Объяснение

Мы исследовали характеристику кишечного микробиома у китайских пациентов с анкилозирующим спондилитом (AS) и здоровым контролем (HCs) и изучили связь сообществ бактерий с факторами питания и активностью заболевания.

Методы

Секвенирование гена рибосомной РНК 16S проводили на фекальной ДНК, выделенной из образцов кала в последовательных срезах. Альфа- и бета-различия были оценены с использованием программы QIIME, а сравнения были выполнены с использованием однофакторного дисперсионного анализа (ANOVA), t-критерия Стьюдента и SKN для сравнения нескольких диапазонов для изучения различий между группами, и был выполнен анализ корреляционной сети.

Результаты

Мы исследовали 207 образцов от 103 пациентов с АС и 104 HC. Альфа-разнообразие не было значимой разницы в AS по сравнению с HC. Для структуры сообщества Bacteroidetes был наиболее представленным классом. Megamonas, Dorea и Blautia были значительно выше в AS, чем в HC, тогда как содержание Lachnospira, Ruminococcus и Клостридиевого кластера XlVb было значительно ниже в AS, чем в HC. Кроме того, специфический кишечный микробиом достоверно коррелировал с активностью заболевания и диетическими факторами.

Выводы

Наши результаты показывают, что кишечный микробиом человека у пациентов с АС явно отличается от микробиома кишечника, а сообщества бактерий связаны с диетическими факторами и активностью заболевания.

Li Zhang, Renfang Han, Xu Zhang, Gongsi Fang, Jin Chen, Jianping Li, Shengqain Xu, Long Qian, Wenjun Chen, Faming Pan

Clinica Chimica Acta Volume 497, October 2019, Pages 189−196

DOI: 10.1016/j.cca.2019.07.038

eng

Fecal microbiota in patients with ankylosing spondylitis: Correlation with dietary factors and disease activity

BACKGROUND:

We investigated the characterization of the gut microbiome in Chinese patients with ankylosing spondylitis (AS) and healthy controls (HCs) and to explore the association ofbacteria communities with dietary factors and disease activity.

METHODS:

16S ribosomal RNA gene sequencing was performed on fecal DNA isolated from stool samples in consecutive cross-sectional cohorts. Alpha and beta diversities were assessed using QIIME, and comparisons were performed using one-way ANOVA, Student’s t-test, and SKN multiple range comparisons to examine differences between groups and a correlation network analysis was performed.

RESULTS:

We investigated 207 samples from 103 AS patients and 104 HCs. Alpha diversity was not significant difference in AS compared with HCs. For the community structure, Bacteroidetes was the most represented class. Megamonas, Dorea, and Blautia were significantly greater in AS than in HCs, whereas the abundance of Lachnospira, Ruminococcus, and Clostridium_XlVb was significantly lower in AS than in HCs. In addition, Specific gut microbiome was significantly correlated with disease activity and dietary factors.

CONCLUSIONS:

Our results suggest that the human gut microbiome of AS patients was clearly different from that of HCs and bacteria communities are associated with dietary factors and disease activity.