Határok az immunológiában

Táplálkozási immunológia

Szerkesztette
Caroline E. Childs

Southamptoni Egyetem, Egyesült Királyság

Felülvizsgálta
Elizabeth A. Miles

Southamptoni Egyetem, Egyesült Királyság

Xi Ma

Kínai Mezőgazdasági Egyetem, Kína

Stefan O. Reber

Pszichoszomatikus orvostudományi és pszichoterápiás klinika, Ulmi Egyetemi Kórház, Németország

A szerkesztő és a lektorok kapcsolatai a legfrissebbek a Loop kutatási profiljukban, és nem feltétlenül tükrözik a felülvizsgálat idején fennálló helyzetüket.

étrendi

  • Cikk letöltése
    • PDF letöltése
    • ReadCube
    • EPUB
    • XML (NLM)
    • Kiegészítő
      Anyag
  • Exportálás
    • EndNote
    • Referencia menedzser
    • Egyszerű TEXT fájl
    • BibTex
OSZD MEG

Eredeti kutatás CIKK

  • 1 Mikrobiális Patogenezis Központ, az Országos Gyermekkórház Kutatóintézete, Columbus, OH, Egyesült Államok
  • 2 Mead Johnson Gyermektáplálkozási Intézet, Evansville, IN, Egyesült Államok
  • 3 Gyermekgyógyászati ​​Klinika, Ohio Állami Egyetem Orvostudományi Főiskola, Columbus, OH, Egyesült Államok

Háttér: A stresszes ingereknek való kitettség szabályozza a gyulladásos folyamatokat és megváltoztatja a bél mikrobiotáját. A prebiotikumok, beleértve a hosszú láncú fermentálható rostokat és a tejoligoszacharidokat, képesek korlátozni a gyulladást a bél mikrobiotájának modulációja révén. Annak megállapítására, hogy a prebiotikumok csillapítják-e a stressz okozta gyulladást és a mikrobiota perturbációit, az egereket kontroll étrenddel vagy galaktooligoszacharidokkal, polidextrózzal és szialilaktózzal (GOS + PDX + SL) vagy sialyllaktózzal (SL) kiegészített étrenddel etették 2 héten át a 6 napos kitettség társadalmi zavar stresszornak. A lépeket immunreaktivitási vizsgálatokhoz gyűjtöttük. A vastagbél tartalmát 16S rRNS génszekvenálás, sörétes metagenomikus szekvenálás és UPLC-MS/MS segítségével vizsgáltuk a bél mikrobiomjában és a metabolomban a stressz és az étrend által kiváltott változások szempontjából.

Eredmények: A stressz fokozta a keringő IL-6-t és fokozta a splenocita immunreaktivitását az an ex vivo LPS kihívás. A GOS + PDX + SL vagy SL tartalmú diéták önmagukban gyengítették ezeket a válaszokat. A stressz expozíció nagy változásokat eredményezett a bél metabolomjában, beleértve az aminosavak, peptidek, nukleotidok/nukleozidok, triptofán metabolitok és B-vitaminok erőteljes elmozdulását. Több B-vitamin fordítottan kapcsolódott az IL-6-hoz, és azokat egerekben növelték, akiket GOS + PDX + SL vagy SL diétával tápláltak. A stresszes egerekben különféle mikrobaközösségek mutatkoztak, kisebb mennyiségben Lactobacillus spp. és nagyobb mennyiségű Bacteroides spp. Az étrend kiegészítése GOS + PDX + SL-vel, de nem csak SL-vel, ortogonálisan megváltoztatta a mikrobiómát és fokozta a Bifidobacterium spp. A GOS + PDX + SL diétával táplált egerek metagenómával összeállított genomjai (MAG) géneket mutattak be Bifidobacterium MAG for de novo B-vitamin szintézis. A B-vitaminok közvetlenül csillapították a citokintermelés stressz okozta exacerbációját az LPS-stimulált lépsejtekben.

Következtetések: Összességében ezek az adatok azt mutatják, hogy a vastagbél metabolitjai, beleértve a B-vitaminokat, reagálnak a pszichoszociális stresszre. Az étrendi prebiotikumok helyreállítják a vastagbél B-vitaminokat és korlátozzák a stressz okozta gyulladásokat.

Bevezetés

A gasztrointesztinális mikrobiotának mélyreható hatása lehet az egészségre a gazda immun-, anyagcsere- és idegrendszerének modulációja révén (1, 2). A káros környezeti ingereknek való kitettség, beleértve a pszichoszociális vagy fizikai stresszt is, jelentősen befolyásolhatja a vastagbél mikrobiotáját azáltal, hogy csökkenti az egészséges bélmikrobiómához kapcsolódó taxonok számát (pl., Lactobacillus), miközben növeli az opportunista kórokozók számát (3–12). A bél mikrobiotájában a stressz által kiváltott módosítások párhuzamos változásokkal társultak a központi idegrendszer biológiájában, viselkedésében és az immunrendszer aktiválásában (4, 7, 11, 13). A mikrobiom stressz által kiváltott változásainak és az immunrendszernek közvetlen kapcsolatát kimutatva nemrégiben kimutatták, hogy a csíra nélküli recipiens egerekbe transzplantált stressz hatásának kitett egerek vastagbéltartalma súlyosbított gyulladáshoz vezet immunválaszra adott válaszként (14). Ezek az eredmények rávilágítanak a bél mikrobiotáját megcélzó stratégiák kidolgozásának fontosságára a stressz káros hatásainak korlátozása érdekében.

Annak eldöntésére, hogy a prebiotikumok hatékonyak-e a stressz immunrendszeri aktivitásra gyakorolt ​​káros hatásainak megakadályozásában, egereknek kitettük az olyan társadalmi zavar (SDR) stresszt, amelyet jól validáltak és széles körben alkalmaznak a viselkedéstudományokban és az idegtudományokban (28–30). Korábban kimutattuk, hogy az SDR súlyosbítja a betegség hajlamával és megváltozott viselkedésével járó gyulladásos reakciókat (31, 32). A válasz alapjául szolgáló potenciális mechanizmusként laboratóriumunk és mások a stressz okozta bél mikrobiota zavarokat összekapcsolják a diszfunkcionális immunválaszokkal, amelyek végül hozzájárulnak a betegség hajlamához (33, 34). Ezért indokoltak azok a terápiák, amelyek megváltoztatják a bél mikrobiotáját és korlátozzák a stressz okozta gyulladást. Itt megvizsgáltuk, hogy a GOS-t, PDX-et és/vagy SL-t tartalmazó étrendek megakadályozzák-e a stressz immunfunkcióra gyakorolt ​​káros hatásait azáltal, hogy elősegítik a gyulladásgátló mikrobiális metabolitokat.

Anyagok és metódusok

Állatok

Kísérleti diéták és kísérleti tervezés

Érkezéskor az állatokat véletlenszerűen olyan ketrecekhez rendelték, amelyek AIN-93G kontroll étrendet kaptak, kiegészítve 15 g/kg galaktooligoszachariddal (GOS; FrieslandCampina, Zwolle, Hollandia), 15 g/kg polidextrózzal (PDX; Danisco, Terre Haute, IN) és 2,2 g/kg Lacprodan SL-10 szialilaktóz (SL; Arla Foods Ingredients Group P/S, Aarhus, Dánia; „GOS + PDX + SL” jelöléssel); vagy AIN-93G csak 2,2 g/kg SL-el kiegészítve („SL” jelöléssel). Az étrendeket izokalórikusan állítottuk össze, és hasonló szénhidrát-, fehérje- és zsírszinteket tartalmaztak az AIN-93G specifikációk alapján. Minden étrend azonos mennyiségű ásványi anyagot (AIN-93G-MX-94046, 35 g/kg) és vitaminokat (AIN-93-VX- 94047, 10 g/kg) tartalmazott. Az egereket véletlenszerűen hozzárendeltük a nem stressz kontrollállapothoz vagy a társadalmi zavarokat okozó stresszornak való kitettséghez. Szociális zavarok egymást követő hat napon következtek be, a székletmintákat az 5. stressz-expozíció napját követő reggelen vették fel, a metabolitok pedig a stressz-expozíció 6. napját követő reggelet értékelték.

Szociális zavar (SDR) stressz

Metabolomika

A nyers adatokat a Metabolon hardverével és szoftverével nyertük ki, azonosítottuk a csúcsot és dolgoztuk fel minőségellenőrzést. A vegyületeket több mint 3300 tisztított standard könyvtárának összehasonlításával azonosítottuk a visszatérő ismeretlen entitásokkal. A biokémiai azonosítások a javasolt azonosítás szűk RI-ablakán belüli retenciós indexen, a könyvtárral való pontos tömegegyeztetésen (± 10 ppm), valamint a kísérleti adatok és az autentikus standardok közötti MS/MS előre és hátra mutató pontszámokon alapultak. A csúcsokat a görbe alatti terület segítségével számszerűsítettük. Az értékeket normalizáltuk, hogy figyelembe vegyük a futtatási napok változékonyságát, és az intenzitási értékeket átértékeltük, hogy a medián értéke 1 legyen.

16S rRNS génszekvenálás

A székletmintákat úgy vettük össze, hogy az egereket steril ketrecbe helyeztük, és székletpelleteket gyűjtöttünk. A székletpelletekből DNS-t nyertek ki (

10 mg) QIAamp Fast DNA Stool Mini Kit alkalmazásával, a gyártó utasításainak betartásával, kisebb módosításokkal. Röviden, a székletet 45 percig inkubáltuk 37 ° C-on lizozim pufferben (22 mg/ml lizozim, 20 mM TrisHCl, 2 mM EDTA, 1,2% Triton-x, pH 8,0), majd gyöngyveréssel 150 másodpercig 0,1 mm-rel cirkónia gyöngyök. A mintákat 5 percig 95 ° C-on inkubáltuk InhibitEX pufferrel, majd 70 ° C-on 10 percig inkubáltuk proteináz K-val és AL-pufferrel. Ezt a lépést követve követtük a QIAamp Fast DNA Stool Mini Kit izolációs protokollt, kezdve az etanol lépéssel. A DNS-t a Qubit 2.0 fluorométerrel (Life Technologies, Carlsbad, Kalifornia) számszerűsítettük a dsDNS Broad Range Assay Kit segítségével. A mintákat legalább 5 ng/μl-re standardizáltuk, mielőtt könyvtár-előkészítés céljából elküldtük őket a Molecular and Cellular Imaging Center-be (MCIC), Wooster, OH. Az amplifikált PCR könyvtárakat a V4-V5 16S rRNS hipervariábilis régió 250 nt régiójának mindkét végéből szekvenáltuk egy Illumina MiSeq alkalmazásával. A DADA2 és a mikrobiális ökológia kvantitatív betekintése [QIIME] 2.0 (36) felhasználásra került az amplikon feldolgozásához, a minőségellenőrzéshez és a downstream taxonómiai hozzárendeléshez a ribosomális RNS adatbázis SILVA segítségével (37).

Metagenomikus szekvenálás, összeállítás és kommentár

A 16S rRNS génanalízishez (a fenti) kivont DNS-t benyújtották az Ohio Állami Egyetem Genomics Shared Research létesítményében a GOS + PDX + SL-stressz csoport egyik mintájának metagenomikus szekvenálására. A könyvtár létrehozása előtt mikrobiális DNS-dúsítást hajtottak végre a NEBNext Microbiome DNS Enrichment kit (New England BioLabs, Ipswich, MA) felhasználásával, a gyártók protokolljai szerint. A könyvtárakat az NExtera XT Library System segítségével állítottuk elő, a gyártó utasításainak megfelelően. A genomi DNS-t ultrahanggal nyírták, és a fragmenseket a végén helyreállították. A szekvenáló adaptereket ligáltuk, és a könyvtár fragmenseit öt ciklus PCR-rel amplifikáltuk a szilárd fázisú reverzibilis immobilizációs méret kiválasztása, a könyvtár kvantifikálása és validálása előtt. A könyvtárakat az Illumina HiSeq 4000 platformon szekvenálták. Az összes nyers leolvasást mind az 5 ', mind a 3' végből Sarlóval vágtuk le, majd mindegyik mintát külön-külön állítottuk össze az IDBA-ud segítségével az alapértelmezett paraméterek felhasználásával (38). Az összes ≥ 2 kb méretű állványt MetaBat2 alkalmazásával rögzítettük (39). A géneket MetaProdigal (40) alkalmazásával hívtuk meg, és Diamond (41) segítségével annotáltuk az UniRef adatbázishoz (42).

Statisztikai elemzések

A statisztikai elemzéseket megelőzően a baktériumok arányát a nemzetségi rendszertanhoz rendeltük, majd log transzformációval normalizáltuk (13, 43). A normalizált baktériumarányokat két faktoros ANOVA alkalmazásával elemeztük, stressz (stressz nélküli és stresszes) x étrenddel (kontroll vs. GOS + PDX + SL vs. SL) az alanyok közötti tényezőként. A Benjamini – Hochberg false discovery rate (FDR) módszert alkalmazták az 1. típusú hiba elkerülése érdekében.

Annak megállapításához, hogy a vastagbél metabolomja mennyiben különbözött a stressz állapotoktól és az étrendektől, a Random Forest (RF) osztályozást a R statisztikai csomag. Az RF-t minden metaboliton legalább 1000 fa felhasználásával végeztük Matthews korrelációs együtthatóval (Ügyfélközpont) osztályozási hatékonyság értékelésére használják (44, 45). Ezután annak megértéséhez, hogy mely metabolitok különböztetik meg legjobban a stresszt és a diéta állapotát, a Boruta funkcióválasztó algoritmust vezették be (46 A Boruta jellemzők kiválasztása RF-t használ, és iteratív módon összehasonlítja a változók fontosságát az ál-véletlen változók fontosságával. Az ál-véletlenszerű változóknál lényegesen rosszabb jelentőségű változásokat egymás után eldobtuk, ezzel korlátozva a véletlenszerű szignifikancia és az I. típusú hiba esélyét (44). A Boruta-szelekcióval „megerősített” változókat elérhetőnek ítélték további elemzés céljából. A metabolikus útvonal elemzését a Boruta által megerősített tulajdonságokon végeztük a KEGG Metabolikus referencia útvonal alkalmazásával (47).

A splenocita reaktivitását 2 faktoros ANOVA alkalmazásával elemeztük stresszel és étrenddel (1. kísérlet)/B-vitaminnal (3. kísérlet), mint az alanyok közötti tényezőt csak az LPS-sel kezelt sejtek között. A 3. kísérlet esetében az egyes állatok lépsejtjei egyenletesen oszlottak el az összes B-vitamin-kezelés között, és így belüli tényezőként kezelték őket. Dunneté poszt-hoc elemzést alkalmaztunk az egyes kezelések (étrend vagy B-vitamin) összehasonlításához csak a kontrollcsoportokhoz.

Eredmények

A stressz okozta immunaktivációt az étrendi oligoszacharidok csillapítják

Annak megvizsgálására, hogy a prebiotikumok miként csökkenthetik a stressz okozta immunaktiválást, etettünk egereket (n = 56) kontroll étrend, GOS-szal, PDX-szel és SL-vel kiegészített étrend, vagy csak SL-vel kiegészített étrend 2 hétig. Az egerek fele minden diétás kezelés során (n = 9–10/diéta csoport), napi 2 órán át, 6 napig szociális zavarok (SDR) stresszornak voltak kitéve. Az SDR után huszonnégy órával az egereket feláldoztuk a szövetgyűjtéshez (Methods Summary; 1. kiegészítő ábra). A kontroll étrendet tápláló stressz hatásának kitett egereknél megemelkedett a szérum IL-6 és a léptömeg a stressz nélküli egerekhez viszonyítva, ami együttesen a stressz okozta immunaktivációt jelzi, összhangban a korábbi jelentésekkel (34, 48) (1A, B ábra, o (0,05, Tukey HSD).

Idézet: Allen JM, Jaggers RM, Solden LM, Loman BR, Davies RH, Mackos AR, Ladaika CA, Berg BM, Chichlowski M és Bailey MT (2019) Diétás oligoszacharidok csillapítják a stressz okozta rendellenességeket az immunreaktivitásban és a mikrobiális B-vitamin anyagcserében. Elülső. Immunol. 10: 1774. doi: 10.3389/fimmu.2019.01774

Beérkezett: 2018. december 31 .; Elfogadva: 2019. július 15 .;
Publikálva: 2019. július 29.

Caroline Elizabeth Childs, University of Southampton, Egyesült Királyság

Xi Ma, Kínai Mezőgazdasági Egyetem (CAU), Kína
Elizabeth Anne Miles, a Southamptoni Egyetem, Egyesült Királyság
Stefan Oskar Reber, Ulmi Egyetem Orvosi Központ, Németország

† Ezek a szerzők egyformán járultak hozzá ehhez a munkához