Preview

Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии

Расширенный поиск

Особенности микробиома толстой кишки у пациентов с ожирением при его различных фенотипах (оригинальная статья)

https://doi.org/10.36233/0372-9311-66

Полный текст:

Аннотация

Введение. На протяжении последних десятилетий разрабатывается концепция гетерогенности ожирения в зависимости от риска развития кардиометаболических осложнений, т.к. не все пациенты с ожирением склонны к развитию метаболической дисфункции.

Цель работы — изучить особенности микробных сообществ толстой кишки методом метагеномного анализа у пациентов с различными фенотипами ожирения и у здоровых людей.

Материалы и методы. Обследованы 265 человек (44 мужчины и 221 женщина, средний возраст 47,1 ± 4,8 года). Сформированы клинические группы: здоровые люди с нормальной массой тела (n = 129); пациенты с ожирением (n = 136), в том числе с метаболически здоровым (n = 40) и метаболически нездоровым (n = 55). Количественная и качественная оценка состояния микробиома кишечника выполнена путём метагеномного анализа. Из образцов кала выделяли ДНК и проводили секвенирование вариабельного участка v3-v4 гена 16S рРНК. Результаты. Выявлены статистически значимые (p < 0,05) различия количественных и качественных показателей изучаемых филотипов микроорганизмов толстой кишки у здоровых людей без ожирения и у пациентов с разными фенотипами ожирения.

Обсуждение. У пациентов с ожирением повышено количество Bacteroidetes, Рroteobacteria и снижено содержание Actinobacteria, Firmicutes, TM7 (Saccharibacteria), Fusobacteria, а также чаще верифицируются филотипы Tenericutes, Planctomycetes и Lentisphaerae по сравнению с показателями у здоровых людей. У пациентов с метаболически здоровым ожирением в микробиоме толстой кишки реже регистрируется филотип Lentisphaerae, наблюдается повышение количества Firmicutes и снижение Bacteroidetes по сравнению с показателями при метаболически нездоровом ожирении.

Выводы. Полученные данные демонстрируют изменения микробиома толстой кишки у пациентов с разными фенотипами ожирения.

Актуальность

Распространённость ожирения во всём мире за последние 40 лет увеличилась почти втрое. Осложнения, связанные с ожирением, такие как сахарный диабет 2-го типа, дислипидемия и артериальная гипертензия, снижают качество и продолжительность жизни человека, а также существенно увеличивают расходы здравоохранения [1]. Однако в некоторых исследованиях показано, что ожирение не всегда влечёт за собой метаболические нарушения и повышенный риск кардиометаболических осложнений. Такой фенотип ожирения в научной литературе получил название «метаболически здоровое ожирение» (МЗО) [2]. Из-за отсутствия общепризнанных критериев для определения МЗО его распространённость широко варьирует в исследованиях — от 3 до 57% среди пациентов с ожирением [1].

Известен ряд факторов, влияющих на этиологию и патогенез ожирения, включающих диету, образ жизни, условия окружающей среды, генетическую предрасположенность и др. Однако ни один из них не объясняет стремительный рост распространённости ожирения, поэтому поиск новых причин продолжается.

Значительное внимание исследователей привлекает участие микробиома кишечника в развитии ожирения [3]. Около 70% микроорганизмов (МО), населяющих организм человека, обитает в толстой кишке, где плотность только бактериальных клеток оценивается от 1011 до 1012 на 1 мл содержимого. Количество микробных генов, ответственных за продукцию, в том числе многочисленных метаболитов в кишечнике, превышает 3 млн. В то же время геном человека состоит примерно из 23 тыс. генов [5]. Поэтому в контексте глобальной эпидемии ожирения большой интерес представляет понимание того, как именно микробные метаболомы изменяют метаболический профиль человека [3]. P.J. Turnbaugh и соавт. в 2006 г. выполнили одно из первых исследований, в котором удалось показать связь состояния микробиоты кишечника с увеличением массы тела [5]. Сегодня предложены различные механизмы влияния микробиома кишечника на метаболический гомеостаз человека. Среди них — продукция короткоцепочечных жирных кислот, метаболическая эндотоксемия, окисление жирных кислот, участие в липогенезе, регуляции аппетита и др. [6].

В течение многих лет учёные исследовали микробиоту кишечника, но одна из главных трудностей заключалась в культивировании ограниченного спектра МО. Новые технологии позволили исследователям филогенетически идентифицировать и количественно определить компоненты микробиома кишечника путём анализа нуклеиновых кислот. Большинство из этих методов основаны на экстракции ДНК и амплификации гена 16S рибосомной РНК. В настоящее время установлено, что доминирующими филотипами микробиома кишечника являются Firmicutes, Bacteroidetes, Actinobacteria, Proteobacteria, Fusobacteria и Verrucomicrobia, причём 2 первых филотипа составляют 90% микробиома кишечника [7]. Имеются данные о том, что ожирение связано с более высоким уровнем двух филотипов — Firmicutes и Actinobacteria и снижением численности Bacteroidetes и Verrucomicrobia [8].

Цель исследования — изучить особенности микробных сообществ толстой кишки методом метагеномного анализа у пациентов с различными фенотипами ожирения и у здоровых людей.

Материалы и методы

Когортное одномоментное исследование проведено на базе центра цифровой и трансляционной биомедицины ООО «Центр молекулярного здоровья», кафедры внутренних болезней № 3, центральной научно-исследовательской лаборатории Ростовского государственного медицинского университета и в Казанском (Приволжском) федеральном университете в 2018–2020 гг. Проведение научно-исследовательской работы одобрено ЛНЭК ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова (протокол № 186 от 26.06.2019) и ЛНЭК ФГБОУ ВО РостГМУ (протокол № 20/19 от 12.12.2019).

С целью минимизации влияния климатических условий, характера питания и этнических факторов на кишечный микробиом в исследование были включены люди, проживающие на одной территории (Ростовская область и Ростовна-Дону) в летний период. Для реализации цели исследования были обследованы 265 человек: 44 (16,6%) мужчины, 221 (83,4%) женщина, средний возраст 47,1 ± 4,8 года.

Критерии включения:

  • возраст старше 18 лет;
  • отсутствие приема антибиотиков, пребиотических и пробиотических препаратов в течение 3 мес до включения в исследование;
  • подписанное информированное согласие на участие в исследовании.

Критерии исключения:

  • тяжёлые соматические заболевания (хроническая почечная недостаточность, хроническая печёночная недостаточность, хроническая сердечная недостаточность);
  • любые заболевания желудочно-кишечного тракта (в том числе неспецифический язвенный колит, болезнь Крона, синдром раздражённого кишечника);
  • любое острое заболевание, депрессия, алкоголизм, беременность.

Далее из 265 человек были сформированы две клинические группы: 1-я группа — обследуемые без ожирения и метаболических нарушений (контрольная); 2-я группа — пациенты с ожирением. Для стратификации на основные группы были введены дополнительные критерии.

Дополнительные критерии включения в 1-ю группу:

  • индекс массы тела (ИМТ) —18,5–24,9 кг/м2;
  • отсутствие метаболических нарушений (дислипидемии, гипергликемии, гиперурикемии);
  • отсутствие артериальной гипертензии.

Дополнительные критерии включения во 2-ю группу:

  • ИМТ ≥ 30 кг/м2;
  • окружность талии (ОТ) у мужчин > 102 см, у женщин > 88 см.

В 1-ю группу вошли 129 человек: 15 (11,6%) мужчин, 114 (88,3%) женщин, средний возраст 39,6 ± 4,2 года, среднее значение ИМТ 20,8 ± 2,1 кг/м2, ОТ 74 ± 5,8 см.

Во 2-ю группу вошли 136 пациентов с ожирением: 28 (20,6%) мужчин, 108 (79,4%) женщин, средний возраст 54,6 ± 4,7 года, среднее значение ИМТ 33,8 ± 3,36 кг/м2, ОТ 99,7 ± 7,3 см.

Клинико-лабораторная характеристика обследуемых 1-й и 2-й групп представлена в табл. 1.

Таблица 1. Клинико-лабораторная характеристика обследуемых
Table 1. Clinical and laboratory profile of the participants

С целью выделения разных фенотипов ожирения на основании критериев NCEP-ATP III (The National Cholesterol Education Program, Adult Treatment Panel III)пациенты 2-й группы (табл. 2) были разделены на 2 подгруппы:

  • подгруппа 2а — пациенты с МЗО;
  • подгруппа 2b — пациенты с метаболически нездоровым ожирением (МНЗО).

Таблица 2. Критерии NCEP ATPIII, используемые для определения метаболического статуса пациентов 2-й группы
Table 2. The NCEP ATPIII criteria for assessment of the metabolic status of patients for the 2nd group


Note. MHО — metabolic health оbesity.

Здоровый метаболический профиль определялся как менее 3 перечисленных показателей [1]. Подгруппы 2а и 2b были сопоставимы по возрасту, ИМТ и ОТ.

В подгруппу 2а вошли 40 пациентов: 6 (15%) мужчин, 34 (85%) женщины, средний возраст 49,5 ± 5,1 года, среднее значение ИМТ 33,95 кг/м2, ОТ 101,5 см. В подгруппу 2b включены 55 пациентов: 11 (20%) мужчин, 44 (80%) женщины, средний возраст 51,3 ± 3,6 года, среднее значение ИМТ 33,6 кг/м2, ОТ 98,9 см. Клинико-лабораторная характеристика пациентов подгрупп 2а и 2b представлена в табл. 3.

Таблица 3. Клинико-лабораторная характеристика пациентов 2а и 2b подгрупп (M ± m)
Table 3. Clinical and laboratory characteristics of patients 2a and 2b subgroups (M ± m)

У всех обследуемых был проведён сбор жалоб, анамнеза, общеклинический осмотр, оценены антропометрические показатели (масса тела, рост, ОТ, ИМТ). Взаимосвязь между пищевым рационом и метаболическим статусом ожирения оценивали с помощью опросника о частоте потребления пищевых продуктов и анализа пищевого дневника. Оценку ИМТ проводили согласно рекомендациям экспертов ВОЗ (2003). ОТ измеряли лентой на уровне середины расстояния между рёберными дугами и гребнями подвздошных костей. Измерение артериального давления проводили ручным тонометром по стандартной методике Н.С. Короткова.

У обследуемых всех групп с целью оценки состояния углеводного обмена однократно определяли уровень глюкозы плазмы натощак, иммунореактивного инсулина и рассчитывали индекс инсулиновой резистентности по формуле: глюкоза натощак (ммоль/л) × инсулин натощак (Ед/л)/22,5. Липидный обмен оценивали путём определения общего холестерина, холестерина липопротеидов низкой и высокой плотности, триглицеридов в сыворотке крови. Инсулин определяли на анализаторе «Magpix» («BioRad») с использованием набора «Milliplex: Human Adipokine Magnetic Bead Panel 2».

Биохимические исследования выполняли на спектрофотометре «Hitachi U-2900» с наборами реагентов «Ольвекс Диагностикум». Сбор образцов фекалий проводили согласно рекомендациям [9]. Метагеномный анализ сообщества кишечника осуществляли на базе Междисциплинарного центра коллективного пользования Казанского федерального университета. ДНК из образцов кала выделяли с использованием набора «QIAamp DNA stool mini kit» («Qiagen»). Секвенирование вариабельного участка v3-v4 гена 16S рРНК проводили на платформе «Illumina MiSeq». Полученные последовательности генов 16S рРНК были проанализированы с помощью программы «QIIME v.1.9.1» с использованием референсной базы данных «Greengenes v.13.8» с 97% порогом сходства между последовательностями. Относительная представленность бактериальных таксонов в общем пуле ридов указана в долях (от 0 до 1), которые были рассчитаны на основе количества картированных ридов для каждого таксона. Для оценки альфа-разнообразия бактериального сообщества были вычислены значения индексов филогенетического разнообразия Шеннона, Симпсона и Чао 1.

Статистические расчёты выполняли в R-версии программы «RStudio v.3.2». Проверка данных на нормальность распределения была выполнена с помощью теста Шапиро–Уилка. В качестве описательных статистик для количественных показателей рассчитаны средние ± средние квадратические отклонения; медиана и квартили (25%, 75%); минимальные и максимальные значения в выборке. Сравнение средних уровней в группах проводилось с помощью теста Манна–Уитни, частот (%) — с помощью точного теста Фишера. Сравнение частот обнаружения филотипов, верифицированных в толстой кишке, в группах проводилось с помощью точного теста Фишера с поправкой на множественные сравнения по Холму. Сравнение медиан количественных характеристик изучаемых филотипов и МО, верифицированных в толстой кишке, в группах проведено с помощью теста Крускала–Уоллиса (попарные апостериорные сравнения — по методу Неменьи). Различия признавали статистически значимыми при р < 0,05.

Результаты

У обследуемых 1-й и 2-й групп в микробиоме кишечника преобладали шесть филотипов МО: Firmicutes, Bacteroidetes, Actinobacteria, Proteobacteria, Verrucomicrobia и неидентифицированный филотип Unassigned;Other. Группу Unassigned представляли последовательности, для которых совпадения в референсной базе данных не обнаружены, т.е. это могут быть как ещё неизвестные бактерии, так и артефакты секвенирования. Помимо вышеуказанных филотипов, в группе контроля и в группе пациентов с ожирением по признаку частот обнаружения преобладали Tenericutes (81 и 93% соответственно) и Cyanobacteria (76 и 82% соответственно). Для 3 филотипов: Tenericutes (p = 0,007), Planctomycetes (p = 0,03), Lentisphaerae (p = 0,047) выявлены значимые отличия по изучаемому признаку (рисунок).


Частота обнаружения некоторых филотипов МО в фекалиях обследуемых. *p < 0,05 по сравнению с 1-й группой.
The frequency of detection of some MO phylotypes in feces of the participants. *p < 0.05 as compared with the 1st group.

При проведении сравнительного анализа количественных показателей 1-й и 2-й групп значимые (p < 0,05) отличия были обнаружены для 7 филотипов (Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria, Cyanobacteria, TM 7 (Saccharibacteria), Fusobacteria) МО, но они носили разнонаправленный характер (табл. 4). Так, в группе больных с ожирением для 3 филотипов (Bacteroidetes, Proteobacteria, Cyanobacteria) регистрировали повышение (p < 0,05) изучаемых показателей, а для 4 филотипов (Actinobacteria, Firmicutes, TM 7 (Saccharibacteria), Fusobacteria) — снижение.

Таблица 4. Значимые отличия количественных показателей для отдельных филотипов МО в кишечнике у обследуемых, Me [min; max]
Table 4. Significant differences in quantitative variables for some MO phylotypes in the participants’ colon, Me [min; max]

Для оценки альфа-разнообразия были рассчитаны индексы филогенетического разнообразия, Шеннона, Симпсона и Чао 1 (табл. 5). Значимые различия между группами контроля и пациентов с ожирением были обнаружены для индекса филогенетического разнообразия и индекса Чао 1, что свидетельствует о снижении альфа-разнообразия в образцах кала пациентов с ожирением. Однако индекс Шеннона не различался между группами и был значительно выше по сравнению с опубликованными ранее данными для сопоставимой группы пациентов с нарушениями углеводного обмена [10]. Однако такие значения индекса Шеннона не являются экстремальными и встречаются в литературе для образцов кала здоровых людей [11][12].

Таблица 5. Индексы филогенетического разнообразия МО в 1-й и 2-й группах (M ± SD)
Table 5. Indices of the MO phylogenetic diversity in the 1st and 2nd groups (M ± SD)

При анализе частот обнаружения изучаемых филотипов МО у пациентов с МЗО и МНЗО значимые отличия обнаружены лишь для Lentisphaerae, данный филотип реже (p = 0,03) регистрировался в подгруппе 2b. При анализе количественных показателей значимые (р = 0,03) отличия были выявлены для Bacteroidetes с повышением их показателей и Firmicutes — со снижением показателей в подгруппе 2b.

Были проанализированы частоты обнаружения изучаемых филотипов МО в подгруппах 2а и 2b по сравнению с аналогичными показателями у здоровых людей (1-я группа) (табл. 6). Выявлены общие тенденции, заключающиеся в 100% обнаружении в микробиоме кишечника 5 филотипов (Unassigned;Other, Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria) и отсутствием 4 филотипов (Planctomycetes, WPS-2 (Eremiobacterota), Gemmatimonadetes и Acidobacteria). В 1-й группе, подгруппах 2а и 2b также по признаку частот обнаружения доминировали Verrucomicrobia, Tenericutes, Cyanobacteria. Причём в подгруппе 2а Tenericutes и Lentisphaerae регистрировали значимо чаще (p = 0,002, р = 0,0009 соответственно), чем в подгруппе 2b и 1-й группе.

Таблица 6. Сравнение частот обнаружения филотипов МО у обследуемых 1-й группы, 2а и 2b подгрупп, абс. (%)
Table 6. Comparison of detection frequencies for MO phylotypes in the participants of the 1st group, subgroups 2a and 2b, abs. (%)


Примечание. Попарные сравнения осуществлялись с помощью точного теста Фишера с поправкой на множественные сравнения по Холму, «–» — нет вариаций для вычисления p.
Note. Pairwise comparisons were performed by using Fisher’s exact test and the Holm correction for multiple comparisons; "–" – no variations for calculation of p.

При анализе количественных показателей в исследуемых группах также обнаружены общие тенденции. Количественные характеристики филотипа Unassigned;Other были значимо повышены, а Actinobacteria — снижены в подгруппах 2а и 2b по сравнению с 1-й группой. Однако только в подгруппе 2b ещё были выявлены статистически значимые отличия по 4 филотипам. В частности, количественные характеристики для Bacteroidetes, Proteobacteria и Fusobacteria были значимо (p < 0,05) выше, а для Firmicutes — ниже по сравнению с аналогичными показателями в подгруппе 2а и в 1-й группе (табл. 7).

Таблица 7. Значимые отличия количественных показателей микробиома кишечника у обследуемых, Me [min; max]
Table 7. Significant differences in intestinal microbiome quantitative variables among the participants, Me [min; max]

Обсуждение

По результатам анкетирования и анализа пищевого дневника в нашем исследовании значимой разницы в общем потреблении энергии и макронутриентов у лиц с двумя фенотипами ожирения не выявлено, что согласуется с результатами большинства других исследований [13]. Однако данные литературы в отношении роли питания в развитии фенотипа МЗО противоречивы [14]. Имеющиеся в настоящее время клинические и экспериментальные данные свидетельствуют о том, что изменения в микробиоме толстой кишки могут являться потенциальным патогенетическим фактором развития ожирения и метаболического синдрома.

Исследования, проведённые на животных моделях и на людях с ожирением, подтвердили специфические изменения в составе микробиома кишечника, однако полученные результаты противоречивы. Так, часть исследователей выявила снижение количества Bacteroidetes и увеличение числа Firmicutes при ожирении [15][16]. A. Schwiertz и соавт., напротив, сообщили о значительном увеличении количества Bacteroidetes у лиц с ожирением и избыточной массой тела [17]. S.H. Duncan и соавт. вообще не нашли корелляцию между ИМТ и изменениями в соотношении Firmicutes и Bacteroidetes [18].

Проведённое нами исследование выявило количественные и качественные изменения в микробиоме кишечника как у лиц с ожирением по сравнению со здоровыми людьми, так и между пациентами с разными фенотипами ожирения. При сравнении количественных показателей изучаемых филотипов МО толстой кишки у здоровых людей и пациентов с ожирением были зарегистрированы разнонаправленные статистически значимые отличия для 7 филотипов: повышение изучаемых показателей для Bacteroidetes, Рroteobacteria, Cyanobacteriа и снижение — для Actinobacteria, Firmicutes, TM7 (Saccharibacteria), Fusobacteria. Несмотря на значимые различия количественных показателей вышеуказанных филотипов, статистически значимые отличия частот их обнаружения в 1-й и 2-й группах не обнаружены. В то же время в группе пациентов с ожирением достоверно чаще (p < 0,05) верифицировали Tenericutes, Planctomycetes и Lentisphaerae.

По данным проведённого нами исследования, частота обнаружения филотипа Cyanobacteriа в группе контроля и в группе пациентов с ожирением составила 76 и 82% соответственно. Однако, по данным литературы, у людей филотип Cyanobacteriа в образцах фекалий присутствует в незначительном количестве. Вероятно, в данном исследовании просеквенировались хлоропласты растений из потреблённой пищи людей, т.к. исследование проводилось в летний период, когда растительная пища составляет большую часть пищевого рациона [19].

На сегодняшний день проведено незначительное количество исследований, изучавших роль микробиома кишечника в развитии МЗО. В одном из экспериментальных исследований показано, что микробиом кишечника у мышей с ожирением и сахарным диабетом 2-го типа по сравнению с мышами с МЗО характеризовался 20% уменьшением содержания Firmicutes в пользу Bacteroidetes со стабильной частотой встречаемости Actinobacteria [20]. В нашем исследовании частота встречаемости изучаемых филотипов МО у пациентов с МЗО и МНЗО отличалась только для филотипа Lentisphaerae, встречаемость которого была статистически значимо выше у пациентов с МНО. Однако при анализе количественных показателей 24 изучаемых филотипов в подгруппах пациентов с МЗО и МНЗО были выявлены статистически значимые отличия (р = 0,03) для двух из них, а именно — Bacteroidetes были повышены, а Firmicutes снижены в подгруппе больных МНЗО.

Таким образом, микробиом толстой кишки у здоровых людей имеет определённые отличия от такового при ожирении и его различных фенотипах. Однако для установления микробных биомаркёров ожирения и его фенотипов необходимы дальнейшие исследования с анализом не только филотипов МО, верифицированных в кишечнике, но и родовых и видовых характеристик их представителей.

Выводы

  1. У здоровых взрослых людей и пациентов с ожирением (на примере жителей Ростова-на-Дону и Ростовской области) в микробиоме кишечника в 100% случаев регистрируют 5 филотипов МО (Unassigned;Other, Actinobacteria, Bacteroidetes, Firmicutes, Proteobacteria), филотип Verrucomicrobia обнаружен у 85 и 88% обследованных соответственно, филотип Тenericutes — у 81 и 93%.
  2. У пациентов с ожирением в микробиоме кишечника значимо (р < 0,05) повышены частоты обнаружения Tenericutes, Planctomycetes и Lentisphaerae по сравнению с аналогичными показателями у здоровых обследуемых.
  3. У пациентов с ожирением в микробиоме кишечника статистически значимо (р < 0,05) повышены количественные показатели для Bacteroidetes, Proteobacteria и снижены — для Actinobacteria, Firmicutes, TM 7 (Saccharibacteria), Fusobacteria по сравнению с аналогичными у здоровых обследуемых.
  4. У пациентов с фенотипом МЗО в микробиоме кишечника значимо реже (р = 0,03) регистрируют филотип Lentisphaerae по сравнению с пациентами с МНЗО.
  5. У пациентов с фенотипом МНЗО значимо (р < 0,05) повышены количественные характеристики для Bacteroidetes и снижены — для Firmicutes по сравнению с аналогичными показателями у пациентов с МЗО.
  6. Сравнительный анализ по признаку частот обнаружения изучаемых филотипов МО у пациентов с разными фенотипами ожирения и у здоровых людей выявил значимые отличия по двум из них — Tenericutes (р = 0,002) и Lentisphaerae (р = 0,0009) только у пациентов с МЗО, но не с МНЗО.
  7. У пациентов с МНЗО в микробиоме кишечника значимо (р < 0,05) повышены количественные характеристики Bacteroidetes, Proteobacteria, Fusobacteria и снижены — Firmicutes по сравнению с аналогичными показателями у здоровых людей.
  8. У пациентов с МЗО в микробиоме кишечника значимо (р < 0,05) повышены значения количественных показателей для неидентифицированного филотипа (Unassigned;Other) и снижены (р < 0,05) — для Actinobacteria по сравнению с аналогичными показателями у здоровых людей.

1. NCEP ATPIII — Третий отчёт Комиссии экспертов по выявлению, оценке и лечению гиперхолестеринемии в рамках Национальной образовательной программы по гиперхолестеринемии США (NCEP ATPIII — National Cholesterol Education Program, Adult Treatment Panel III).

Список литературы

1. Iacobini C., Pugliese G., Blasetti Fantauzzi C., Federici M., Menini S. Metabolically healthy versus metabolically unhealthy obesity. Metabolism. 2019; 92: 51–60. https://doi.org/10.1016/j.metabol.2018.11.009

2. Brandão I., Martins M.J., Monteiro R. Metabolically healthy obesity-heterogeneity in definitions and unconventional factors. Metabolites. 2020; 10(2): 48. https://doi.org/10.3390/metabo10020048

3. Zhi C., Huang J., Wang J., Cao H., Bai Y., Guo J., et al. Connection between gut microbiome and the development of obesity. Eur. J. Clin. Microbiol. Infect. Dis. 2019; 38(11): 1987–98. https://doi.org/10.1007/s10096-019-03623-x

4. Rinninella E., Raoul P., Cintoni M., Franceschi F., Miggiano G.A.D., Gasbarrini A., et al. What is the healthy gut microbiota composition? A changing ecosystem across age, environment, diet, and diseases. Microorganisms. 2019; 7(1): 14. https://doi.org/10.3390/microorganisms7010014

5. Turnbaugh P.J., Ley R.E., Mahowald M.A., Magrini V., Mardis E.R., Gordon J.I. An obesity-associated gut microbiome with increased capacity for energy harvest. Nature. 2006; 444(7122): 1027–31. https://doi.org/10.1038/nature05414

6. Волкова Н.И., Ганенко Л.А., Головин С.Н. Роль микробиоты кишечника в развитии ожирения и его метаболического профиля. (Часть II). Медицинский вестник Северного Кавказа. 2019; 14(2): 391–6. https://doi.org/10.14300/mnnc.2019.14098

7. Arumugam M., Raes J., Pelletier E., Le Paslier D., Yamada T., Mende D.R., et al. Enterotypes of the human gut microbiome. Nature. 2011; 473(7346): 174–80. https://doi.org/10.1038/nature09944

8. Harakeh S.M., Khan I., Kumosani T., Barbour E., Almasaudi S.B., Bahijri S.M., et al. Gut microbiota: a contributing factor to obesity. Front. Cell. Infect. Microbiol. 2016; 6: 95. https://doi.org/10.3389/fcimb.2016.00095

9. Меньшиков В.В. Методики клинических лабораторных исследований. М.: Лабора; 2009.

10. Егшатян Л.В., Ткачева О.Н., Каштанова Д.А., Дудинская Е.Н., Бойцов С.А. «Маркерные» изменения состава микробиоты кишечника у пациентов с нарушениями углеводного обмена. Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2019; (12): 51–60. https://doi.org/10.31146/1682-8658-ecg-172-12-51-60

11. Odamaki T., Kato K., Sugahara H., Hashikura N., Takahashi S., Xiao J.Z., et al. Age-related changes in gut microbiota composition from newborn to centenarian: a cross-sectional study. BMC Microbiol. 2016; (16): 90. https://doi.org/10.1186/s12866-016-0708-5

12. Nakayama J., Yamamoto A., Palermo-Conde L.A., Higashi K., Sonomoto K., Tan J., et al. Impact of westernized diet on gut microbiota in children on Leyte Island. Front. Microbiol. 2017; 8: 197. https://doi.org/10.3389/fmicb.2017.00197

13. Smith G.I., Mittendorfer B., Klein S. Metabolically healthy obesity: facts and fantasies. J. Clin. Invest. 2019; 129(10): 3978–89. https://doi.org/10.1172/JCI129186

14. Camhi S.M., Whitney Evans E., Hayman L.L., Lichtenstein A.H., Must A. Healthy eating index and metabolically healthy obesity in U.S. adolescents and adults. Prev. Med. 2015; 77: 23–7. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2015.04.023

15. Ley R.E., Bäckhed F., Turnbaugh P., Lozupone C.A., Knight R.D., Gordon J.I. Obesity alters gut microbial ecology. Proc. Natl Acad. Sci. USA. 2005; 102(31): 11070–5. https://doi.org/10.1073/pnas.0504978102

16. Gérard P. Gut microbiota and obesity. Cell Mol. Life Sci. 2016; 73(1): 147–62. https://doi.org/10.1007/s00018-015-2061-5

17. Schwiertz A., Taras D., Schäfer K., Beijer S., Bos N.A., Donus C., et al. Microbiota and SCFA in lean and overweight healthy subjects. Obesity (Silver Spring). 2010; 18(1): 190–5. https://doi.org/10.1038/oby.2009.167

18. Duncan S.H., Lobley G.E., Holtrop G., Ince J., Johnstone A.M., Louis P., et al. Human colonic microbiota associated with diet, obesity and weight loss. Int. J. Obes. (Lond). 2008; 32(11): 1720–4. https://doi.org/10.1038/ijo.2008.155

19. Mitra S., Förster-Fromme K., Damms-Machado A., Scheurenbrand T., Biskup S., Huson D.H., et al. Analysis of the intestinal microbiota using SOLiD 16S rRNA gene sequencing and SOLiD shotgun sequencing. BMC Genomics. 2013; 14(Suppl. 5): S16. https://doi.org/10.1186/1471-2164-14-S5-S16

20. Rial S.A., Karelis A.D., Bergeron K.F., Mounier C. Gut microbiota and metabolic health: The potential beneficial effects of a medium chain triglyceride diet in obese individuals. Nutrients. 2016; 8(5): 281. https://doi.org/10.3390/nu8050281


Об авторах

А. М. Гапонов
Центр цифровой и трансляционной биомедицины «Центр молекулярного здоровья»; Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева
Россия

Гапонов Андрей Михайлович — кандидат медицинских наук, заведующий отделом инфекционной иммунологии Института цифровой и трансляционной биомедицины ООО «Центр молекулярного здоровья»; заведующий лабораторией инфекционной иммунологии НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева

Москва



Н. И. Волкова
Ростовский государственный медицинский университет
Россия

Волкова Наталья Ивановна — доктор медицинских наук, профессор; проректор по научной работе, заведующая кафедрой внутренних болезней №3

Ростов-на-Дону



Л. А. Ганенко
Ростовский государственный медицинский университет
Россия

Ганенко Лилия Александровна — ассистент кафедры внутренних болезней №3

Ростов-на-Дону



Ю. Л. Набока
Ростовский государственный медицинский университет
Россия

Набока Юлия Лазаревна — доктор медицинских наук, профессор, заведующая кафедрой микробиологии и вирусологии №1

Ростов-на-Дону



М. И. Маркелова
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия

Маркелова Мария Ивановна — младший научный сотрудник НИЛ «Омиксные технологии» Института фундаментальной медицины и биологии

Казань



М. Н. Синягина
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия

Синягина Мария Николаевна — младший научный сотрудник НИЛ «Омиксные технологии» Института фундаментальной медицины и биологии

Казань



А. М. Харченко
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия

Харченко Анастасия Михайловна — младший научный сотрудник НИЛ «Омиксные технологии» Института фундаментальной медицины и биологии

Казань



Д. Р. Хуснутдинова
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия

Хуснутдинова Диляра Рашидовна — младший научный сотрудник НИЛ «Омиксные технологии» Института фундаментальной медицины и биологии

Казань



С. А. Румянцев
Центр цифровой и трансляционной биомедицины «Центр молекулярного здоровья»; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова
Россия

Румянцев Сергей Александрович — доктор медицинских наук, профессор, член-корр. РАН, директор Центра цифровой и трансляционной биомедицины «Центр молекулярного здоровья»; заведующий кафедрой онкологии, гематологии и лучевой терапии педиатрического факультета РНИМУ им. Н.И. Пирогова

Москва



А. В. Тутельян
Центр цифровой и трансляционной биомедицины «Центр молекулярного здоровья»; Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева; Центральный научно-исследовательский институт эпидемиологии
Россия

Тутельян Алексей Викторович — доктор медицинских наук, член-корр. РАН, зам. директора Центра цифровой и трансляционной биомедицины ООО «Центр молекулярного здоровья»; заведующий отделом молекулярной иммунологии, инфектологии и фармакотерапии и лабораторией молекулярной визуализации НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева; заведующий лабораторией инфекций, связанных с оказанием медицинской помощи ЦНИИ эпидемиологии

Москва



В. В. Макаров
Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками ФМБА
Россия

Макаров Валентин Владимирович — кандидат биологических наук, заведующий отделом анализа и прогнозирования медико-биологических рисков здоровью человека

Москва



С. М. Юдин
Центр стратегического планирования и управления медико-биологическими рисками ФМБА
Россия

Юдин Сергей Михайлович — доктор медицинских наук, профессор, генеральный директор

Москва



А. В. Шестопалов
Центр цифровой и трансляционной биомедицины «Центр молекулярного здоровья»; Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии имени Дмитрия Рогачева; Российский национальный исследовательский медицинский университет имени Н.И. Пирогова
Россия

Шестопалов Александр Вячеславович – доктор медицинских наук, профессор, зам. директора Центра цифровой и трансляционной биомедицины «Центр молекулярного здоровья»; директор управления последипломного образования, ординатуры, аспирантуры НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева; заведующий кафедры биохимии и молекулярной биологии лечебного факультета РНИМУ им. Н.И. Пирогова

Москва



Просмотров: 177


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 0372-9311 (Print)
ISSN 2686-7613 (Online)