Un nuevo estudio descubre cómo las bacterias intestinales y los metabolitos sanguíneos indican el riesgo de diabetes temprana y cómo la dieta y el ejercicio a medida podrían revertir la tendencia.
FBG y OGTT se usaron para detectar individuos con un grado variable de intolerancia a la glucosa. El algoritmo GBDT se usó para predecir metabolitos de plasma basados en datos recopilados de la FFQ, las pruebas clínicas y el perfil de microbioma intestinal. N indica el tamaño de la muestra para las dos cohortes, o el número de características en los conjuntos de datos de dieta, clínico, microbioma intestinal y metaboloma en plasma.
En un estudio reciente en la revista Medicina de la naturalezalos investigadores realizaron un estudio de perfiles de metabolomas para investigar el papel de los metabolitos microbianos en prediabetes y diabetes tipo 2 (DT2). Utilizaron dos cohortes suecas que comprenden 1.167 participantes de 50 a 64 años para sus análisis.
Los hallazgos del estudio revelaron la presencia de 502 metabolitos sanguíneos relacionados con la homeostasis de glucosa deteriorada, 143 de los cuales se asociaron con el microbioma intestinal humano. El estudio destaca el papel de la dinámica del microbioma-metaboloma en la prediabetes y la fisiopatología DA2 y el papel de los cambios en el estilo de vida a corto plazo (dieta y ejercicio) en la modulación de estas dinámicas.
Fondo
La diabetes tipo 2 (T2D) es una preocupación mundial de salud pública, que se estima que afecta a más de 830 millones de adultos. La condición es crónica, caracterizada por la incapacidad del cuerpo para regular adecuadamente el metabolismo de la glucosa, lo que resulta en niveles excesivamente altos de azúcar en la sangre, lo que puede provocar complicaciones que incluyen enfermedades cardiovasculares (ECV), enfermedades renales, daño nervioso y un mayor riesgo de mortalidad.
Al alarmante, la prevalencia de T2D está creciendo a tasas sin precedentes, aumentando de 200 millones en 1990 a más de 830 millones en 2022. La investigación ha revelado que la fisiopatología de la condición es altamente complicada, que surge de la interacción entre las variables genéticas y ambientales. Estudios recientes han sugerido el papel extenso de la dieta y el microbioma intestinal en la patogénesis T2D, con un estimado del 70% de la incidencia T2D ahora atribuida a dietas subóptimas y sus efectos adversos sobre las bacterias intestinales.
Desafortunadamente, la influencia mecanicista de los metabolitos microbianos intestinales en la patogénesis y la progresión de T2D sigue siendo poco conocida.
Sobre el estudio
El presente estudio tiene como objetivo abordar estas brechas en la literatura identificando los metabolitos microbianos intestinales modulando el control del huésped (humano) de la glucosa y, a su vez, contribuyendo a prediabetes y T2D. Los datos del estudio se obtuvieron de dos cohortes suecas de prediabetes: la cohorte de tolerancia a la glucosa deteriorada (IGT; N = 697), que sirvió como la cohorte de “descubrimiento”, y el estudio de bioimagen cardiopulmonar sueca (SCAPIS; N = 470), que sirvió como la 'validación' cohorte.
La recopilación de datos del estudio incluyó mediciones de glucosa en ayunas de la mañana, una prueba de tolerancia a la glucosa oral de 75 g (OGTT) y la recolección de muestras de sangre venosa en ayunas. Los resultados de estas pruebas, en conjunto con los criterios de la Organización Mundial de la Salud de 1999, se utilizaron para dividir a los participantes del estudio en cinco subgrupos: 1. Tolerancia normal a la glucosa (NGT), 2. Glucosa en ayunas aislada (IFG), 3. Determinado Tolerancia (Ig), 4. Glucosa intolerancia a glucosa (CGG) y 5.
Las muestras de sangre recolectadas se sometieron a metabolómica en plasma utilizando la plataforma Metabolon. Se identificaron metabolitos asociados con microbios utilizando árboles de decisión de impulso de gradiente y modelos de aprendizaje automático de bosques aleatorios (ML).
Además, los participantes debían completar los cuestionarios Findrisc (que reflejan la resistencia a la insulina con más fuerza que la glucemia) y proporcionaron muestras fecales, las últimas se sometieron a perfiles microbianos fecales a través de ensayos metagenómicos.
Hallazgos del estudio
Se observó que los participantes del estudio tenían entre 50 y 64 años, con una clasificación de subgrupos basada en OGTT que revelan 220 participantes con NGT, 185 con IFG, 173 con IGT, 74 con CGI y 45 con T2D detectado en pantalla. La metabolómica del plasma sanguíneo de los participantes reveló 978 metabolitos en plasma obtenidos principalmente del metabolismo de los lípidos (45.4%) y los aminoácidos (22.1%).
Los modelos de Árbol de decisión Boosted Boosted (GBDT) revelaron 645 metabolitos en la cohorte de descubrimiento asociado significativamente con IFG, IGT, CGI o T2D. De estos, 502 metabolitos se superponen con importancia en la cohorte de validación, lo que sugiere su papel como posibles biomarcadores del control de glucosa (prediabetes y biomarcadores T2D). En particular, 143 de estos metabolitos se asociaron con datos de microbiomas y 272 con datos de dieta.
“Estos hallazgos muestran que los determinantes potenciales persisten en prediabetes y T2D, con el microbioma intestinal solo representando casi un tercio de la varianza del metabolito sanguíneo, dos veces que se midieron en individuos sanos”.
Se encontró que los perfiles de metabolómica identificados se superponen con firmas previamente identificadas de prediabetes, T2D, síndrome coronario agudo (ACS), insuficiencia cardíaca (HF) y enfermedad renal (KD). Esto confirma que la dinámica de microbioma-metaboloma se perturban antes del inicio de la ECV, lo que sugiere posibles objetivos de intervención temprana contra la incidencia de enfermedades cardiometabólicos. Por ejemplo, el metabolito hipunta interacciones mediadas entre bacterias intestinales específicas (Hominifimenece microfluidus y Blautia Wexlerae), con efectos de mediación bidireccionales observados (21.1% de H. MicrofluidusInfluencia en B. Wexlerae fue mediado por Hippurate).
El análisis coanálisis de los datos de estilo de vida y metabolomas reveló que ~ 65.9% de los biomarcadores de metabolitos identificados están asociados con cambios de estilo de vida reversibles, destacando el potencial de monitorear los efectos de las intervenciones de ejercicio o dieta para prevenir o tratar con éxito los resultados diabéticos. Alta ingesta de café, común en la cohorte sueca, reducida de la variabilidad del metabolito relacionado con la dieta, subrayando las adaptaciones de microbioma específicas de la población. En particular, el propionato de metabolito imidazol se elevó en IGT pero no se validó en la cohorte de scapis, lo que sugiere una variabilidad específica de la población.
Mapa de calor que muestra los metabolitos superpuestos involucrados en aminoácidos, el metabolismo de los lípidos y xenobióticos (n = 123) en dos ensayos clínicos de dieta (14 días) o ejercicio durante 1 h (antes, 120 y 180 minutos después del ejercicio) con esos 502 metabolitos alterados en prediabetes y T2D. Las respuestas invertidas (y, sí; n, no) por dieta (d) o ejercicio (e) o ambas (b) se agruparon y se muestran en distintos colores junto a las ramas de agrupación de filas. Metabolitos representativos, incluyendo 14 superposiciones con la Fig. 4f, están etiquetados en rojo y otros cinco en negro. Se utilizaron una prueba de suma de rango Wilcoxon y un análisis de varianza de medidas repetidas unidireccionales para identificar metabolitos alterados en las cohortes y dos conjuntos de datos longitudinales (Padj
Conclusiones y direcciones futuras
El presente estudio revela el papel de la dinámica del microbioma-metaboloma en la alteración de la homeostasis de la glucosa humana, desencadenando prediabetes y T2D. Destaca la importancia y el potencial de los cambios en el estilo de vida, particularmente la dieta y el ejercicio, para ajustar y monitorear estas dinámicas para lograr resultados de salud óptimos. Los hallazgos se validaron aún más en ratones GF/Conv-R y cohortes externas (israelí, Twinsuk), fortaleciendo su robustez. Los beneficios óptimos probablemente requieren una combinación de intervenciones de dieta y ejercicio, como lo demuestran la modulación de metabolitos específicos del estilo de vida (por ejemplo, ácidos grasos de cadena ramificada mejoradas con ejercicio, 7-hoca con dieta).
“Comprender las conexiones entre la dieta, la microbiota intestinal y los factores clínicos proporcionan información valiosa sobre la DA2 y destaca la necesidad de diversas estrategias de intervención. Este recurso puede proporcionar una mayor comprensión de cómo la microbiota intestinal puede afectar la DA2 y ayudar a identificar nuevos objetivos para el manejo de la diabetes”.
Los autores del estudio han desarrollado un servidor web de acceso abierto (https://omicsdata.org/apps/igt_metabolome/), que proporcionará a los futuros investigadores una plataforma fácil de usar para la exploración del metaboloma, el metanálisis y la visualización de datos.
