; Jarrar, A.; Burke, J.P.; Kiely, P.A.; Shen, B.; Waldron, D.; Peirce, C.; Moloney, M.; et al. Inclusion of the mesentery in ileocolic resection for Crohn’s disease is associated with reduced surgical recurrence. J. Crohns Colitis 2018, 12, 1139–1150. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
44. Lupp, C.; Robertson, M.L.; Wickham, M.E.; Sekirov, I.; Champion, O.L.; Gaynor, E.C.; Finlay, B.B. Host-mediated inflammation disrupts the intestinal microbiota and promotes the overgrowth of enterobacteriaceae. Cell Host Microbe 2007, 2, 119–129. [Google Scholar] [CrossRef]
45. Darfeuille-Michaud, A.; Boudeau, J.; Bulois, P.; Neut, C.; Glasser, A.-L.; Barnich, N.; Bringer, M.-A.; Swidsinski, A.; Beaugerie, L.; Colombel, J.-F. High prevalence of adherent-invasive Escherichia coli associated with ileal mucosa in Crohn’s disease. Gastroenterology 2004, 127, 412–421. [Google Scholar] [CrossRef]
46. Sokol, H.; Seksik, P.; Rigottier-Gois, L.; Lay, C.; Lepage, P.; Podglajen, I.; Marteau, P.; Doré, J. Specificities of the fecal microbiota in inflammatory bowel disease. Inflamm. Bowel Dis. 2006, 12, 106–111. [Google Scholar] [CrossRef]
47. Chassaing, B.; Darfeuille–Michaud, A. The commensal microbiota and enteropathogens in the pathogenesis of inflammatory bowel diseases. Gastroenterology 2011, 140, 1720–1728.e3. [Google Scholar] [CrossRef]
48. Morgan, X.C.; Tickle, T.L.; Sokol, H.; Gevers, D.; Devaney, K.L.; Ward, D.V.; Reyes, J.A.; Shah, S.A.; LeLeiko, N.; Snapper, S.B.; et al. Dysfunction of the intestinal microbiome in inflammatory bowel disease and treatment. Genome Biol. 2012, 13, R79. [Google Scholar] [CrossRef]
49. Benjamin, J.L.; Hedin, C.R.H.; Koutsoumpas, A.; Ng, S.C.; McCarthy, N.E.; Prescott, N.J.; Pessoa-Lopes, P.; Mathew, C.G.; Sanderson, J.; Hart, A.L.; et al. Smokers with active Crohn’s disease have a clinically relevant dysbiosis of the gastrointestinal microbiota. Inflamm. Bowel Dis. 2012, 18, 1092–1100. [Google Scholar] [CrossRef]
50. Ohkusa, T.; Yoshida, T.; Sato, N.; Watanabe, S.; Tajiri, H.; Okayasu, I. Commensal bacteria can enter colonic epithelial cells and induce proinflammatory cytokine secretion: A possible pathogenic mechanism of ulcerative colitis. J. Med. Microbiol. 2009, 58, 535–545. [Google Scholar] [CrossRef]
51. Ohkusa, T.; Sato, N.; Ogihara, T.; Morita, K.; Ogawa, M.; Okayasu, I. Fusobacterium varium localized in the colonic mucosa of patients with ulcerative colitis stimulates species-specific antibody. J. Gastroenterol. Hepatol. 2002, 17, 849–853. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
52. Ohkusa, T.; Okayasu, I.; Ogihara, T.; Morita, K.; Ogawa, M.; Sato, N. Induction of experimental ulcerative colitis by Fusobacterium varium isolated from colonic mucosa of patients with ulcerative colitis. Gut 2003, 52, 79–83. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
53. Strauss, J.; Kaplan, G.G.; Beck, P.L.; Rioux, K.; Panaccione, R.; Devinney, R.; Lynch, T.; Allen-Vercoe, E. Invasive potential of gut mucosa-derived fusobacterium nucleatum positively correlates with IBD status of the host. Inflamm. Bowel Dis. 2011, 17, 1971–1978. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
54. Castellarin, M.; Warren, R.L.; Freeman, J.D.; Dreolini, L.; Krzywinski, M.; Strauss, J.; Barnes, R.; Watson, P.; Allen-Vercoe, E.; Moore, R.A.; et al. Fusobacterium nucleatum infection is prevalent in human colorectal carcinoma. Genome Res. 2012, 22, 299–306. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
55. Kostic, A.D.; Gevers, D.; Pedamallu, C.S.; Michaud, M.; Duke, F.; Earl, A.M.; Ojesina, A.I.; Jung, J.; Bass, A.J.; Tabernero, J.; et al. Genomic analysis identifies association of Fusobacterium with colorectal carcinoma. Genome Res. 2012, 22, 292–298. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
56. Yu, G.; Torres, J.; Hu, N.; Medrano-Guzman, R.; Herrera-Goepfert, R.; Humphrys, M.S.; Wang, L.; Wang, C.; Ding, T.; Ravel, J.; et al. Molecular characterization of the human stomach microbiota in Gastric Cancer Patients. Front. Cell. Infect. Microbiol. 2017, 7, 1–11. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
57. Hernandez-Rocha, C.; Kabakchiev, B.; Borowski, K.; Turpin, W.; Boland, K.; Milgrom, R.; Stempak, J.M.; Smith, M.I.; Silverberg, M.S. 257—Higher abundance of bile acid-metabolizing microbiota is associated with type of disease, biopsy location and mucosal inflammation in inflammatory bowel disease patients. Gastroenterology 2019, 156, S-49. [Google Scholar] [CrossRef]
58. Carbonero, F.; Benefiel, A.C.; Alizadeh-Ghamsari, A.H.; Gaskins, H.R. Microbial pathways in colonic sulfur metabolism and links with health and disease. Front. Physiol. 2012, 3, 448. [Google Scholar] [CrossRef]
59. Sokol, H.; Pigneur, B.; Watterlot, L.; Lakhdari, O.; Bermúdez-Humarán, L.G.; Gratadoux, J.-J.; Blugeon, S.; Bridonneau, C.; Furet, J.-P.; Corthier, G.; et al. Faecalibacterium prausnitzii is an anti-inflammatory commensal bacterium identified by gut microbiota analysis of Crohn disease patients. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 2008, 105, 16731–16736. [Google Scholar] [CrossRef]
60. Llopis, M.; Antolin, M.; Carol, M.; Borruel, N.; Casellas, F.; Martinez, C.; Espín-Basany, E.; Guarner, F.; Malagelada, J.R. Lactobacillus casei downregulates commensals’ inflammatory signals in Crohn’s disease mucosa. Inflamm. Bowel Dis. 2009, 15, 275–283. [Google Scholar] [CrossRef]
61. Varela, E.; Manichanh, C.; Gallart, M.; Torrejón, A.; Borruel, N.; Casellas, F.; Guarner, F.; Antolin, M. Colonisation by Faecalibacterium prausnitzii and maintenance of clinical remission in patients with ulcerative colitis. Aliment. Pharmacol. Ther. 2013, 38, 151–161. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
62. He, C.; Wang, H.; Liao, W.D.; Peng, C.; Shu, X.; Zhu, X.; Zhu, Z.H. Characteristics of mucosa-associated gut microbiota during treatment in Crohn’s disease. World J. Gastroenterol. 2019, 25, 2204–2216. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
63. Iyadorai, T.; Mariappan, V.; Vellasamy, K.M.; Wanyiri, J.W.; Roslani, A.C.; Lee, G.K.; Sears, C.; Vadivelu, J. Prevalence and association of pks+ Escherichia coli with colorectal cancer in patients at the University Malaya Medical Centre, Malaysia. PLoS ONE 2020, 15, e0228217. [Google Scholar] [CrossRef]
64. Zhou, Z.; Chen, J.; Yao, H.; Hu, H. Fusobacterium and colorectal cancer. Front. Oncol. 2018, 8, 371. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]
65. Allen-Vercoe, E.; Jobin, C. Fusobacterium and enterobacteriaceae: Important players for CRC? Immunol. Lett. 2014, 162, 54–61. [Google Scholar] [CrossRef]
66. Sebastian, S.; Hernández, V.; Myrelid, P.; Kariv, R.; Tsianos, E.; Toruner, M.; Marti-Gallostra, M.; Spinelli, A.; van der Meulen-de Jong, A.E.; Yuksel, E.S.; et al. Colorectal cancer in inflammatory bowel disease: Results of the 3rd ECCO pathogenesis scientific workshop (I). J. Crohns Colitis 2014, 8, 5–18. [Google Scholar] [CrossRef]
67. dos Santos, S.C.D.; Barbosa, L.A.R. Crohn’s disease: Risk factor for colorectal cancer. J. Coloproctol. 2017, 37, 55–62. [Google Scholar] [CrossRef]
68. Freeman, H.J. Colorectal cancer risk in Crohn’s disease. World J. Gastroenterol. 2008, 14, 1810. [Google Scholar] [CrossRef]