热点文章|16S rRNA与代谢组学联合临床数据对冠状动脉疾病进行疾病早期分型判断

前言:

冠状动脉疾病(CAD)与不同人群中肠道微生物群的改变有关。肠道微生物衍生的代谢物已被认为是主要不良心脏事件的标志物然而肠道微生物群与CAD病理生理学的不同阶段之间的关系仍有待于系统的研究。

 

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Alterations in the gut microbiome and Metabolism with coronary artery disease severity

肠道微生物群以及代谢物变化与冠状动脉疾病严重程度有关


期刊名:Microbiome

发表时间:20194

IF10.465202216.837

物种及样本类型:临床粪便样本与空腹血清样本

技术:16S rRNA与非靶向代谢组学

关键词:冠心病、动脉粥样硬化、微生物组学、代谢组学、诊断标志物、多组学联合分析


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一、研究背景

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       冠状动脉疾病(CAD)是指冠状动脉狭窄、血供不足引起的心肌功能障碍和/或器质性病变;根据临床症状、动脉阻塞程度和心肌损伤程度,冠心病可分为:稳定型冠状动脉疾病(SCAD)、不稳定型心绞痛(UA)和心肌梗死(MI)。

      而肠道微生物来源的代谢物已被认为是主要心脏疾病的标记物。然而,肠道微生物组与不同阶段CAD病理生理的关系还有待系统研究;

       另外动脉粥样硬化斑块的发展被认为是动态和复杂的,斑块形成、发展和脱落的详细机制在很大程度上是未知的;从多角度去发现识别患者斑块失稳和破裂风险的生物标志物,对于防止冠状动脉从稳定过渡到不稳定和血栓的发生很重要。


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二、实验设计

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三、 研究成果

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1、总共201位参与者被纳入研究,Control组(N=40)、SCAD组(N=44)、UA组(N=80)、MI组(N=37)。研究其临床传统心血管危险因素,通过各组间的差异比较,最后总结为:综合Gensini评分、NO. of SV狭窄血管数量和cTnI心肌肌钙蛋白I水平可以反映冠心病的严重程度。(表1)


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2、对四个组别共计201例血清样本进行非靶向代谢组学检测,通过组别间比较,共筛选出827种显著差异代谢物,其中包括宿主来源和细菌来源代谢物。

将这些差异代谢物分成72个共丰度簇。(图1a)


且72个代谢物共丰度簇中的29个(40.3%)与Gensini评分、NO. of SV狭窄血管数量和cTnI心肌肌钙蛋白I水平显著相关。(图1b-d)


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3、然后通过对粪便16S rRNAV3-V4区域进行测序,研究了CAD亚组中肠道微生物组的变化。利用Adonis置换多因素方差分析探索了肠道微生物群的变异与宿主特征之间的关系,亚组间共筛选出274个与CAD表型相关的显著差异OTUs。根据基于SparCC参数的共丰度网络分析,将274个OTUs分成24个共丰度簇(CAGs)。(2a-b

在这些CAGs的OTUs中,有81.6%属于毛螺菌科Lachnospiraceae和瘤胃球菌科Ruminococcaceae;(2c


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4、多组学网络分析揭示冠心病患者肠道微生物群与血清代谢物之间的关系:研究随后评估了肠道微生物群与血清代谢物之间的相关性,以进一步探讨不同冠心病严重程度患者的微生物群特征。9个肠道微生物群CAGs与14个代谢模块显著相关,通过Spearman相关系数证明,这些代谢模块进一步与Gensini评分、NO. of SV血管狭窄数量或cTnI心肌肌钙蛋白I水平相关,可以代表CAD的严重程度。(图3)


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5、基于24种微生物群CAGs和72个代谢物共丰度簇,通过构建随机森林模型对CAD冠状动脉病的不同严重程度阶段进行分类,使用ROC受试者工作特征曲线对分类模型进行测试。(图4a-b)另外通过验证队列的数据对模型的可靠性进行验证。(图4c)

    通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)判断,可以得知特异性细菌CAGs和代谢物模块的组合对区分不同CAD亚型的患者具有潜在的诊断价值。(图4a-c)


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四、研究结论

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本研究中,作者通过对不同亚型的冠状动脉病患者以及健康对照参与者的空腹血清进行非靶向代谢组学检测,以及联合对其粪便样本进行的16S rRNA微生物测序结果数据分析,结合了能反应不同亚型的临床传统心血管危险因素,发现特异性细菌CAGs和代谢物模块的组合对区分不同CAD亚型的患者具有潜在的诊断价值;这些发现对于了解肠道微生物群在冠心病中的作用以及调节肠道微生物群作为治疗靶点提供新的见解。


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五、技术学习:

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1、非靶向代谢组学:使用高效液相色谱进行样本代谢物(相对分子质1000Da以内的小分子物质)分离,然后使用高分辨率质谱进行代谢物检测;是对某一生物体组份或细胞在一特定生理时期或条件下所有代谢产物同时进行定性和定量(相对)分析,以寻找出目标差异代谢物。其主要目的是定量地研究生命体对外界刺激、病理生理变化、以及本身基因突变而产生的其体内代谢物水平的多元动态反应,可用于疾病早期诊断、药物靶点发现、疾病机理研究及疾病诊断等。

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2、16S rRNA测序:微生物多样性是基于Illumina HiSeq 测序平台,利用双末端测序(Paired-End)的方法, 构 建小片段文库进行测序。通过对 Reads 拼接过滤,OTUs(Operational Taxonomic Units)聚类 ,并进行物种注释及丰度分析,可以揭示样品的物种构成; 进一步进行α多样性分析(Alpha Diversity)、β多样性分析(Beta Diversity)和显著物种差异分析等等,可以挖掘样品之间的差异。

目前,微生物多样性研究主要是于编码核糖体RNA的核酸序列保守区进行的。细菌主要是基于16S区,真菌主要基于18S区或ITS区(内转录间区),16S rDNA是编码原核生物核糖体小亚基rRNA(16S rRNA)的DNA序列,18S rDNA是编码真核生物核糖体小亚基rRNA(18S rRNA)的DNA序列,ITS是编码真核生物核糖体小亚基rRNA的DNA内转录间隔区序列。


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六、文章亮点:

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1、样本量大,且设置验证队列;

2、亚组间组学显著差异数据通过共丰度进行模块分析;

3、以代谢物共丰度簇和微生物共丰度群为基础研究单位进行联合分析,并与临床表型参数进行相关性关联,且成功建立可靠的标志物模型。



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