Avaliação da microbiota intestinal, biomarcadores inflamatórios e reatividade vascular em pacientes com diferentes graus de tolerância à glicose e adiposidade corporal antes e após dieta padrão

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva Junior, Vicente Lopes da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Texto Completo: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/12568
Resumo: For more than a decade, there are studies aiming gut microbiota, and many findings in literature are still conflicting. In this cross-sectional study, we investigated associations among gut microbiota, inflammatory biomarkers and microvascular reactivity in lean and obese individuals, diabetics or not. Forty-six individuals were included in the study and classified into three groups: controls (C), obese (OB) and obese diabetic or dysglycemic (OBD). We performed the study of microcirculation through LASER-Doppler flowmetry (LDF) and digital tonometry (EndoPat®). Moreover, evaluated the following inflammatory markers: tumor necrosis factor (TNF), interleukin-6 (IL6), bacterial lipopolysaccharide (LPS), LPS binding protein (LBP), leptin, adiponectin, ghrelin, glucagon-like peptide type-1 (GLP1) and retinol binding protein 4 (RBP4). Among the biochemical markers, we evaluated: glucose, insulin, insulin resistance index evaluated by homeostatic model assessment insulin resistance (HOMA-IR) and lipid profile. Some metabolites and markers (glucose, insulin, LPS, ghrelin, GLP1) were measured serially at baseline, 30 and 60 min; after food intake, while others (TNF, IL6, LBP, lipid profile, HOMA-IR, leptin, adiponectin and RBP4) only at the basal time (0 min). The diet of choice was Nutridrink®, a balanced liquid and standardized diet. Similarly, digital tonometry was performed at the initial and final times (60 min) while the LDF was performed continuously throughout the whole evaluation period. We tested the usual diet of each person by food frequency questionnaire, body composition by electric bioimpedance and gut microbiota, by characterization of bacterial 16s DNA. Comparisons were made aiming at the identification of differences between microbiota, metabolism, and inflammation among study groups, possibly caused, by differences in diet and body composition, besides other factors. Correlations were also made to evaluate the association among anthropometric markers of adiposity, metabolic and inflammatory features with gut microbiota. We did not find any statistically significant differences for most of the dietary macronutrients evaluated, possibly reflecting the little difference found in gut microbiota. In an original way, we observed a temporal decrease of the LPS curve in all groups, concurrently, although it only reached statistical significance in the OB group and showed a tendency to significance in the C group. We have established essential correlations among biochemical, inflammatory and microvascular markers that confirm outstanding concepts of metabolic diseases' physiology and their association with systemic inflammation; such as the negative relationship between the area under the glucose curve and the rate of reactive hyperemia, the positive correlation between triglycerides and LPS and IL6. Reinforcing with the complexity of the subject, we did not identify any distinctive pattern of gut microbiota in any of the evaluated groups. We hope this work may contribute to that new hypotheses will be tested in the study of the relationship between gut microbiota and metabolism in humans.
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In this cross-sectional study, we investigated associations among gut microbiota, inflammatory biomarkers and microvascular reactivity in lean and obese individuals, diabetics or not. Forty-six individuals were included in the study and classified into three groups: controls (C), obese (OB) and obese diabetic or dysglycemic (OBD). We performed the study of microcirculation through LASER-Doppler flowmetry (LDF) and digital tonometry (EndoPat®). Moreover, evaluated the following inflammatory markers: tumor necrosis factor (TNF), interleukin-6 (IL6), bacterial lipopolysaccharide (LPS), LPS binding protein (LBP), leptin, adiponectin, ghrelin, glucagon-like peptide type-1 (GLP1) and retinol binding protein 4 (RBP4). Among the biochemical markers, we evaluated: glucose, insulin, insulin resistance index evaluated by homeostatic model assessment insulin resistance (HOMA-IR) and lipid profile. Some metabolites and markers (glucose, insulin, LPS, ghrelin, GLP1) were measured serially at baseline, 30 and 60 min; after food intake, while others (TNF, IL6, LBP, lipid profile, HOMA-IR, leptin, adiponectin and RBP4) only at the basal time (0 min). The diet of choice was Nutridrink®, a balanced liquid and standardized diet. Similarly, digital tonometry was performed at the initial and final times (60 min) while the LDF was performed continuously throughout the whole evaluation period. We tested the usual diet of each person by food frequency questionnaire, body composition by electric bioimpedance and gut microbiota, by characterization of bacterial 16s DNA. Comparisons were made aiming at the identification of differences between microbiota, metabolism, and inflammation among study groups, possibly caused, by differences in diet and body composition, besides other factors. Correlations were also made to evaluate the association among anthropometric markers of adiposity, metabolic and inflammatory features with gut microbiota. We did not find any statistically significant differences for most of the dietary macronutrients evaluated, possibly reflecting the little difference found in gut microbiota. In an original way, we observed a temporal decrease of the LPS curve in all groups, concurrently, although it only reached statistical significance in the OB group and showed a tendency to significance in the C group. We have established essential correlations among biochemical, inflammatory and microvascular markers that confirm outstanding concepts of metabolic diseases' physiology and their association with systemic inflammation; such as the negative relationship between the area under the glucose curve and the rate of reactive hyperemia, the positive correlation between triglycerides and LPS and IL6. Reinforcing with the complexity of the subject, we did not identify any distinctive pattern of gut microbiota in any of the evaluated groups. We hope this work may contribute to that new hypotheses will be tested in the study of the relationship between gut microbiota and metabolism in humans.A microbiota intestinal tem sido estudada há mais de uma década e muitos achados na literatura ainda são conflitantes. Neste estudo transversal foram avaliadas as associações entre microbiota intestinal, biomarcadores inflamatórios e reatividade microvascular em indivíduos magros e obesos, diabéticos ou não. Quarenta e seis indivíduos foram incluídos no estudo e classificados em três grupos: controles (C), obesos (OB) e obesos diabéticos ou disglicêmicos (OBD). O estudo da microcirculação foi realizado através da LASER-Doppler fluxometria cutânea (LDF) e pela tonometria digital (EndoPat®). Foram avaliados os seguintes marcadores inflamatórios: fator de necrose tumoral (TNF), interleucina-6 (IL6), lipopolissacarídeo bacteriano (LPS), proteína de ligação ao LPS (LBP), leptina, adiponectina, grelina, peptídeo glucagon-símile tipo-1 (GLP1) e proteína de ligação ao retinol 4 (RBP4). Entre os marcadores bioquímicos, avaliamos: glicose, insulina, índice de resistência insulínica avaliado pelo <i>homeostatic model assessment insulin resistance</i> (HOMA-IR) e perfil lipídico. Alguns metabólitos e marcadores (glicose, insulina, LPS, grelina, GLP1) foram dosados seriadamente nos tempos basal, 30 e 60 min; após uma ingesta alimentar, enquanto os demais (TNF, IL6, LBP, perfil lipídico, HOMA-IR, leptina, adiponectina e RBP4) somente no tempo basal (0 min). A alimentação usada correspondeu à ingestão de uma dieta balanceada, líquida e padronizada (Nutridrink®). De maneira análoga, a tonometria digital foi realizada nos tempos inicial e final (60 min) enquanto a LDF foi realizada de maneira contínua durante todo o período de avaliação. A dieta habitual de cada indivíduo foi avaliada pelo questionário de frequência alimentar, a composição corporal pela bioimpedância elétrica e a microbiota intestinal, caracterizada a partir do DNA 16s bacteriano. Foram realizadas comparações objetivando a identificação de diferenças entre microbiota, metabolismo e inflamação entre os grupos de estudo, possivelmente causadas, entre outros fatores, pelas diferenças de dieta e composição corporal. Foram ainda realizadas correlações para avaliar a associação entre marcadores antropométricos de adiposidade, marcadores metabólicos e inflamatórios com a microbiota intestinal. Não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas para a maioria dos macronutrientes dietéticos avaliados, o que possivelmente se refletiu na pouca diferença encontrada na microbiota intestinal. De maneira original, observamos um decréscimo temporal da curva de LPS em todos os grupos estudados, de maneira concordante entre si, embora somente tenha alcançado significância estatística no grupo OB e tenha demosntrado uma tendência à significância no grupo C. Conseguimos estabelecer importantes correlações entre marcadores bioquímicos, inflamatórios e microvasculares que corroboram importantes conceitos da fisiologia das doenças metabólicas e sua associação com inflamação sistêmica, como a relação negativa entre a área sob a curva da glicose e o índice de hiperemia reativa, a correlação positiva entre triglicerídeos e LPS e IL6. Corroborando com a complexidade do tema, não identificamos nenhum padrão característico de microbiota intestinal em nenhum dos grupos avaliados. Esperamos que este trabalho possa contribuir para que novas hipóteses sejam testadas no estudo das relações entre a microbiota intestinal com o metabolismo em humanos.Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-06T20:52:13Z No. of bitstreams: 1 TESE_FINAL_PUBLICADA_Vicente_Lopes_da_Silva_Junior.pdf: 14856070 bytes, checksum: 4ef07d1d88440800c23f9c4394aaebfa (MD5)Made available in DSpace on 2021-01-06T20:52:13Z (GMT). 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