IVD前沿丨基于微生物组的炎症性肠病诊断
时间:2024-11-04 10:00:33 热度:37.1℃ 作者:网络
炎症性肠病(IBD),包括克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC),是一种慢性和复发性胃肠道炎症性疾病。全球估计有700多万人患有IBD。延迟诊断通常与疾病进展和肠道手术有关,而早期诊断和及时干预可以改善结果。最近,越来越多的文献表明,IBD患者的肠道微生物组成和代谢途径发生了改变。例如,促炎细菌(包括粘附侵入性大肠杆菌、奇异变形杆菌、肺炎克雷伯菌和产毒脆弱拟杆菌)的患病率增加,而在IBD患者的粪便中,一些产生短链脂肪酸细菌减少了。临床前研究表明,其中一些细菌物种在异常免疫反应和肠道炎症的发展中发挥作用。然而,微生物组生物标志物在IBD诊断中的作用仍未得到充分探索。
近日,杂志nature medicine上发表了一篇题为“Noninvasive, microbiome-based diagnosis of inflammatory bowel disease”的文章。作者旨在开发一种基于微生物组的IBD诊断测试。作者对宏基因组数据集进行了全面分析,以评估IBD诊断中选定细菌种类的可预测性,使用疾病特异性物种构建了诊断模型,并开发了基于多重液滴数字聚合酶链反应(m-ddPCR)的IBD诊断多细菌生物标志物panel。
图片来源:Nature medicine
主要内容
IBD患者肠道微生物改变的表征
作者分析了来自8个国家和地区的13个IBD队列的4406个样本的粪便宏基因组学数据,以确定和验证IBD诊断的肠道微生物生物标志物。结果发现,与对照组相比,UC和CD组微生物多样性和丰富度显著下降(图b)。在PCoA分析中,UC和CD患者的肠道微生物群与对照组分开聚集,UC患者与对照组的距离更大(图c)。IBD患者和对照组在门水平上的肠道微生物群落存在显著差异,其特征是厚壁菌门减少,变形菌门丰富。与UC和对照组相比,CD患者的拟杆菌门水平较低(图d)。
UC和CD患者与对照组粪便微生物组比较。
图片来源:Nature medicine
UC和CD患者肠道微生物特征的鉴定
与对照组相比,作者分别鉴定出126种和161种在UC和CD具有不同丰富度的菌种。其中,15种菌种在UC富集,48种菌种在UC患者肠道中缺失(下图a)。CD组有58种细菌富集或缺失。特别是,某些被认为具有抗炎特性的细菌物种,包括Eubacterium hallii, Blautia obeum, R. inulinivorans and Eubacterium rectale在CD中减少。此外,大肠杆菌和一些链球菌在CD患者的肠道中富集,而UC患者的肠道中不富集。这些数据突出了UC和CD中疾病特异性细菌种类的存在。
UC和CD患者肠道微生物特征的鉴定。
图片来源:Nature medicine
基于宏基因组学的诊断模型
作者选择了10种细菌作为UC的生物标记物(富集的4种:Gemella morbillorum, B. hansenii, Actinomyces sp. oral taxon 181和C. spiroforme;减少的6种:C. leptum,F. saccharivorans,G. formicilis,R. torques,Odoribacter splanchnicus和Bilophila wadsworthia);9种细菌作为CD的生物标志物(富集的3种:B. fragilis, E. coli和Actinomyces sp. oral taxon 181;减少的6种:R. inulinivorans,B. obeum,Lawsonibacter asaccharolyticus,Roseburia intestinalis, Dorea formicigenerans和Eubacterium sp. CAG: 274(图c,d)。选出的10个菌种将UC患者与对照区分开,训练集的AUC为0.95,测试集的AUC为0.90;敏感性88.06%,特异性80.95%。F. saccharivorans,C. leptum和g. formicilis是UC关键区分细菌(图e,g)。在CD中,9种细菌的AUC分别为0.95 和0.94;灵敏度为88.33%,特异度为89.47%。B. obeum,L. asaccharolyticus、R. inulinivorans、Actinomyces sp. oral taxon 181和E. coli是CD关键区分细菌(图f,h)。
UC和CD的诊断模型。图片来源:Nature medicine
独立队列中诊断模型的验证
作者分析了来自香港、澳大利亚以及美国、荷兰和中国大陆多个独立数据集。总的来说,诊断模型区分UC的AUC为0.81(香港), CD的AUC为0.83(香港),而CD的AUC为0.73(澳大利亚)。使用来自美国、荷兰和中国大陆的数据集,UC诊断的AUC分别为0.85、0.87和0.82,对CD诊断的AUC分别为0.89、0.86和0.97。在所有验证队列中,UC模型的总体AUC为0.82,CD模型的AUC为0.76。综上所述,这些结果突出了此panel在不同地区和种族的诊断性能的稳健性。
分析结果还表明此诊断模型的性能不太可能受到药物处理的影响,且在诊断UC 和CD 方面的AUC数值高于粪钙保护蛋白,也显示出比粪便钙保护蛋白更高的敏感性和特异性。作者还评估了非IBD疾病的宏基因组数据集,结果显示,UC诊断模型区分UC患者与非IBD患者的AUC为0.78,而CD诊断模型区分CD与非IBD患者的AUC为0.72。总的来说,这些结果表明此诊断模型对UC和CD是特异性的。
基于m-ddPCR的多菌生物标志物panel
作者开发了一种基于m-ddPCR的方法来量化粪便样本中选定的细菌种类。从m-ddPCR结果中,UC患者中6种贫细菌和1种富集细菌与对照组相比存在显著差异(图a), AUC为0.88(灵敏度为85.0%;特异性为81.8%)。在CD中,6种贫细菌和3种富细菌的丰度存在显著差异(图c),AUC为0.87(灵敏度为90.2%;特异性为76.0%)。此外,在独立验证队列中,UC模型的AUC为0.89,而CD模型的AUC为0.75和0.73。结果表明m-ddPCR的结果与宏基因组的结果一致。
基于m-ddPCR的生物标志物panel。
图片来源:Nature medicine
总结与讨论
在本研究中,作者全面评估了与IBD相关的肠道微生物组及其区分IBD与非IBD受试者的能力。通过广泛而严格的验证,作者开发了一种基于非侵入性微生物组的IBD诊断工具,且显示出比粪便钙保护蛋白更高的诊断性能。作者还将宏基因组生成的数据转化为基于m-ddPCR的细菌检测,这更方便用户使用,对操作员的依赖更少。识别可重复的IBD细菌生物标志物有助于设计非侵入性诊断工具,从而在IBD检测和管理中实现更精确和个性化的方法。