Darmmikroben und Metaboliten zeigen, wie Lebensstiländerungen dazu beitragen, Typ -2 -Diabetes zu verhindern

Eine neue Studie zeigt, wie Darmbakterien und Blutmetaboliten ein frühes Diabetesrisiko signalisieren und wie maßgeschneiderte Ernährung und Bewegung den Trend umkehren können.

FBG und OGTT wurden verwendet, um Personen mit unterschiedlichem Grad an Glukoseunverträglichkeit zu überprüfen. Der GBDT -Algorithmus wurde verwendet, um Plasma -Metaboliten auf der Grundlage gesammelter Daten aus FFQ, klinischen Tests und Darmmikrobiomprofilen vorherzusagen. N gibt die Stichprobengröße für die beiden Kohorten oder die Anzahl der Merkmale in den Datensätzen der Ernährung, klinischen, Darmmikrobiom und Plasma -Metabolom an.

In einer kürzlich in der Zeitschrift kürzlich studierten Studie NaturmedizinDie Forscher führten eine Metabolom -Profilerstellungsstudie durch, um die Rolle von mikrobiellen Metaboliten bei Prädiabetes und Typ -2 -Diabetes (T2D) zu untersuchen. Sie verwendeten zwei schwedische Kohorten mit 1.167 Teilnehmern im Alter von 50 bis 64 Jahren für ihre Analysen.

Die Studienergebnisse zeigten das Vorhandensein von 502 Blutmetaboliten, die mit einer beeinträchtigten Glukosehomöostase verbunden waren, von denen 143 mit dem menschlichen Darmmikrobiom in Verbindung gebracht wurden. Die Studie unterstreicht die Rolle der mikrobiom-Metabolom-Dynamik bei Prädiabetes und T2D-Pathophysiologie und die Rolle von kurzfristigen Lebensstilveränderungen (Ernährung und Bewegung) bei der Modulation dieser Dynamik.

Hintergrund

Typ -2 -Diabetes (T2D) ist ein globales Problem der öffentlichen Gesundheit, das schätzungsweise mehr als 830 Millionen Erwachsene betrifft. Die Erkrankung ist chronisch, gekennzeichnet durch die Unfähigkeit des Körpers, den Glukosestoffwechsel angemessen zu regulieren, was zu übermäßig hohen Blutzuckerspiegel führt, was möglicherweise zu Komplikationen wie Herz -Kreislauf -Erkrankungen (CVDs), Nierenerkrankungen, Nervenschäden und erhöhtem Sterblichkeitsrisiko führt.

Alarmenderweise wächst die Prävalenz von T2D mit beispiellosen Raten und stieg von 200 Millionen im Jahr 1990 auf mehr als 830 Millionen im Jahr 2022. Die Forschung hat gezeigt, dass die Pathophysiologie der Erkrankung stark kompliziert ist und sich aus dem Zusammenspiel zwischen genetischen und Umweltvariablen ergibt. Jüngste Studien haben die umfassende Rolle der Ernährung und des Darmmikrobioms bei der T2D -Pathogenese vorgeschlagen, wobei schätzungsweise 70% der T2D -Inzidenz nun auf suboptimale Diäten und ihre nachteiligen Auswirkungen auf Darmbakterien zurückzuführen sind.

Leider bleibt der mechanistische Einfluss von Darmmikrobienmetaboliten auf die T2D -Pathogenese und das Fortschreiten kaum bekannt.

Über die Studie

Die vorliegende Studie zielt darauf ab, diese Lücken in der Literatur zu behandeln, indem Darmmikrobialmetaboliten identifiziert werden, die die Glukosekontrolle (Human) modulieren und wiederum zu Prädiabetes und T2D beitragen. Die Studiendaten wurden aus zwei schwedischen Prediabetes -Kohorten erhalten – die beeinträchtigte Glukosetoleranz (IGT; N = 697) Kohorte, die als „Entdeckung“ -Kohorte diente, und die schwedische kardiopulmonale Bioimage -Studie (Scapis; N = 470), die als „Validation“ -Kohorts diente.

Die Studiendatenerfassung umfasste morgendliche Fasten -Glukosemessungen, einen 75G oralen Glukose -Toleranztest (OGTT) und eine Sammlung venöser Blutproben. Die Ergebnisse dieser Tests im Tandem mit den Kriterien der Weltgesundheitsorganisation von 1999 wurden verwendet, um die Studienteilnehmer in fünf Untergruppen zu unterteilen: 1. Normale Glukosetoleranz (NGT), 2. Isolierte Beeinträchtigung des Nüchternes Nüchtern -Glukose (IFG), 3. Unbeliebtes Glukosetoleranz (IGT), 4. Kombinierte Glucose -Untoleranz (CGI) und 5.

Gesammelte Blutproben wurden unter Verwendung der Metabolon -Plattform einer Plasma -Metabolomik unterzogen. Mikrobiell assoziierte Metaboliten wurden unter Verwendung von Entscheidungsbäumen für Gradienten-Boosting und zufälligem Waldmaschungslernen (ML) identifiziert.

Darüber hinaus mussten die Teilnehmer FindRISC -Fragebögen ausfüllen (die die Insulinresistenz stärker widerspiegeln als Glykämie) und Fäkalienproben liefern, die über Metagenomics -Assays einer fäkalen mikrobiellen Profilierung ausgesetzt waren.

Studienergebnisse

Es wurde beobachtet, dass die Studienteilnehmer zwischen 50 und 64 Jahre alt waren, wobei die OGTT-basierte Untergruppenklassifizierung 220 Teilnehmer mit NGT, 185 mit IFG, 173 mit IGT, 74 mit CGI und 45 mit screenerischer T2D enthüllt. Die Blutplasma -Metabolomik der Teilnehmer zeigte 978 Plasma -Metaboliten, die hauptsächlich aus dem Metabolismus von Lipiden (45,4%) und Aminosäuren (22,1%) gewonnen wurden.

Gradienten-gesteigerte Entscheidungsbaummodelle (GBDT) zeigten 645 Metaboliten in der Entdeckungskohorte, die signifikant mit IFG, IGT, CGI oder T2D assoziiert sind. Von diesen überlappten 502 Metaboliten in der Validierungskohorte mit Bedeutung, was auf ihre Rolle als potenzielle Biomarker für die Glukosekontrolle (Prediabetes und T2D -Biomarker) hindeutet. Bemerkenswerterweise waren 143 dieser Metaboliten mit Mikrobiomdaten und 272 mit Diätdaten verbunden.

„Diese Ergebnisse zeigen, dass potenzielle Determinanten in Prädiabetes und T2D bestehen bleiben, wobei das Darmmikrobiom allein fast ein Drittel der Blutmetabolitenvarianz ausmacht, die zweimal bei gesunden Personen gemessen wurden.“

Es wurde festgestellt, dass sich identifizierte Metabolomikprofile mit zuvor identifizierten Signaturen von Prädiabetes, T2D, akutem Koronarsyndrom (ACS), Herzinsuffizienz (HF) und Nierenerkrankung (KD) überlappen. Dies bestätigt, dass die Dynamik der mikrobiomemetabolomen Dynamik vor Beginn der CVD gestört wird, wodurch potenzielle frühe Interventionsziele gegen kardiometabolische Erkrankungen auftreten. Zum Beispiel die Metaboliten -Hippurate -vermittelten Wechselwirkungen zwischen spezifischen Darmbakterien (Hominifimenecus microfluidus Und Blautia wexlerae) mit beobachteten bidirektionalen Mediationseffekten (21,1% von H. microfluidusEinfluss auf B. Wexlerae wurde durch Hippurate vermittelt).

Die Ko-Analyse von Lebensstil- und Metabolomdaten ergab, dass ~ 65,9% der identifizierten Metabolitenbiomarker mit reversiblen Lebensstilveränderungen verbunden sind, wodurch das Potenzial zur Überwachung der Auswirkungen von Bewegungs- oder Diätinterventionen bei der erfolgreichen Vorbeugung oder Behandlung von diabetischen Ergebnissen hervorgehoben wird. Hohe Kaffeeaufnahme, häufig in der schwedischen Kohorte, reduzierte diätbedingte Metabolitenvariabilität, unterstreicht die populationsspezifischen mikrobiomen Anpassungen. Bemerkenswerterweise war das Metaboliten-Imidazolpropionat in IGT erhöht, aber in der SCAPIS-Kohorte nicht validiert, was auf eine populäre Variabilität hinweist.

Heatmap zeigt die überlappenden Metaboliten, die an Aminosäure, Lipid- und Xenobiotika-Metabolismus (n = 123) in zwei klinischen Studien der Ernährung (14 Tage) oder dem Training für 1-h (vor, 120 und 180 min) mit diesen 502 veränderten Metaboliten in Prädiabetes und T2D beteiligt sind. Reaktionen (y, ja; n, nein) durch Diät (D) oder Übung (e) oder beide (b) wurden geklustert und sind in unterschiedlichen Farben neben den Zeilen -Clustering -Zweigen gezeigt. Repräsentative Metaboliten, einschließlich 14 Überlappung mit Abb. 4f, sind rot und fünf weitere in Schwarz. Der Wilcoxon-Rang-Sum-Test und eine Einweg-Varianzanalyse mit wiederholten Messungen wurden verwendet, um veränderte Metaboliten in den Kohorten bzw. zwei Längsendatensätzen (PADJ <0,1) zu identifizieren.

Schlussfolgerungen und zukünftige Anweisungen

Die vorliegende Studie zeigt die Rolle der mikrobiom-Metabolom-Dynamik bei der Veränderung der menschlichen Glukosehomöostase, der Auslöser von Prädiabetes und T2D. Es unterstreicht die Bedeutung und das Potenzial von Veränderungen des Lebensstils, insbesondere für Ernährung und Bewegung, bei der Anpassung und Überwachung dieser Dynamik, um optimale gesundheitliche Ergebnisse zu erzielen. Die Ergebnisse wurden in GF/CONV-R-Mäusen und externen Kohorten (israelisch, Twinsuk) weiter validiert, was ihre Robustheit stärkt. Optimale Vorteile erfordern wahrscheinlich die Kombination von Ernährungs- und Trainingsinterventionen, wie durch den Lebensstil-spezifischen Metabolitenmodulation gezeigt (z. B. Fettsäuren mit verzweigten Ketten, die durch Bewegung, 7-hoc-HOCA mit Diät) verbessert wurden.

„Das Verständnis der Verbindungen zwischen Ernährung, Darmmikrobiota und klinischen Faktoren liefert wertvolle Einblicke in T2D und unterstreicht die Notwendigkeit verschiedener Interventionsstrategien. Diese Ressource kann ein erhöhtes Verständnis dafür liefern, wie Darmmikrobiota T2D beeinflusst und dazu beitragen kann, neue Ziele für das Diabetes -Management zu identifizieren.“

Die Autoren der Studie haben einen Open-Access-Webserver entwickelt (der zukünftige Forscher eine benutzerfreundliche Plattform für Metabolom-Exploration, Metaanalyse und Datenvisualisierung bieten.

Quellen: