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      【昊文章】天昊相對定量擴增子測序技術助力客戶文章見刊《Brain Behav Immun》【IF7.22】

      發稿時間:2021-11-02來源:天昊生物

      近日,南京醫科大學附屬腦科醫院老年精神科張向榮主任團隊著眼于關鍵的臨床問題,借助患者腸道微生物菌群研究技術,最新發現了抗精神病藥物引起精神分裂癥患者胃腸道功能減退和腸道微生物群改變。該文章近期發表于免疫學綜合性高影響力期刊《Brain Behav Immun》上。下面,就和小編一起來讀讀看吧~

      英文題目:Antipsychotic-induced gastrointestinal hypomotility and the alteration in gut microbiota in patients with schizophrenia

      中文題目:抗精神病藥物引起精神分裂癥患者胃腸道功能減退和腸道微生物群改變

      期刊:Brain Behav Immun

      IF: 7.22

      背景:腸道微生物群對腸道免疫系統的產生和腸道平衡的維持至關重要,同時在腸道蠕動低下的發病機制中發揮著重要作用。精神疾病患者是抗精神病藥物引發便秘的高危人群。然而,研究者提出其發病機制可能不僅僅是來源于抗精神病藥物的神經傳遞特性。

      方法:研究者根據羅馬診斷標準和結腸運動測試共招募了45名便秘患者和另外45名性別和年齡相匹配的無便秘患者,收集糞便樣本,采用16S rRNA擴增子測序法進行微生物組成差異分析;同時收集了人口統計學和血清代謝指數。主觀便秘評估量表(CAS)和布里斯托爾糞便分型(BSS)用來評估兩組的便秘程度。

      結果:與非便秘組相比,便秘組的物種數目、Chao 1ACEα多樣性明顯增加。在門水平上,便秘組的BacteroidetesFusobacteria的相對豐度明顯下降,而Firmicutes, VerrucomicrobiaSynergistetes的相對豐度明顯上升。在屬水平上,便秘組的ChristensenellaDesulfovibrio 的相對豐度更高。腸道微生物群的α-多樣性指數與血清總膽汁酸水平呈正相關,與BSS評分呈負相關。BSS評分與Bacteroidetes的相對豐度呈正相關,但與Firmicutes的相對豐度呈負相關。PICRUSt分析揭示了脂多糖、維生素B6、核黃素、丙酮酸和丙酸鹽功能的潛在代謝途徑。

      結論:對于抗精神病藥物引發便秘的精神分裂癥患者,其腸道微生物群發生改變,提示抗精神病藥物可能通過微生物群相關的代謝產物影響胃腸道運動。而可能在健康人腸道中作為抗炎因子相關菌群,如Synergistetes,卻在本研究中的便秘人群中具有相對較高的豐度,這一發現與以往胃腸病學文獻的結論不一致。因此,其中的因果關系仍然是未知的??傮w而言,本研究為了解抗精神病藥引起的便秘機制提供了一種新的可能性。

      1.  臨床數據分析:根據羅馬診斷標準和結腸運動測試共招募了45名便秘患者和另外45名性別和年齡相匹配的無便秘患者。組間在其它臨床數據均無顯著差異。2.   組間糞便微生物組成差異:    a. 97%的相似性對序列進行種水平的聚類,便秘組的OTU數量高于非便秘組(3568 vs. 3109),包括1449個重疊OTU。所有樣品的稀釋性曲線)都在4.5萬讀數的深度達到飽和狀態,表明測序深度足以代表大多數的微生物物種,而且樣本的數量也是合理的。    b. 便秘組的觀察指數、Chao 1指數和ACE指數(圖1A)均高于非便秘組,說明便秘組腸道微生物群的物種豐富度較高。然而,Shannon、SimpsonCoverage得分(圖1A)沒有發現顯著差異,反映了兩組之間的物種多樣性相似。    c.   PcoAPLS-DA分析,體現了兩組樣本微生物的β多樣性差異(圖1B)。

      1:兩組α多樣性(A)和β多樣性分析(B)。

          d.  兩組中相對豐度最高的前四個細菌門類是相同的,包括: Firmicutes, Bacteroidetes, Proteobacteria, and Actinobacteria (Fig. 2(A))。但兩組的不同菌門相對豐度有差異。便秘組豐富最高的是Firmicutes (53.07%), 其次是Bacteroidetes (29.81%),在非便秘組, Bacteroidetes (44.63%) 相對豐度最高,其次是Firmicutes (41.68%) (Fig. 2 (B))。有五個門類的相對豐度在兩組之間有顯著差異(圖2C),表2

      圖2. 便秘組和非便秘組在門類別的相對豐度。

      表2 便秘和非便秘患者的腸道微生物群有顯著差異的門類群。

      3.   LefSe分析:基于 LDA得分>2,P>0.05,共篩選到115個分類群(從門到科)(圖3)。