Glicogenoses hepáticas : o microbioma intestinal como fator de influência

• Autor(a) principal: Colonetti, Karina
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/203958
• topic: Glicogenose hepática; Microbioma intestinal humano; Erros inatos do metabolismo; Disbiose; Citocinas

Introdução: O microbioma é o conjunto de microrganismos, metabólitos, genes e ambiente no qual estão inseridos. O microbioma interage com o hospedeiro através de processos metabólicos e imunes, sendo influenciado pela dieta, genética, idade, níveis hormonais, medicamentos e geografia. O desequilíbrio da microbiota intestinal (disbiose) está associado a doenças frequentes nas glicogenoses hepáticas (GSD), tais como obesidade, doença inflamatória intestinal (IBD), diabetes, osteoporose e esteato-hepatite não alcóolica. As GSD, uma classe de erros inatos do metabolismo (EIM), são doenças genéticas raras do metabolismo do glicogênio. Esta tese foca nas GSD-Ia (G6PC), GSD-Ib (SLC37A4), GSD-III (AGL) e GSD-IX (PHAK), as quais são caracterizadas por defeitos na rota de degradação e são majoritariamente tratadas por intervenção dietética, com restrição de carboidratos de hidrólise rápida e administração frequente e periódica de amido de milho cru (AMC). Objetivo: Caracterizar a relação entre microbioma intestinal e erros inatos do metabolismo, com ênfase nas glicogenoses hepáticas. Metodologia: O estudo foi desenvolvido em quatro etapas. Etapa 1: revisão não sistemática da literatura tanto sobre microbiota intestinal e EIM, quanto microbiota e as classes de tratamentos mais utilizados nos EIM. Etapa 2: estudo experimental, transversal, controlado, com amostragem de conveniência, incluindo 24 pacientes geneticamente diagnosticados com GSD em tratamento com AMC e 16 controles hígidos. Os participantes deveriam ter idade ≥ 3 anos, sem sinais de infecção, não ter sido vacinado nos 15 dias antecedentes às coletas ou estar em tratamento com antibióticos, não ter sido indicado ou recebido transplante de órgãos. Controles deveriam ter mesmo sexo e idade similar (±1 ano) aos pacientes. Amostras fecais e de sangue foram coletadas, e adicionalmente os participantes preencheram um registro alimentar de três dias e responderam a um questionário clínico. O DNA bacteriano fecal foi extraído e realizou-se o sequenciamento parcial do gene 16S rRNA na plataforma Ion Torrent. Os dados do sequenciamento foram curados segundo a metodologia do BMP, classificados taxonomicamente, analisados em ambiente R (pacotes vegan 13 e phyloseq) e com o software MicrobiomeAnalyst. Os nutrientes da dieta foram quantificados com o software Nutribase e o pH fecal foi aferido com pHmetro eletrônico. A calprotectina fecal foi quantificada com kit comercial do tipo ELISA segundo as instruções do fabricante. Etapa 3: estudo experimental, transversal, controlado, com amostragem de conveniência, incluindo 27 pacientes (GSD-Ia=16, GSD-Ib=06, GSD-III=02, GSD-IX=03) e 24 controles. Os critérios de inclusão foram os mesmos utilizados na etapa 2. Após a coleta de sangue dos participantes, 20 citocinas plasmáticas (G-CSF, GM-CSF, IFNy, GRO, IL-10, MDC, IL-13, IL-17A, IL-1α, IL-1β, IL-4, IL-6, IL-8, IP-10, MCP-1, MIP1α, MIP-1β, TNFα, TNFβ e VEGF) foram quantificadas com kit comercial Multiplex Cytokine Assay (Luminex). Pacientes GSD-I, III e IX foram comparados aos controles, e os tipos de GSD foram comparados entre si, considerando características clínicas. Etapa 4: Análise in silico através de redes de IPP, utilizando-se os identificadores SLC37A4, G6PC, G6PC2, G6PC3, ITGAL, ITGAM, S100A8 e S100A9 como dados de entrada na ferramenta STRING. O software CytoScape foi utilizado para a análise de módulos, medidas de centralidade, ontologias e para a construção de redes secundárias de interação. Resultados: Etapa 1: Um dos principais fatores de associação entre microbioma intestinal e EIM é a dieta/tratamento, que normalmente é restrita e/ou sobrecarregada de forma específica nos EIM. Além disso, o microbioma intestinal possui forte associação com o fígado e cérebro, dois órgãos mais afetados nos EIM. Etapa 2: pacientes possuem uma menor diversidade e estrutura do microbioma fecal diferente dos controles em vários níveis taxonômicos. Pacientes apresentaram prevalência maior (p≤0,05) de IBD, obesidade/sobrepeso, consumo de medicamentos e calorias (majoritariamente do AMC) do que o grupo controle. Além disso, pacientes consumiam menos gorduras, cálcio, sódio e vitaminas, e apresentaram pH fecal mais ácido. A riqueza microbiana teve correlação com o pH (r=0,77; p=6,8e-09), consumo de carboidratos totais (r=0,6; p=4,8e-05) e açúcar (r=0,057; p=0,00013). Etapa 3: pacientes apresentaram níveis reduzidos (p≤0,05) de IL-4, MIP-1α, MDC, TNF-β e VEGF em comparação aos controles. Entre os pacientes, os níveis de citocinas diferiram (p≤0,05) conforme o tipo de GSD, presença de anemia, adenoma e níveis de triglicerídeos. Etapa 4: Nas redes de interação exclusivas da GSD-Ia, várias proteínas se conectaram aos nós 14 centrais. Dentre as proteínas, selecionou-se como de interesse TLR4, ITGAL, ITGAM, IL-6 e IL-10, os quais podem exercer um importante papel na interação entre microbiota, sistema imune e saúde do hospedeiro dentro do contexto das GSD. Conclusões: Pacientes com GSD hepática apresentam disbiose intestinal e um desequilíbrio na imunomodulação. Através das redes IPP foi possível identificar que as interações proteicas provavelmente alteradas na GSD-Ia compreendem proteínas relacionadas ao sistema imune, as quais podem atuar como moduladores na interação entre microbioma e hospedeiro.