LABORATORIO DE URGENCIAS

Cambios en Acidos Biliares Afectan Microbioma y Metaboloma con Progresión a Cáncer Colorectal

                                                Ting Fu; Tao Huan; Gibraan Rahman; Michael Downes; Rob Knight; Ronald Evans et al
                                                                           1.Gene Expression Laboratory, The Salk Institute for Biological Studies, La Jolla, CA 92037, USA
                                                                           2.Department of Chemistry, UBC Faculty of Science, Vancouver Campus,  Canada
                                                                           3.Department of Computer Science and Engineering, University of California, San Diego, La Jolla,  USA
                                                                           4.Department of Pediatrics, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92093, USA
                                                                           5.UCSD Center for Microbiome Innovation, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92093, USA
                                                                           6.Storr Liver Centre, Westmead Institute for Medical Research and Sydney Medical School, University of
                                                                              Sydney, Westmead, Australia
                                                                           7.Department of Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92093, USA
                                                                           8.Chiba University-UC San Diego Center for Mucosal Immunity, Allergy, and Vaccines, La Jolla,  USA
                                                                           9.Collaborative Mass Spectrometry Innovation Center, Skaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical
                                                                              Sciences, University of California,San Diego, La Jolla, CA 92093, USA
                                                                           10.Molecular and Systems Physiology Laboratory, Gene Expression Laboratory, NOMIS Center for
                                                                                Immunobiology and Microbial Pathogenesis, Salk Institute for Biological Studies, La Jolla, CA 92037, USA

                                                                                                       Cell Reports (Ausgust,2023),Vol 43; Issue:8

El cáncer colorrectal (CCR) es la cuarta causa principal de muerte por cáncer en todo el mundo. Sumado al aumento previsto de su incidencia en las próximas décadas, se necesitan nuevos enfoques diagnósticos y terapéuticos para combatir esta enfermedad.
La dieta y el estilo de vida se han identificado como factores de riesgo para el CCR, atribuyéndose entre el 50 % y el 60 % de los casos en EE. UU. a factores de riesgo modificables. Sin embargo, la convergencia de factores ambientales y genéticos en el desarrollo y la progresión del CCR no se comprende completamente.
Se ha sugerido que el microbioma intestinal media los factores de riesgo ambientales en el CCR. Si bien se han asociado microbios específicos con diferentes estadios tumorales, los informes contradictorios han llevado a un enfoque de metaanálisis para mapear las firmas del microbioma intestinal asociadas con el CCR. Estos enfoques de metaanálisis han identificado firmas microbianas diagnósticas; sin embargo, las asociaciones causales de microorganismos con la carcinogénesis han resultado difíciles. Esto se debe en parte a las variaciones en la genética humana y las condiciones ambientales. De hecho, se encontró que la heterogeneidad de los estudios tiene un mayor impacto en la composición del microbioma intestinal que en el CCR.
Las dietas ricas en grasas animales alteran la microbiota intestinal y provocan un aumento de los ácidos biliares (AB). Los AB son un conjunto diverso de derivados anfipáticos del colesterol que favorecen la absorción intestinal de lípidos y vitaminas liposolubles. Sintetizados en el hígado, los AB primarios se conjugan con glicina y taurina antes de su almacenamiento en la vesícula biliar y su posterior secreción al duodeno. Transportadores específicos en el íleon reciclan activamente la mayor parte de los AB hacia el hígado. Los AB residuales que transitan al colon son modificados por la microbiota intestinal mediante procesos como la desconjugación, la deshidroxilación y la deshidratación, generando así AB secundarios. Además de sus efectos detergentes, los AB actúan como ligandos endógenos para el receptor de AB acoplado a proteína G (TGR5) y diversos receptores nucleares, incluido el receptor farnesoide X (FXR). El FXR se considera el principal regulador de la homeostasis de los AB, controlando la transcripción de genes clave que regulan su síntesis y transporte. Cabe destacar que las modificaciones de los ácidos biliares (AB) afectan de manera diferencial su transporte, la eficacia de sus receptores y su citotoxicidad.
Estudios clínicos han reportado una menor diversidad microbiana, junto con un cambio en la utilización de carbohidratos de la dieta hacia la degradación de aminoácidos en pacientes con cáncer colorrectal (CCR). Además, se han observado niveles fecales elevados de los AB secundarios ácido litocólico (LCA) y ácido desoxicólico (DCA) en comparación con controles sanos. Si bien tanto los estudios preclínicos como los basados ​​en pacientes respaldan la función de la disbiosis intestinal en la susceptibilidad y progresión del CCR, las interacciones entre el microbioma y el huésped no se comprenden completamente. La capacidad de controlar los factores de confusión genéticos y ambientales en los estudios preclínicos ofrece la posibilidad de identificar relaciones causales, a pesar de las diferencias entre especies en la composición del microbioma y los conjuntos de AB. Los ratones con un alelo mutante del gen APC (APCmin/+) desarrollan múltiples neoplasias intestinales, predominantemente en el íleon; sin embargo, estas lesiones rara vez progresan más allá de la etapa de adenoma. Previamente demostramos que someter a ratones APCmin/+ a una dieta rica en grasas (DRG) era suficiente para inducir la progresión de adenoma a adenocarcinoma. Utilizando este modelo de ratón APCmin/+ con cáncer colorrectal, mostramos aquí que los efectos de una DRG sobre el microbioma del ciego son más pronunciados que los de la mutación genética, reduciendo significativamente la diversidad α microbiana y alterando el metaboloma. La presencia de ácidos biliares conjugados microbianos con capacidad para inducir la proliferación de células intestinales en ratones alimentados con DRG identifica posibles factores desencadenantes de la progresión de la enfermedad.

Resultados

Para comprender los efectos de la genética y la dieta en la progresión del cáncer colorrectal (CCR), comparamos ratones de tipo salvaje (WT) y ratones APCmin/+ mantenidos con una dieta normal (DN) o con una dieta alta en grasas (DAG). Se detectaron cambios en la microbiota intestinal mediante metagenómica 16S y secuenciación masiva de muestras de ciego, estratificadas por genotipo (WT comparado con APCmin/+) y dieta (DN comparado con DAG), lo que dio como resultado cuatro grupos. La diversidad y composición bacteriana en estos cuatro grupos se caracterizó mediante la diversidad α y β (A, B y S1A). La diversidad filogenética α de Faith en la microbiota del ciego fue menor en los ratones WT alimentados con DAG en comparación con los alimentados con DN. Sorprendentemente, la riqueza microbiana no se vio afectada en gran medida en el modelo genético susceptible al CCR (APCmin/+ comparado con ratones WT con DN). Al igual que en los ratones WT, la DAG redujo la diversidad α en los ratones APCmin/+, aunque en menor medida. De manera similar, observamos diferencias más profundas en la diversidad β relacionadas con la dieta (ND vs. HFD) tanto en ratones WT como APCmin/+ que entre genotipos. Posteriormente, exploramos la asociación de taxones microbianos específicos con el genotipo del ratón y/o la dieta mediante la clasificación de abundancia diferencial. Cabe destacar que las especies del género Prevotellaceae se asociaron más con el genotipo APCmin/+, mientras que las especies de la familia Lachnospiraceae se asociaron más con el genotipo WT. En cuanto a la dieta, las especies de la familia Erysipelotrichaceae se asociaron más con HFD, mientras que las especies de la familia Clostridiaceae se asociaron más con ND. Representamos gráficamente los árboles filogenéticos anotados por las diferencias de genotipo y dieta, así como los gráficos de rangos asociados. Al tomar los logaritmos de las razones de los taxones mencionados, observamos diferencias estadísticamente significativas al comparar las muestras tanto entre genotipos como entre dietas. Complementando los análisis metagenómicos, se realizó un perfil metabolómico pareado para obtener información adicional sobre las consecuencias funcionales de los cambios genéticos y dietéticos. Se realizó un perfil de cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS) imparcial de muestras de ciego y suero de ratones WT y APCmin/+ con dietas ND y HFD. El análisis de componentes principales (PCA) de las muestras de ciego reveló diferencias metabolómicas asociadas con la dieta. Para confirmar esta asociación, el análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) de muestras de ciego y suero mostró diferencias metabolómicas entre los cuatro grupos de muestras, con una prueba de permutación (100 réplicas, p < 0,01) que sugiere que el ajuste del modelo es mejor que una permutación aleatoria de las etiquetas. La dieta fue el determinante dominante del metaboloma del ciego, en concordancia con los análisis del microbioma, mientras que se observaron diferencias menos pronunciadas inducidas por la dieta en las muestras de suero. Se determinó que más de 110 metabolitos estaban significativamente desregulados al comparar ratones alimentados con HFD y ND (p ≤ 0,05, cambio de pliegue ≥ 1,5). El análisis de enriquecimiento de vías de los metabolitos desregulados identificó 9 vías metabólicas, siendo la vía de biosíntesis de aminoacil-ARNt la más afectada. La clasificación de los metabolitos por diferenciales reveló efectos genéticos relativamente menores en el metaboloma cecal (en su mayoría cambios menores a 2 veces), con números similares de metabolitos aumentados y disminuidos en APCmin/+ en comparación con ratones WT. Por el contrario, la magnitud de los cambios fue mayor con la dieta, con HFD reduciendo marcadamente los niveles de aproximadamente el 30% (disminuyó hasta 6 veces) y aumentando las concentraciones del 70% de los metabolitos regulados diferencialmente (aumentó hasta 3 veces). Los metabolitos reducidos en ratones APCmin/+ en comparación con ratones WT incluyeron varias especies de lisofosfatidilcolina (LPC), en concordancia con la reducción de LPC reportada en pacientes con CRC, mientras que la reducción observada en acilcarnitina C16 (ACAR 16:0) contrasta con los aumentos reportados en suero derivado de pacientes. El análisis de red metabólica basado en correlación, donde cada nodo representa un metabolito y la arista entre dos nodos representa el coeficiente de correlación entre dos metabolitos (líneas rojas y azules que representan correlaciones positivas y negativas, respectivamente), revela los efectos globales de HFD en los metabolitos desregulados. Aprovechando el hallazgo de que las moléculas estructuralmente relacionadas producen patrones de fragmentación de MS similares, se calcularon puntuaciones de similitud espectral utilizando MS-DIAL con el algoritmo de agrupamiento espectral Bonanza incorporado. Los análisis de red subsiguientes facilitaron la visualización de similitudes químicas en todo el metaboloma, donde cada nodo representa un ion con un patrón de fragmentación asociado y los enlaces entre los nodos indican similitudes espectrales.

Discusión

Este estudio demuestra los efectos combinados de los factores de riesgo genéticos y dietéticos sobre el microbioma y el metaboloma intestinales.
Nuestros resultados muestran que tanto los factores de riesgo genéticos como los dietéticos contribuyen a las alteraciones en los perfiles metabolómicos del suero y el ciego. Curiosamente, los efectos de la dieta son más pronunciados en el ciego que en el suero. A diferencia de los efectos sobre los metabolitos séricos, encontramos que la dieta es el principal determinante de los metabolitos del ciego y de las especies del microbioma intestinal.
Como sensores dietéticos y efectores genéticos tempranos, los ácidos biliares (AB) han surgido como moléculas de señalización pleiotrópicas que median la tumorigénesis y la inflamación intestinales. Los recientes avances tecnológicos han permitido la caracterización de más de 170 AB, de los cuales más de 60 se han observado directamente en muestras fecales humanas. Aquí, caracterizamos 7 AB conjugados con aminoácidos no clásicos enriquecidos en ratones alimentados con una dieta alta en grasas (DAG), en consonancia con estudios de asociación previos. Estos derivados de ácidos biliares modificados microbianamente parecen estar restringidos al intestino, lo que los distingue de los AB conjugados por el huésped. Demostramos que la conjugación de aminoácidos no clásicos modula selectivamente la señalización de CA a través de FXR y TGR5, así como su capacidad para promover la señalización Wnt y la proliferación de células madre intestinales, pasos clave en la iniciación y progresión del CCR. El análisis de la diversidad microbiana, tanto en función del genotipo como de la dieta, demuestra una fuerte asociación microbiana con la tumorigénesis en la diversidad α y β. Caracterizamos taxones microbianos específicos asociados con efectos genéticos y dietéticos. Además, la fuerte asociación taxonómica y filogenética de las características microbianas identificadas apunta a señales evolutivas conservadas fuertemente acopladas a la respuesta dietética y, en menor medida, al genotipo. Nuestros análisis multiómicos también muestran que la dieta es el principal impulsor de las interacciones entre microbios y metabolitos, especialmente en los BA identificados. Cabe destacar que MMvec es una red neuronal no supervisada, lo que indica un alto grado de confianza en nuestros resultados, ya que los resultados multiómicos concuerdan con nuestro análisis supervisado de abundancia diferencial de microbios y metabolitos. Además, identificamos microbios intestinales potenciales capaces de conjugar CA, incluyendo Ileibacterium valens. Recientemente, se ha implicado a Ileibacterium valens en la obesidad inducida por microbios y la inflamación intestinal a través de la producción de interleucina-17 (IL-17) y péptidos antimicrobianos. Nuestros hallazgos muestran un enriquecimiento de cepas de Ileibacterium valens en modelos murinos de adenocarcinoma, lo que sugiere que esta especie podría promover la tumorigénesis.
En general, la modulación de la microbiota intestinal y los perfiles de ácidos biliares se perfila como un enfoque terapéutico novedoso para el tratamiento de cánceres gastrointestinales y representa la próxima frontera en la investigación de este tipo de cáncer.