ISSN 2412-4036 (print)
ISSN 2713-1823 (online)

Diagnostical value of intestinal microbiota as one of the leading factors of the development of ulcerative colitis in type 2 diabetes mellitus patients

Lagutina S.N., Pashkova A.A., Dudurich V.V., Danilov L.G., Ermachenko E.D.

1) N.N. Burdenko Voronezh State Medical University of the Ministry of Healthcare of Russia; 2) Serbalab LLC, Saint Petersburg; 3) Saint Petersburg State University
Abstract. Incidence of ulcerative colitis (UC) in the structure of gastroenterological pathology is steadily increasing. Presence of comorbid conditions, including type 2 diabetes mellitus (T2 DM2), contributes to the development of UC complicated forms. The progressive course and resistance to the main groups of drugs lead to disability of the working part of population. The search for new diagnostic markers could help to the timely initiation of therapy, which will shorten time periods for clinical and endoscopic remission.
The aim: to assess the biodiversity of the gut microbiota in patients with UC and T2 DM.
Material and methods. 16S rRNA sequencing of the intestinal microbiota in 100 patients (80 patients with UC and T2 DM2, 20 patients with UC, 20 somatically healthy patients) was performed. Diagnosis of UC was verified using laboratory and instrumental research methods. The average age of the examined groups of patients was 50.1 ± 8.3 years.
Results. The study group was consisted mostly by patients with mild UC. When assessing the intestinal microbiota in patients with UC and T2 DM2, a significantly important increase of quantitative amount of bacterial specimens involved in carbohydrate metabolism (Akkermansia, Dorea, Collinsella, Lachnospira) was fixed. Correlation between representatives of methane producers group and the presence of an inflammatory process in UC, as well as an increase in the opportunistic and pathogenic cluster were found.
Conclusion. An increase of the amount of Firmicutes representatives was found in UC patients comparatively to the control group. At the same time, an increase of the amount of methane-producing bacteria can be one of the non-invasive criteria for assessing the severity of UC with underlying T2 DM2. The obtained data, indicating new potential mechanisms for UC development, can serve as the basis for improving the diagnosis and treatment of this pathology in the presence of comorbid conditions.

Keywords

intestinal microbiota
ulcerative colitis
type 2 diabetes mellitus
Mayo index
16s micro­biota sequenation

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время среди патологий кишечника наиболее часто встречаются заболевания с аутоиммунным типом воспаления, к которым относится язвенный колит (ЯК). Этиология ЯК остается неизвестной, определены только ведущие факторы, способствующие поддержанию хронического воспаления и аутоагрессии [1]. Данная патология встречается среди пациентов молодого и среднего возрастов (около 40 тыс. человек на территории России), при этом ежегодный прирост частоты ее встречаемости составляет более 11%, в связи с чем актуальной проблемой остается поиск новых маркеров в диагностике ЯК [2].

В результатах современных исследований отмечается важная роль воздействия кишечной микробиоты в развитии воспалительных заболеваний кишечника (ВЗК). Прогрессирующим фактором воспаления при ЯК может быть дисбаланс между представителями различных кластеров бактерий. Уменьшение микробного биоразнообразия с последующим нарушением метаболизма бактерий способствует развитию этой патологии [3–6]. Есть сведения об участии представителей кишечной микробиоты в гомеостазе глюкозы с последующим нарушением процессов всасывания и снижения чувствительности тканей к инсулину, формированием инсулинорезистентности и сахарного диабета 2-го типа (СД 2). Это обусловлено развитием метаболического дисбиоза у лиц с ВЗК вследствие дисбиоза кишечных групп бактерий [7, 8].

Известно, что у пациентов с ЯК доминирующими типами кишечной микробиоты являются Firmicutes, Bacteroidota. Родовидовые представители этих мироорганизмов могут быть вовлечены в развитие воспалительного процесса и выступать новым биомаркером заболевания. Определение численности представителей кишечной микробиоты, оценка родовидового биоразнообразия может служить вспомогательным диагностическим критерием, способствующим своевременной верификации диагноза для пациентов с ЯК на фоне СД 2, а также другой коморбидной патологии [9, 10].

Цель исследования – оценить биоразнообразие кишечной микробиоты у пациентов с ЯК на фоне СД 2.

МАТЕРИАЛ И МЕТОДЫ

Проведено 16S рРНК секвенирование микробиома кишечника у 80 пациентов с ЯК и СД 2, 20 пациентов с ЯК и 20 соматически здоровых пациентов. Средний возраст обследуемых составил 50,1 ± 8,3 года.

Участникам выполнялось исследование лабораторных показателей: общий анализ крови (ОАК), оценка С-реактивного белка (СРБ), фекального кальпротектина (исследовался только при первичном обращении пациентов), глюкозы, липидного спектра (общего холестерина, липопротеидов низкой плотности), гликированного гемоглобина (HbA1c). Забор биоматериалов осуществлялся в период клинической ремиссии симптомов ЯК (поддерживающая терапия была идентичной во всех исследуемых группах – прием препаратов группы 5-аминосалициловой кислоты) в рамках динамического наблюдения на амбулаторном этапе.

В плане коррекции симптомов СД 2 сахаро­снижающая терапия у исследуемых была одинаковой – использование пероральных сахароснижающих средств из группы бигуанидов. Тотальную ДНК выделяли из образцов кала и сыворотки, подвергнутых гомогенизации в лизирующем растворе. Гомогенизация проводилась вместе с шариками, с последующей экстракцией ДНК методом сорбентной колонки. Биоинформатическая обработка полученных результатов выполнялась с применением биоинформатического пайплана, реализованного на языках программирования R v.3.6 и Python3 [11]. На первом этапе обработки последовательности праймеров обрезались для парных прочтений. Прочтения, не содержащие последовательности праймеров, удалялись. Затем производилось удаление прочтений с плохим качеством (балл Phred не менее 10) и коротких прочтений (не менее 200 пар нуклеотидов) [12]. После определения вариантов последовательностей прочтения конкатенировали, а полученные последовательности использовали для таксономической классификации (метод Naive Bayes) с применением референсной базы данных SILVA v138 [13, 14]. Идентификация родов бактерий осуществлялась посредством алгоритма точного совпадения в DADA2 по предварительно обработанным соответствующим образом последовательностям SILVA v138 с помощью пользовательских скриптов.

Оценка метаболического потенциала микроб­ного сообщества у исследуемых групп пациентов в рамках данного исследования не проводилась.

Для расчета индекса разнообразия кишечной микробиоты (индекс Шеннона) на вход пакета vegan языка программирования R была подана матрица, содержащая общее количество вариантов последовательности ампликонов (ASV) на родовом уровне. Для парного сравнения индексов биоразнообразия использовался U-тест Манна – Уитни. С целью выявления особых таксонов применительно к каждой группе выполнялся частичный дискриминантный анализ по методу наименьших квадратов (sPLS-DA) при помощи программы multiomix (пакет программ mixOmics) на языке программирования R для установления параметров, максимально увеличивающих различия между сравниваемыми группами [15]. Визуализацию данных осуществляли с использованием пакета ggplot2 в среде R [16].

Статистическая обработка данных проводилась с применением программного обеспечения Statistica 12.6. Сравнение между представителями родового состава кишечной микробиоты осуществлялось посредством теста Вилкоксона с поправкой Хольма – Бонферонни. Различия между исследуемыми группами считали достоверно значимыми при p < 0,05. Количественные данные лабораторных исследований описывались с помощью медианы (Me), значений нижнего и верхнего квартилей (Q1–Q3). Сравнение двух групп по количественному признаку, распределение которого отличалось от нормального, проводилось с использованием U-критерия Манна – Уитни. Различия в значении показателя между признаками считались значимыми при p < 0,05. Исследование было выполнено на базе генетической лаборатории «Сербалаб».

РЕЗУЛЬТАТЫ

При оценке структуры пациентов с ЯК на фоне СД 2 по степени тяжести заболевания (в соответствии с индексом активности Мейо) у 55% участников была выявлена легкая (частота диарейного синдрома менее 5 р./сут.), у 32,5% – средняя степень (6–9 р./ сут.), у 12,5% – тяжелая степень (≥ 10 р./ сут.) ЯК. Определение эндоскопической активности при ЯК проводилось с использованием индекса Schroeder. У большинства исследуемых респондентов (у 85% пациентов с ЯК и СД 2 и у 75% больных с ЯК без метаболических нарушений) наблюдалась минимальная степень эндоскопической активности заболевания (рис. 1). Данные о степени тяжести, эндоскопической активности представлены по результатам оценки последней диагностированной атаки ЯК. При анализе протяженности поражения кишечника было установлено, что у пациентов с сочетанием ЯК и СД 2 в 55% случаев имел место проктит, в 35% – левосторонний колит, в 10% – тотальный колит. В свою очередь, у 65% пациентов с ЯК без СД 2 отмечался проктит, у 35% – тотальный колит (рис. 2).

10-1.jpg (71 KB)

Изучение медикаментозной терапии показало, что у 55% пациентов в лечении преобладала 1-я линия назначений (пероральный месалазин в дозе до 4 г/сут., а также его ректальные формы до 4 г/сут.), у 35% – 2-я линия (пероральный месалазин в дозе до 4 г/сут., ректальные формы месалазина до 4 г/сут., будесонид 1 мг/кг/сут. в ректальной форме, азатиоприн 1 мг/кг/сут.), у 10% – 3-я линия (препараты 2-й линии с добавлением инфликсимаба 5 мг/кг/сут.).

Исследованные лабораторные показатели в период клинической ремиссии симптомов ЯК (результаты ОАК, биохимического анализа крови, исследования фекального кальпротектина) у представителей групп отражены в таблице 1 (достоверно значимыми межгрупповые различия считались при p < 0,05). У пациентов с ЯК на фоне СД 2 наблюдалось достоверно значимое увеличение маркеров воспаления, а также показателей углеводного и липидного обменов по сравнению с группой больных без СД 2 (p = 0,043). У 28% пациентов не были достигнуты целевые показатели гликемического профиля, несмотря на регулярный прием сахароснижающих препаратов.

12-1.jpg (304 KB)

При иерархической кластеризации в иссле­дованных образцах микробиома у соматически здоровых пациентов наиболее часто встреча­ющимися были типы бактерий, к компонентам которых относилось более 50% детектированных прочтений: Firmicutes (43 ± 4,5%), Bacteroidota (22 ± 3,0%), Actinobacteroidota (9,5 ± 2,3%), Fusobacteriota (11,6 ± 2,6%), Proteobacteria (8,1 ± 1,4%), Verrucomicrobiota (2 ± 0,3%). Среди них были выявлены образцы с доминирующими родами бактерий Bacteroides (9,1–28,4%), Faecalibacterium (4,7–26%), Roseburia (2,3–7%), Prevotella (4,8–17,6%), Akkermansia (1,7–18,4%), Phascolactobacterium (1,6–3,4%), Streptococcus (0,6–8,4%).

У пациентов с ЯК преобладающими типами микроорганизмов являлись Firmicutes (64,7 ± 5,3%), Bacteroidota (19 ± 2,5%), Actinobacteroidota (14,7 ± 3,3%) и Proteobacteria (10,9 ± 1,2%). Среди родов бактерий доминировали Bifidobacteruim (1,4–31,5%), Faecalibacterium (3,2–14,3%), Anaerostipes (2,1–8,2%), Escherichia (0,7–12,8%), Clostridium (0,1–5,4%), Desulfovibrio (1,6–5,1%), Methanobrevibacter (0,01–6,2%).

В группе пациентов с ЯК и СД 2 преобладающими типами бактерий были Firmicutes (72,5 ± 4,8%), Bacteroidota (10,7 ± 3,5%), Actinobacteroidota (9,8 ± 2,1%), Proteobacteria (7,8 ± 0,2%), Verrucomicrobiota (5,4 ± 0,9), доминирующими родами – Bifidobacteruim (0,8–19,5%), Faecalibacterium (2,1–11,6%), Anaerostipes (1,1–6,4%), Escherichia (0,9–28,4%), Clostridium (0,6–6,8%), Akkermansia (0,4–9,1%), Methanobrevibacter (0,01–4,1%), Dorea (0,5–11,4%), Collinsella (0,9–2,8%) (рис. 3, 4).

11-1.jpg (242 KB)

При анализе индекса Шеннона в исследуемых группах в результате попарного сравнения у сомати­чески здоровых пациентов и пациентов с ЯК статистически значимых различий выявлено не было (p = 0,0445), медиана (Me) индекса равнялась 2,25 ± 0,15 бит/экз. У соматически здоровых паци­ентов величина этого показателя составила 2,64 ± 0,2 бит/экз., у пациентов с ЯК – 2,66 ± 0,12 бит/экз. При оценке индекса биоразнообразия между больными с ЯК и ЯК в сочетании с СД 2 также не было статистически значимых различий (p = 0,0119), медиана (Me) была равна 2,1. Значения данного параметра в этих группах составили 2,66 ± 0,12 и 2,58 ± 0,16 бит/ экз. соответственно. Отсутствие значимых различий в показа­телях индекса биоразнообразия может быть ассоциировано с преобладанием численности условно-патогенных, патогенных и других штаммов, принимающих участие в воспалении слизистой оболочки кишеч­ника, у пациентов как с изолированным ЯК, так и при сочетании этого заболевания с СД 2. В ряде проведенных исследований было выявлено увели­чение численности, активности условно-патогенной флоры в результате дисбиоза [17], а также изменение микробного потенциала, участвующего в развитии метаболических нарушений, что влечет за собой повышенный потенциал синтеза аминокислот [18].

По данным оценки биоразнообразия кишечной микробиоты, у пациентов с ЯК доминирующими типами бактерий являлись Actinobacteriota, Firmicutes, Bacteroidota, Euryarchaeota. Среди представителей Actinobacteriota обращало на себя внимание увеличение у пациентов с ЯК численности микроорганизмов рода Bifidobacterium, среди Firmicutes – родов Dorea (при ЯК и СД 2), Clostridium, Enterococcus, Streptococcus, со снижением содержания основных бутират-производителей (Roseburia, Faecalibacterium). Внутри типа Pseudomonadota отмечалось повышение количества бактерий рода Escherichia, внутри Euryarchaeota – Methanobrevibacter.

В ряде исследований сообщается о снижении пред­ставителей типов Firmicutes, Bacteroidota у лиц с ВЗК [19], однако в нашем исследовании мы не обнаружили эту тенденцию. Аналогичные результаты были получены и при изучении роли дисбиоза в развитии ЯК и болезни Крона, где также обнаружено доминирование типов Firmicutes, Bacteroidota [20].

Нами было выявлено увеличение численности бактерий рода Bifidobacteium среди пациентов с ЯК, ЯК и СД 2, а также отсутствие или крайне низкое содержание Lactobacterium во всех трех группах исследуемых респондентов (табл. 2).

13-1.jpg (248 KB)

При оценке численности условно-патогенных и патогенных бактерий было обнаружено значи­тельное увеличение их представителей (табл. 3) у пациентов с ЯК, с ЯК и СД 2. Выявленное снижение количества некоторых бутират-производителей (Faecalibacterium и Roseburia – в пределах референс­ных значений во всех исследуемых группах, Anaero­stipes – ниже референсных показателей у пациентов с ЯК; табл. 4), наряду с увеличением численности метан-продуцентов (Methanobrevibacter, Methano­sphaera) у пациентов с ЯК (табл. 5), может говорить о наличии воспаления в слизистой оболочке кишечника. Нами установлена положительная статистически значимая корреляционная связь между численностью Methanobrevibacter и уровнем лейкоцитов, скоростью оседания эритроцитов (p = 0,029, р = 0,034 соответственно). Также была обнаружена значимая корреляционная связь между уровнем скорости оседания эритроцитов (СОЭ), С-реактивного белка и численностью Escherichia (p = 0,0432, p = 0,0487 соответственно), количеством Anaerostipes и СОЭ, уровнем лейкоцитов (p = 0,031, p = 0,031). Результаты количественной оценки бактерий, участвующих в углеводном обмене (Akkermansia, Dorea, Collinsella, Lachnospira), приведены в таблице 6. Найдена статистически значимая связь между уровнями Dorea и Akkermansia и содержанием глюкозы в крови (р = 0,05, p = 0,03 соответственно), а также между численностью Lachnospira и показателями гликированного гемоглобина (p = 0,002; табл. 7).

14-1.jpg (190 KB)

15-1.jpg (122 KB)

16-1.jpg (287 KB)

ОБСУЖДЕНИЕ

Достаточное количество в микробиоме основных бутират-производителей (Faecalibacterium, Rosebu­ria, Anaerostipes) ассоциировано со здоровьем кишечника и его защищенностью от воспалительных процессов и метаболических нарушений. Это связано с расщеплением микроорганизмами пектина и дру­гих источников углерода, таких как d-глюкозамин и N-ацетил-d-глюкозамин. Снижение численности данных бактерий у паци­ентов с ЯК и СД 2 может свидетельствовать о разви­тии дисбиоза, что, в свою очередь, может способствовать прогрессированию воспалительного процесса. Известно об ассоциа­ции между ЯК и нарушением баланса флоры, с увеличением численности Firmicutes, Bacte­roidota [21]. Это может быть обусловлено нарушением гомеостатического баланса, приводящим к росту численности патогенной флоры и увеличению степени разнообразия патоген-ассоциированных молекулярных паттернов. При нарушении баланса между кластерами неко­торые кишечные бактерии не способны произ­водить необходимые для оптимального функционирования метаболиты, что влечет усиление симптомов основного заболевания [22].

У пациентов с ЯК увеличено количество бактерий рода Bifidobacterium, образующего лактат и ацетат, которые используют другие бактерии для производства бутирата. Эти бактерии обладают иммуномодулирующими, защитными и противовоспалительными свойствами. Не­смотря на полезные свойства бактерий рода Bifido­bacterium, высокие уровни некоторых его видов могут быть неблагоприятны для слизистого барьера кишечника, так как они колонизируют слой слизи кишечника. Некоторые виды содержат множество ферментов гликозилгидролаз, которые способны в значительной степени разрушать гликаны муцина и нарушать слизистый барьер кишечника, увеличивая проницаемость для патогенных и условно-патогенных бактерий.

Возрастание численности метан-продуцентов (Methanobrevibacter) может быть связано с превращением газообразного водорода в метан. Удаление водорода повышает эффективность микробной ферментации углеводных субстратов в экосистеме кишечника человека. Избыточная продукция метана Methanobrevibacter может влиять на развитие симптомов при ЯК (метеоризма, болевого синдрома) за счет образования газообразного водорода и поддержания хронического воспаления [23]. Также в некоторых исследованиях подтверждена ассоциация между приемом месалазина – одного из основных препаратов в лечении пациентов с ЯК – и высокой концентрацией Methanobrevibacter. Это обусловлено изменением течения заболевания у пациентов с ВЗК за счет нормализации окислительно-восстановительного потенциала, увеличения облигатных анаэробов в кишечнике. В последние годы показано, что изменение численности метан-продуцирующих архей может оказывать влияние на течение ВЗК. В ряде работ выявлена обратная корреляционная связь между бактериальной нагрузкой и воспри­имчивостью к ЯК [24, 25].

Влияние на углеводный обмен бактерий рода Akkermansia, Dorea, Collinsella может быть объясне­но действием их активных метаболитов. Известно, что увеличенное количество представителей рода Collinsella ассоциируется с развитием СД 2, атеросклеротического поражения сосудов, дислипидемии (повышенное содержание данной бактерии сопряжено с повышенным уровнем триглицеридов, а также липопротеидов низкой плотности). Метаболиты и бактериальные компоненты микробиоты кишечника влияют на инициацию и прогрессирование СД 2. В некоторых исследованиях обнаружено увеличение количества бактерий, разрушающих муцин (Akkermansia), а также повышение уровня Dorea, что указывает на аномальные изменения в микробиоте кишечника как в период нарушения толерантности к глюкозе, так и на фоне СД 2 [26, 27]. При этом в некоторых исследованиях отмечена роль увеличения численности Akkermansia в модуляции микробиоты кишечника, что способствует уменьшению воспаления кишечника при приеме сахароснижающих средств (метформина) [6].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Доминирующими типами бактерий во всех исследуемых группах пациентов были Actinobacte­riota, Firmicutes и Bacteroidota. У пациентов с ЯК наблюдалось снижение численности некоторых бутират-продуцирующих групп бактерий (Anaerostipes), а также увеличение метан-продуцирующих (Methanobrevibacter). У лиц с диагностированным СД 2 оказалось повышенным содержание пред­ставителей микробиоты кишечника, влияющих на углеводный обмен (Dorea, Collinsella).

Изменение численной структуры родового состава бактерий, участвующих в углеводном обмене, может быть одним из факторов риска развития СД 2 у пациентов с ЯК. Полученные данные могут указы­вать на диагностическое значение оценки изменений кишечной микробиоты как одной из ведущих предпосылок в развитии указанной коморбидности и послужить основой для усовершенствования лечебных мероприятий у соответствующих пациентов. Требуется дальнейшее изучение роли кишечной микробиоты в патогенезе хронических неинфекционных заболеваний, включая ВЗК.

References

1. Тикунов А.Ю., Морозов В.В., Швалов А.Н. с соавт. Изменение кишечного микробиома пациентов с язвенным колитом после трансплантации кишечной микробиоты. Вавиловский журнал генетики и селекции. 2020; 24(2): 168–175. (Tikunov A.Y., Morozov V.V., Shvalov A.N. et al. Fecal microbiome change in patients with ulcerative colitis after fecal microbiota transplantation. Vavilovskiy zhurnal genetiki i selektsii = Vavilov Journal of Selection Genetics. 2020; 24(2): 168–175 (In Russ.)).

https://doi.org/10.18699/VJ20.610. EDN: LDIGAJ.

2. Ситкин С.И., Вахитов Т.Я., Ткаченко Е.И. с соавт. Микробиота кишечника при язвенном колите и целиакии. Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2017; (1): 8–30. (Sitkin S.I., Vakhitov T.Ya., Tkachenko E.I. et al. Gut microbiota in ulcerative colitis and celiac disease. Eksperimentalnaya i klinicheskaya gastroenterologiya = Experimental and Clinical Gastroenterology. 2017; (1): 8–30 (In Russ.)). EDN: ZFVTVN.

3. Лагутина С.Н., Зуйкова А.А. Особенности биоразнообразия кишечной микробиоты у пациентов с воспалительными заболеваниями кишечника и метаболическими нарушениями (обзор литературы). Сибирский журнал клинической и экспериментальной медицины. 2023; 38(2): 57–63. (Lagutina S.N., Zuikova A.A. Features of intestinal microbiota biodiversity in patients with inflammatory intestinal diseases and metabolic disorders (literature review). Sibirskiy zhurnal klinicheskoy i eksperimentalnoy meditsiny = The Siberian Journal of Clinical and Experimental Medicine. 2023; 38(2): 57–63 (In Russ.)).

https://doi.org/10.29001/2073-8552-2023-38-2-57-63. EDN: NERIZC.

4. Купаева В.А., Лоранская И.Д., Болдырева М.Н. Профиль пристеночного и полостного микробиома кишечника пациентов с язвенным колитом. Клиническая фармакология и терапия. 2020; 29(3): 49–54. (Kupaeva V.A., Loranskaya I.D., Boldyreva M.N. Intestinal and fecal microbiome in patients with ulcerative colitis. Klinicheskaya farmakologiya i terapiya = Clinical Pharmacology and Therapy. 2020; 29(3): 49–54 (In Russ.)).

https://doi.org/10.32756/0869-5490-2020-3-49-54. EDN: FYENHN.

5. Ghavami S.B., Rostami E., Sephay A.A. et al. Alterations of the human gut Methanobrevibacter smithii as a biomarker for inflammatory bowel diseases. Microb Pathog. 2018; 117: 285–89.

https://doi.org/10.1016/j.micpath.2018.01.029. PMID: 29477743.

6. Zheng M., Han R., Yuan Y. et al. The role of Akkermansia muciniphila in inflammatory bowel disease: Current knowledge and perspectives. Front Immunol. 2023; 13: 1089600.

https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.1089600. PMID: 36685588. PMCID: PMC9853388.

7. Данилова Н.А., Абдулхаков С.Р., Григорьева Т.В. с соавт. Маркеры дисбиоза у пациентов с язвенным колитом и болезнью Крона. Терапевтический архив. 2019; 91(4): 13–20. (Danilova N.A., Abdulkhakov S.R., Grigoryeva T.V. et al. Markers of dysbiosis in patients with ulcerative colitis and Crohn’s disease. Terapevticheskiy arkhiv = Therapeutic Archive. 2019; 91(4): 13–20 (In Russ.)).

https://doi.org/10.26442/00403660.2019.04.000211. EDN: ZERHUD.

8. Лазебник Л.Б., Конев Ю.В. Новое понимание роли микробиоты в патогенезе метаболического синдрома. Consilium Medicum. 2014; 16(8): 77–82. (Lazebnik L.B., Konev Yu.V. New understanding of the role of microbiota in the pathogenesis of metabolic syndrome. Consilium Medicum. 2014; 16(8): 77–82 (In Russ.)). EDN: SNHVPP.

9. Бикбавова Г.Р., Ливзан М.А. Системное воспаление и кардиоваскулярные риски у больных воспалительными заболеваниями кишечника: что необходимо учитывать? Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2021; (6): 112–120. (BIkbavova G.R., Livzan M.A. Cardiovascular risks in patients with inflammatory bowel disease: What should be taken into account? Eksperimentalnaya i klinicheskaya gastroenterologiya = Experimental and Clinical Gastroenterology. 2021; (6): 112–120 (In Russ.)).

https://doi.org/10.31146/1682-8658-ecg-190-6-112-120. EDN: LILMEV.

10. Баранцевич Н.Е., Конради А.О., Баранцевич Е.П. Артериальная гипертензия: роль микробиоты кишечника. Артериальная гипертензия. 2019; 25(5): 460–66. (Barantsevich N.E., Konradi A.O., Barantsevich E.P. Arterial hypertension: The role of gut microbiota. Arterial’naya gipertenziya = Arterial Hypertension. 2019; 25(5): 460–66 (In Russ.)).

https://doi.org/10.18705/1607-419X-2019-25-5-460-466. EDN: DTOCTL.

11. Callahan B.J., McMurdie P.J., Rosen M.J. et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nat Methods. 2016; 13(7): 581–83.

https://doi.org/10.1038/nmeth.3869. PMID: 27214047. PMCID: PMC4927377.

12. Richterich P. Estimation of errors in “raw” DNA sequences: A validation study. Genome Res. 1998; 8(3): 251–59.

https://doi.org/10.1101/gr.8.3.251. PMID: 9521928. PMCID: PMC310698.

13. Qiong W., Garrity M.G., Tiedje M.J., Cole R.J. Naive Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy. Appl Environ Microbiol. 2007; 73(16): 5261–67.

https://doi.org/10.1128/AEM.00062-07. PMID: 17586664. PMCID: PMC1950982.

14. Quast C., Pruesse E., Yilmaz P. et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: Improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Res. 2013; 41(Database issue): D590–6.

https://doi.org/10.1093/nar/gks1219. PMID: 23193283. PMCID: PMC3531112.

15. Love C.J., Gubert C., Kodikara S. et al. Microbiota DNA isolation, 16S rRNA amplicon sequencing, and bioinformatic analysis for bacterial microbiome profiling of rodent fecal samples. STAR Protoc. 2022; 3(4): 101772.

https://doi.org/10.1016/j.xpro.2022.101772. PMID: 36313541. PMCID: PMC9597187.

16. Wickham H. ggplot2: Elegant graphics for data analysis. J Stat Softw. 2010; 35(1): 65–88.

ISSN: 2197-5744 (electronic). https://doi.org/10.1007/978-3-319-24277-4.

17. Heinken A., Hertel J., Thiele I. Metabolic modelling reveals broad changes in gut microbial metabolism in inflammatory bowel disease patients with dysbiosis. NPJ Syst Biol Appl. 2021; 7(1): 19.

https://doi.org/10.1038/s41540-021-00178-6. PMID: 33958598. PMCID: PMC8102608.

18. Lupp C., Robertson M.L., Wickham M.E. et al. Host-mediated inflammation disrupts the intestinal microbiota and promotes the overgrowth of Enterobacteriaceae. Cell Host Microbe. 2007; 2(3): 204.

https://doi.org/10.1016/j.chom.2007.08.002. PMID: 18030708.

19. Ohkusa T., Nishikawa Y., Sato N. Gastrointestinal disorders and intestinal bacteria: Advances in research and applications in therapy. Front Med (Lausanne). 2023; 9: 935676.

https://doi.org/10.3389/fmed.2022.935676. PMID: 36825261. PMCID: PMC9941163.

20. Frost F., Storck L.J., Kacprowski T. et al. A structured weight loss program increases gut microbiota phylogenetic diversity and reduces levels of Collinsella in obese type 2 diabetics: A pilot study. PLoS One. 2019; 14(7): e0219489.

21. Ситкин С.И., Вахитов Т.Я., Демьянова Е.В. Микробиом, дисбиоз толстой кишки и воспалительные заболевания кишечника: когда функция важнее таксономии. Альманах клинической медицины. 2018; 46(5): 396–425. (Sitkin S.I., Vakhitov T.Ya., Demyanova E.V. Microbiome, gut dysbiosis and inflammatory bowel disease: That moment when the function is more important than taxonomy. Al’manakh klinicheskoy meditsiny = Almanac of Clinical Medicine. 2018; 46(5): 396–425 (In Russ.)). EDN: YNLTYL.

https://doi.org/10.18786/2072-0505-2018-46-5-396-425.

22. Карпунина Т.И., Галимзянова А.А., Карпунина Н.С., Годовалов А.П. Взаимодействие микробиоты кишечника с организмом хозяина в состоянии эубиоза и дисбиоза. Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2023; 214(6): 105–112. (Karpunina T.I., Galimzyanova A.A., Karpunina N.S., Godovalov A.P. “Host-gut microbiota” interactions in a case of eubiosis and dysbiosis. Eksperimentalnaya i klinicheskaya gastroenterologiya = Experimental and Clinical Gastroenterology. 2023; 214(6): 105–112 (In Russ.)).

https://doi.org/10.31146/1682-8658-ecg-214-6-105-112. EDN: JQXMYU.

23. Seo M., Heo J., Yoon J. et al. Methanobrevibacter attenuation via probiotic intervention reduces flatulence in adult human: A non-randomised paired-design clinical trial of efficacy. PLoS One. 2017; 12(9): e0184547.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0184547. PMID: 28937980. PMCID: PMC5609747.

24. Ghavami S.B., Rostami E., Sephay A.A. et al. Alterations of the human gut Methanobrevibacter smithii as a biomarker for inflammatory bowel diseases. Microb Pathog. 2018; 117: 285–89.

https://doi.org/10.1016/j.micpath.2018.01.029. PMID: 29477743.

25. Белоусова Е.А., Абдулганиева Д.И., Алексеева О.П. с соавт. Социально-демографическая характеристика, особенности течения и варианты лечения воспалительных заболеваний кишечника в России. Результаты двух многоцентровых исследований. Альманах клинической медицины. 2018; 46(5): 445–463. (Belousova E.A., Abdulganieva D.I., Alexeeva O.P. et al. Social and demographic characteristics, features of disease course and treatment options of inflammatory bowel disease in Russia: Results of two multicenter studies. Al’manakh klinicheskoy meditsiny = Almanac of Clinical Medicine. 2018; 46(5): 445–463 (In Russ.)).

https://doi.org/10.18786/20720505-2018-46-5-445-463. EDN: YNLTZB.

26. Zhang L., Chu J., Hao W. et al. Gut microbiota and type 2 diabetes mellitus: Association, mechanism, and translational applications. Mediators Inflamm. 2021; 2021: 5110276.

https://doi.org/10.1155/2021/5110276. PMID: 34447287. PMCID: PMC8384524.

27. Maskarinec G., Raquinio P., Kristal B.S. et al. The gut microbiome and type 2 diabetes status in the Multiethnic Cohort. PLoS One. 2021; 16(6): e0250855.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0250855. PMID: 34161346. PMCID: PMC8221508.

About the Authors

Svetlana N. Lagutina, MD, assistant at the Department of outpatient therapy, N.N. Burdenko Voronezh State Medical University of the Ministry of Healthcare of Russia. Address: 394036, Voronezh, 10 Studencheskaya St.
E-mail: svlagutina97@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-3730-5265
Anna A. Pashkova, MD, Dr. Sci. (Medicine), professor, head of the Department of polyclinic therapy, N.N. Burdenko Voronezh State Medical University of the Ministry of Healthcare of Russia. Address: 394036, Voronezh, 10 Studencheskaya St.
E-mail: zuikova-therapia@vrngmu.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5378-4959
Vasilisa V. Dudurich, MD, researcher at the Mega-faculty “Science about life” of ITMO University, head of the Department of metagenomic research of the Laboratory of genetics Serbalab LLC. Address: 199106, Saint Petersburg, 90 Bolshoi Avenue of Vasilyevsky Island.
E-mail: vasilisadudurich@yandex.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-6271-5218
Lavrentiy G. Danilov, MD, head of the Department “Bioinformatics” of the Laboratory of genetics Serbalab LLC. Address: 199106, Saint Petersburg, 90 Bolshoi Avenue of Vasilyevsky Island.
E-mail: lavrentydanilov@gmail.com
ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4479-3095
Ekaterina D. Ermachenko, MD, head of the development group of the Laboratory of PCR, senior biotechnologist at the Laboratory of genetics Serbalab LLC. Address: 199106, Saint Petersburg, 90 Bolshoi Avenue of Vasilyevsky Island.
E-mail: ermachenkoed@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1694-84872

Similar Articles