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腸内細菌叢はヒトとマウスの神経性食欲不振の発症に寄与する

Aug 12, 2023

Nature Microbiology volume 8、pages 787–802 (2023)この記事を引用

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メトリクスの詳細

神経性食欲不振(AN)は、死亡率の高い摂食障害です。 症例の約95%は女性で、人口の有病率は約1%ですが、科学的根拠に基づいた治療法が不足しています。 AN の病因にはおそらく遺伝学とさまざまな環境要因が関与しており、アンプリコン配列決定と比較的小規模なコホートを使用して、AN 患者の腸内細菌叢の変化が観察されています。 今回我々は、腸内微生物叢の破壊がANの発症に寄与するかどうかを調査した。 ショットガンメタゲノミクスとメタボロミクスは、それぞれ、AN の女性 77 名と健康な女性 70 名のコホートからの糞便サンプルと血清サンプルに対して実行されました。 複数の細菌分類群 (たとえば、クロストリジウム属の種) が AN で変化し、摂食行動および精神的健康の推定値と相関しました。 ANでは、ウイルスと細菌の相互作用の減少など、腸管バイロームも変化しました。 神経伝達物質の分解に関連する細菌の機能モジュールが AN に豊富に含まれており、細菌のさまざまな構造変異体が AN の代謝特徴に関連付けられていました。 血清メタボロミクスにより、食物摂取量の減少に関連する代謝産物 (たとえば、インドール-3-プロピオン酸) の増加が明らかになりました。 因果関係推論分析により、血清細菌代謝産物が腸内細菌叢の変化による AN 行動への影響を媒介している可能性があることが示唆されました。 さらに、ANの摂食行動を反映するために、エネルギー制限給餌下でAN症例から無菌マウスへの糞便微生物叢の移植を実行しました。 私たちは、体重増加の減少と視床下部および脂肪組織の遺伝子発現の誘導が、異常なエネルギー代謝と摂食行動に関連していることを発見しました。 私たちの「オミクス」とメカニズムの研究は、破壊的な腸内マイクロバイオームが AN の発症に寄与している可能性があることを示唆しています。

神経性食欲不振(AN)は、ゆがんだ身体イメージ、食べ物に対する強迫観念、食事摂取量の減少、体重の減少、身体活動の増加、感情の硬直などの儀式的な行動パターンを特徴とする深刻な精神的健康状態および摂食障害です1。 AN は主に症例の約 95% で女性に影響を及ぼし、人口有病率は約 1% です2。 それは、一般的な制限型 (AN-RS) タイプと、あまり一般的ではない過食または排出型 (AN-BP) の 2 つのサブタイプに分類できます1。 治療に関する証拠は不足しており3、専門的な集学的治療により死亡率は低下しますが4、完全寛解に達するAN症例は半数未満です5。 総死亡率は 10 年あたり 5.6% と推定されており、一般人口よりもはるかに高くなります6。

ANの病因を解明するための研究にもかかわらず、ANは依然として症候群、つまり明確に定義された統一的な原因のない症状の集合である。 双子の研究では、遺伝率推定値が 50 ~ 60% であると報告されており 7、ゲノムワイド関連研究では、精神疾患、身体活動、代謝特性および身体測定学的特性との相関を示す 8 つのゲノム遺伝子座が特定されています。 これは、BMI に関連する一般的な変異とは独立しています 8,9。 病態生理学的レベルでは、AN は複数の内分泌変化 10 と、脳のさまざまな部分における神経伝達物質のシグナル伝達の混乱 11 によって特徴付けられます。

人間の消化管には、代謝産物やその他の経路を介して宿主の代謝、免疫、神経生物学に影響を与える可能性のある微生物の複雑な集合体が含まれています12。 これには、腸-微生物叢-脳の軸が含まれる可能性があり、食欲、行動、感情の調節などの脳機能に影響を与える可能性があります13。 たとえば、主に腸内細菌によって産生される細菌代謝産物カゼイン分解ペプチダーゼ B (ClpB) は、食欲不振効果を発揮する可能性がある α-メラノサイト刺激ホルモンの抗原模倣物です 14,15。

異常な腸内微生物叢がANの病因に関与している可能性があるという仮説が立てられている。 アンプリコン配列決定を使用して、AN の属レベルで腸内細菌叢を特徴付けるいくつかの小規模な研究が発表されており 16、17、18、19 、腸内細菌叢の腸内細菌叢の異常を示しています(補足注 1 を参照)。 さらに、拒食症のマウスモデルでは、腸内微生物叢の変化が、摂食行動および視床下部神経ペプチドの発現の変化と関連していることが示されています20。

 0.05, Supplementary Table 1)./p>10 kbp; 3 µg) was used to build the library. Shearing of DNA into fragments of approximately 150 bp was performed using an ultrasonicator (Covaris) and DNA fragment library construction was performed using the Ion Plus Fragment Library and Ion Xpress Barcode Adapters kits (Thermo Fisher). Purified and amplified DNA fragment libraries were sequenced using the Ion Proton Sequencer (Thermo Fisher), with a minimum of 20 million high-quality reads of 150 bp (on average) generated per library./p>60. Then we assessed presence and abundance of GMMs28 and GBMs29 in a metagenomic sample by the pipeline implemented in the R package omixerRpm (v0.3.2) as previously described28,29./p>75% (this genomic segment was excluded from the analysis). All bacterial species with SV calling were present in at least 10% of the total samples and were used for subsequent analysis./p> and =10% and relative abundance of > and =0.01% for 147 (77 AN versus 70 HC) individuals included in the dataset. Richness, alpha and beta diversity were calculated with the R package ‘fossil’72 and ‘vegan’73. Two-tailed Wilcoxon’s rank-sum test was used to determine statistically significant differences in richness and alpha diversity indices between groups. Permutational multivariate analysis of variance (PERMANOVA) at n = 999 was performed for Canberra distance. The viral–bacterial interactions in both AN-RS and AN-BP microbiome data were computed using the Sparse Correlations for Compositional (SparCC)74 algorithm. Before the SparCC analysis, the AN bacterial and viral microbiota datasets were subset to AN-RS and AN-BP datasets, which were then separately submitted for SparCC analysis./p>

3.0.CO;2-I" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F1098-108X%28200012%2928%3A4%3C451%3A%3AAID-EAT14%3E3.0.CO%3B2-I" aria-label="Article reference 34" data-doi="10.1002/1098-108X(200012)28:43.0.CO;2-I"Article CAS PubMed Google Scholar /p>