体外微生物群模型重现并预测个体对膳食乳化剂的敏感性In vitro microbiota model recapitulates and predicts individualised sensitivity to dietary emulsifier | Gut

硒与微生态 / 来源:gut.bmj.com美国 - 英语2025-09-08 21:33:35 - 阅读时长5分钟 - 2242字
该研究通过体外微生物群模型(MBRA)和宏基因组分析,发现个体对膳食乳化剂羧甲基纤维素(CMC)的敏感性可被预测。CMC敏感性与特定的微生物组特征相关,且可通过粪菌移植验证其在肠道炎症中的作用,为个性化营养策略提供了理论基础。研究还表明,MBRA模型可稳定培养人类微生物群,再现个体差异,并成功预测健康受试者对CMC的敏感性。
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体外微生物群模型重现并预测个体对膳食乳化剂的敏感性

Gut微生物群

原创研究

背景

非吸收性膳食乳化剂(如羧甲基纤维素CMC)会直接干扰肠道微生物群,诱发小鼠慢性肠道炎症。一项随机对照喂养研究(人类乳化剂功能研究FRESH)发现,CMC对部分健康个体的肠道微生物群具有不利影响,但并非所有个体均敏感。

目的

本研究旨在建立通过基线微生物群预测个体乳化剂敏感性的方法。

方法

通过体外微生物群模型(MBRA)评估其再现和预测个体乳化剂敏感性的能力。通过宏基因组分析识别乳化剂敏感性特征。

结果

MBRA中培养的人类微生物群暴露于CMC后,重现了FRESH研究中观察到的个体差异敏感性。选择性对照组受试者的微生物群在MBRA模型中对CMC暴露高度敏感。CMC诱导的微生物群扰动性与基线宏基因组特征相关,提示可通过宏基因组预测膳食乳化剂敏感性。将MBRA模型判定为CMC敏感的微生物群移植至IL-10−/−无菌小鼠后,CMC喂养诱发明显结肠炎,而判定为不敏感的微生物群则无此现象。

结论

个体对乳化剂的敏感性源于其基线微生物群特征,这为基于微生物群的个性化营养策略奠定了基础。

数据可用性声明

本研究所有数据均包含在文章或补充材料中。

研究亮点

  • 通过体外微生物群模型可预测粪便样本对乳化剂的敏感性
  • 乳化剂敏感性与在健康个体和慢性炎症患者中普遍观察到的宏基因组特征相关

对研究、实践或政策的影响

这些发现强调在个性化营养中需仔细考虑个体乳化剂敏感性差异。

引言

肠道微生物群对宿主生理具有重大有益影响,包括驱动免疫系统成熟和阻止病原体定植。然而,微生物群组成和功能的有害改变(即菌群失调)会促进包括炎症性肠病(IBD)和代谢紊乱等多种慢性炎症疾病。加工食品中的添加剂(如乳化剂)可通过改变微生物群组成和基因表达促进炎症。

近期通过随机双盲对照喂养研究发现,合成乳化剂CMC对健康人类的肠道微生物群具有影响,但影响程度存在显著个体差异。我们之前的研究表明,CMC消耗会引起部分受试者微生物群组成和代谢组的剧烈改变,并伴随微生物群侵袭,提示存在个体间CMC敏感性差异。这种差异可能源于基线微生物群特征,因为将CMC敏感个体的微生物群移植到无菌IL10−/−小鼠后,CMC暴露引发严重结肠炎,而CMC耐受个体的微生物群则具有保护作用。

结果

MBRA模型忠实重现FRESH受试者微生物群

我们近期报道的FRESH研究显示,CMC对肠道微生物群的影响在个体间存在异质性。在7名CMC组受试者中,仅2人表现出微生物群组成和侵袭性的显著变化,被定义为CMC敏感。我们采用MBRA模型,在体外动态稳定培养人源微生物群。16名FRESH受试者(9名对照组,7名CMC组)的粪便样本接种到三重MBRA腔室中,纵向采样8天并进行16S rRNA基因测序。

MBRA重现FRESH研究的个体化CMC敏感性

MBRA系统暴露于CMC后,成功重现了FRESH研究中观察到的个体化敏感性。CMC敏感个体对应的MBRA微生物群发生显著变化,而CMC不敏感个体的MBRA系统保持稳定。

通过宏基因组特征预测CMC敏感性

通过宏基因组分析发现,78个功能标记物与CMC敏感性显著相关。这些标记物主要来自Clostridium、Dorea、Coprobacillus和Escherichia属。在独立的欧洲队列(Metacardis和Mucosa队列)中验证显示,这些标记物在健康个体和慢性炎症患者中普遍存在。

体内验证CMC敏感性预测

将MBRA判定为CMC敏感和不敏感的微生物群移植到IL-10−/−无菌小鼠后,CMC喂养仅在敏感组小鼠中引发严重结肠炎,并观察到微生物群侵袭现象。

CMC敏感性与整个FRESH队列的微生物群特征相关

通过比较4名CMC敏感和12名CMC不敏感供体的基因组和功能参数,发现CMC敏感性并非由特定菌种缺失或丰度差异引起,而是由功能层面的宏基因组特征决定。

讨论

该研究证实MBRA体外微生物群模型能够预测个体对CMC的敏感性。宏基因组分析揭示的78个功能标记物虽无法明确具体机制,但提示CMC敏感性由特定代谢通路的存在而非缺失驱动。这些发现扩展了乳化剂对肠道炎症影响的研究,并支持通过个性化营养策略避免特定食品添加剂的应用。

材料与方法

试剂与样本收集

CMC(E466)购自Sigma。新鲜粪便样本来自宾夕法尼亚大学的人类表型组科学中心的FRESH研究受试者。样本在-80℃冷冻保存。

MBRA系统建立与处理

MBRA系统在厌氧室中准备,包含24个独立腔室。粪便样本制备后接种至MBRA腔室,维持1.875 mL/h流速。稳定72小时后,部分腔室给予0.1% CMC处理120小时。

细菌DNA提取与定量

使用QIAamp 96 PowerFecal试剂盒提取DNA,通过16S rRNA qPCR定量细菌密度。

微生物群分析

16S rRNA基因测序采用Illumina MiSeq平台,使用QIIME2进行分析。

代谢组学分析

通过1H NMR进行代谢物分析,采用Chenomx软件处理数据。

粪菌移植实验

无菌IL-10−/−小鼠接受CMC敏感或不敏感的粪菌移植后,给予1% CMC饮水16周。

组织学与免疫化学分析

结肠组织进行H&E染色和CD68免疫组化分析,使用Lamina切片扫描仪获取高分辨率图像。

统计分析

采用t检验、Mann-Whitney检验和ANOVA进行统计分析,显著性标准为p≤0.05。

【全文结束】