LABORATORIO DE URGENCIAS

Interacciones Microbianas en el Intestino Humano - Relación con Enfermedades

                                                                        Vanessa Marcelino; Caitlin Welsha; Christian Diener, Samuel C. Foster et al

                                                                                           Nature Communications (2023), vol14, Article number: 6546  

El intestino humano contiene cientos de especies microbianas que forman una red metabólica compleja e interdependiente. Más de la mitad de los metabolitos consumidos por los microbios intestinales son subproductos del metabolismo microbiano, y los desechos de una especie sirven como nutrientes para otras. La interdependencia entre especies puede hacer que los microorganismos sean vulnerables a la extinción local si se pierde un socio, a menos que haya especies alternativas disponibles para llenar ese nicho. En este contexto, tener especies funcionalmente redundantes con la capacidad de producir o consumir los mismos nutrientes es beneficioso para el huésped. Si bien se acepta generalmente que la alta redundancia funcional es una característica de los microbiomas intestinales humanos resilientes, los impactos en la salud humana de la redundancia en las interacciones metabólicas siguen siendo en gran medida desconocidos. Restaurar la diversidad de socios microbianos que se alimentan entre sí representa una rúbrica lógica, pero aún en gran parte inexplorada, para combatir una amplia gama de enfermedades vinculadas con un microbioma intestinal desequilibrado.
Los modelos mecanicistas que simulan el metabolismo microbiano in silico prometen llenar nuestro vacío de conocimiento sobre las interacciones metabólicas microbianas. Los modelos metabólicos a escala genómica (GEM, por sus siglas en inglés) se basan en bases de datos cada vez más completas que vinculan genes con procesos bioquímicos y fisiológicos. Estos modelos se han utilizado para estimar intercambios metabólicos entre pares de especies bacterianas durante más de una década. Los avances en la automatización de la reconstrucción de GEM y la disponibilidad de GEM curados manualmente para miles de microorganismos intestinales han allanado el camino para construir modelos metabólicos para comunidades microbianas complejas.
Los avances metodológicos ahora permiten modelar interacciones entre múltiples especies, y un flujo de trabajo desarrollado recientemente por Zorrilla y colegas ahora permite reconstruir modelos metabólicos directamente a partir de conjuntos de datos de metagenomas a gran escala. Los estudios que utilizan modelos metabólicos a nivel de comunidad han encontrado docenas a cientos de intercambios metabólicos significativamente diferentes en el microbioma intestinal asociado con la diabetes tipo 2 y la enfermedad inflamatoria intestinal en comparación con controles sanos. Un método para clasificar estas interacciones metabólicas de acuerdo con un marco basado en la ecología brinda la oportunidad de generar hipótesis específicas que subyacen a los vínculos mecanicistas entre el microbioma intestinal y las enfermedades. Presentamos un sistema de puntuación de intercambio de metabolitos derivado de modelos metabólicos a escala de metagenoma, diseñado para identificar las posibles interacciones de alimentación cruzada microbiana más afectadas en la enfermedad. Aplicamos nuestro marco conceptual a un conjunto de datos integrado de 1661 metagenomas de heces disponibles públicamente, que abarcan 15 países y 11 fenotipos de enfermedad.
Nuestro marco identificó asociaciones conocidas y nuevas entre el microbioma y la enfermedad, incluido un vínculo entre el cáncer colorrectal y el metabolismo microbiano del etanol, una conexión entre la artritis reumatoide con la ribosil nicotinamida de origen microbiano y vínculos entre la enfermedad de Crohn y bacterias específicas que metabolizan el sulfuro de hidrógeno.
El sistema de puntuación puede ayudar a cuantificar e identificar alteraciones dependientes del contexto de las interacciones microbianas, que pueden ser objetivos para medicamentos basados ​​en el microbioma.
Para obtener una visión general de la asociación entre las interacciones de alimentación cruzada y diferentes enfermedades, realizamos un análisis a gran escala de 1661 muestras de metagenoma intestinal de alta calidad y secuenciadas en profundidad, que incluían 871 individuos sanos y 790 enfermos de 33 estudios publicados, 15 países y 11 fenotipos de enfermedad. La integración de estudios y países permitió el ensamblaje de genomas ensamblados por metagenoma (MAG) para una amplia gama de microbios intestinales y permitió la caracterización de los MES de referencia en la población sana. Nuestra cohorte sana estaba compuesta por hombres y mujeres con un índice de masa corporal (IMC) entre 18,5 y 24,9 y sin enfermedad informada. Las muestras para las que esta información no era clara (por ejemplo, controles de enfermedad donde no se informó el estado de salud o el IMC) no están incluidas en nuestro conjunto de datos (consulte Métodos para obtener más detalles).
El ensamblaje de secuencias dentro de la muestra, la agrupación conjunta de metagenomas y el control de calidad dieron como resultado 55 345 bins, incluidos 24 369 MAG de alta calidad con >90 % de completitud y <0,05 % de contaminación. Seleccionamos un MAG representativo por especie, definido con una identidad de nucleótidos promedio (ANI) del 95 %, lo que dio como resultado 949 especies bacterianas y 6 especies arqueales, que abarcan todos los filos microbianos dominantes encontrados en el intestino.
La presencia y abundancia de estas especies se determinaron mediante el mapeo de lecturas de secuencias contra los 955 MAG. Se encontraron cuarenta especies bacterianas y una arqueal exclusivamente en individuos enfermos, mientras que los individuos sanos albergaban 59 especies bacterianas y una arqueal que no se observaron en ningún individuo enfermo. Identificar especies en muestras de metagenomas sigue siendo un desafío, y es probable que nuestro enfoque basado en MAG pase por alto componentes raros del microbioma intestinal a pesar del gran conjunto de datos utilizado aquí para la agrupación conjunta. Para inferir los intercambios metabólicos entre microbios, reconstruimos modelos a escala del genoma (GEM) para los 955 MAG, construimos modelos metabólicos a escala de la comunidad para cada individuo en función de las abundancias a nivel de especie utilizando MICOM y calculamos el MES utilizando scripts personalizados. Nuestras comunidades modeladas contenían un promedio de 138 especies (mín. = 34, máx. = 236 especies).
Primero buscamos identificar los intercambios metabólicos con la mayor diversidad de socios de alimentación cruzada en microbiomas saludables mediante el análisis de los MES de cada metabolito de todo el grupo saludable. Los metabolitos mostraron una amplia variación de MES entre individuos. Los metabolitos con el MES medio más alto incluían nucleobases como uracilo y timina, nutrientes esenciales como fosfato y hierro y azúcares como glucosa y galactosa.
Para identificar los metabolitos más afectados por la pérdida de los socios de alimentación cruzada durante la enfermedad, comparamos los MES entre el grupo sano y los once fenotipos de la enfermedad. Este análisis identificó una pérdida significativa de socios de alimentación cruzada para metabolitos específicos en todos los grupos de enfermedades, excepto la esquizofrenia. Los metabolitos con altos MES en individuos sanos y que se sabe que son importantes para la salud humana, como la vitamina B1 (tiamina) y los precursores de los ácidos grasos de cadena corta (p. ej., malato, glucosa, galactosa), se vieron significativamente afectados en múltiples fenotipos de la enfermedad (p de Kruskal-Wallis < 0,05/número de pruebas para corregir las comparaciones múltiples). La tiamina fue el metabolito con la mayor diferencia en MES entre los microbiomas sanos y enfermos en la cirrosis y la espondilitis anquilosante, ocupando el segundo lugar en la enfermedad inflamatoria intestinal (EII). Anteriormente se habían descrito asociaciones entre la deficiencia de tiamina y la cirrosis y la enfermedad inflamatoria intestinal, pero, hasta donde sabemos, este es el primer indicio de una posible mediación microbiana de este fenotipo. Asimismo, es el primer indicio de un vínculo entre la nicotinamida ribosilada de origen microbiano y la artritis reumatoide. Los resultados también confirmaron asociaciones de enfermedades y metabolitos mediadas por microbios, como el etanol en el cáncer colorrectal y el sulfuro de hidrógeno en la enfermedad inflamatoria intestinal, lo que refuerza el potencial de nuestro nuevo enfoque para identificar relaciones razonables.
A continuación, comparamos nuestros resultados con el estudio de Zorrilla y sus colegas, que utilizaron SMETANA para cuantificar los intercambios metabólicos microbianos en el intestino y relacionarlos con la intolerancia a la glucosa y la diabetes tipo 2 (DT2). Su estudio identificó intercambios significativamente diferentes para 22 metabolitos, incluidos el sulfuro de hidrógeno (H2S) y la D-galactosa, que también se identificaron en nuestros análisis como portadores de MES significativamente más altos en los microbiomas asociados a la diabetes tipo 2 en comparación con los microbiomas sanos. También hubo cierta concordancia entre nuestros resultados con respecto a los metabolitos identificados como los que se intercambian con mayor frecuencia entre las bacterias intestinales, y tres de los seis metabolitos destacados en Zorrilla et al. se encuentran entre los 15 principales metabolitos con los MES más altos en los microbiomas sanos (L-malato, H2S y acetaldehído).
Este método se utilizó para evaluar a los pacientes con enfermedad de Crohn y demostró que en los microbiomas intestinales de estos individuos, a menudo hay una pérdida de especies que pueden consumir sulfuro de hidrógeno, a diferencia de lo que se observa en individuos sanos. Aunque el sulfuro de hidrógeno ya se había asociado con la enfermedad de Crohn, este trabajo ha indicado que es probable que el trastorno esté más relacionado con una pérdida de especies que consumen sulfuro de hidrógeno, y no con niveles elevados de especies que lo producen, como han sugerido otros trabajos.
El sistema de puntuación también reveló vínculos entre el cáncer colorrectal y el metabolismo del etanol por parte de los microbios, y la artritis reumatoide y una molécula llamada nicotinamida ribosilada que es generada por los microbios.
La nicotinamida ribosilada es un precursor primario del dinucleótido de nicotinamida y adenina (NAD+), que según otras investigaciones se reduce significativamente en pacientes con artritis reumatoide. También se ha demostrado que el tratamiento con nicotinamida ribosilada o NAD+ mejora los resultados de los pacientes con artritis reumatoide. Este estudio puede ser el primero en vincular el metabolismo microbiano de la nicotinamida ribosilada con la artritis reumatoide, señalaron los autores del estudio.
Este marco de puntuación ahora se puede aplicar al estudio de otras enfermedades.
Este es un paso importante en el desarrollo de terapias microbianas complejas, que está afiliado al Instituto Hudson de Investigación Médica, entre otras instituciones.
Este enfoque nos permite identificar y clasificar las interacciones clave entre las bacterias y utilizar este conocimiento para predecir formas específicas de cambiar la comunidad.