El concepto de “Microbita Humana”
El concepto de “Gutoma Humano,” (del inglés “Human Gutome”) como termino unificador para las interacciones de un sistema multinivel entre el microbioma y el tracto digestivo humano, fue establecido en 2011 (Dimitrov, 2011). En los esfuerzos por superar la deficiente capacidad de transferencia de las investigaciones bench-to-bedside (desde los laboratorios hasta los usuarios), dos enfoques principales han acaparado últimamente la atención, a saber, el modelo computacional del metabolismo humano (Aurich y Thiele, 2016), y órganos en chips, incluyendo herramientas de elementos del intestino en chips. (Shah et al., 2016).
La Microbiota oral
La digestión humana comienza en la boca, y la correlación entre las especies microbianas orales y la salud está bien establecida (Shah et al., 2016). Anteriormente, también sugeríamos un modelo práctico de interrelación entre la dieta, los patógenos microbianos orales y la susceptibilidad a enfermedades (Dimitrov). La nutrición de precisión toma en cuenta la epidemiología nutricional entre diferentes grupos étnicos, las diferencias en la ingestión de macro y micro nutrientes durante el tiempo de vida, perfiles a detalle o sintetizados de ciencias multi-nómicas con o sin desafíos nutricionales en diferentes fenotipos, así como dietas personalizadas a la medida y/o basadas en algoritmos, que se enfocan en requerimientos nutricionales individuales para la prevención de enfermedades, o en conjunto con recomendaciones alimenticias dedicadas con o sin farmacoterapia (Ferguson et al., 2016). Las investigaciones al respecto presentan enfoques interdisciplinarios de investigación de biología de sistemas (Shoaie and Nielsen) y práctica médica (Salazar et al.). Se enfocan en los sistemas dinámicos del cuerpo humano como parte de un todo integrado (Magnúsdóttir et al.). Los modelos sobre datos experimentales extensivos son aplicados (Adamberg et al.; Ahmed Nasef et al.), y buscan entender los mecanismos de las enfermedades, y sugieren tratamientos personalizados (Tailford et al.).
La relación de la Microbiota con la obesidad, la osteoporosis y la vitamina B
El concepto de “interrelación” (cross talks) ha ganado popularidad recientemente, especialmente entre investigadores de enfermedades metabólicas. En particular, stepwise, el concepto surgido de adiposo—músculo a músculo adiposo intestino–cerebral (Argilés et al., 2005; Bartness et al., 2005; Cegla et al., 2010). En la actualidad, prácticamente el mismo principio puede ser postulado para el microbioma humano y la fisiología intestinal. Tellez et al. presentan un excelente ejemplo para recopilar varios temas médicos: permeabilidad intestinal—viscosidad de la mucosa—microbioma intestinal. Un valor especial de la investigación citada es la adición de la densidad mineral ósea—un tema que no se me menciona a menudo dentro de la popular ciencia del microbioma.
Los modelos matemáticos, como una poderosa herramienta para la organización del análisis de datos biológicos del microbioma, son revisados a detalle por Shoaie y Nielsen. El desafío actual para interrelacionar diferentes niveles de información, desde el genoma al transcriptoma, el proteoma y el metaboloma, y datos experimentales de técnicas de una gran capacidad de procesamiento ampliamente usadas, se describe como una guía didáctica práctica de cómo recrear un fenotipo dado, y en última instancia, realizar predicciones sobre redes y comportamiento celular. Un ejemplo de modelo de la vida real puede visualizarse a partir de la investigación de Magnúsdóttir et al., donde a lectores de diferentes disciplinas, desde expertos en bioinformática hasta clínicos, se les dan tutoriales prácticos de predicciones computacionales de cómo la microbiota contribuye con la cantidad de vitamina B de los intestinos, cómo el metabolismo humano puede beneficiarse de la biosíntesis de vitamina B realizada por la microbiota.
La Microbiota y el envejecimiento
Los miles de cambios clínicos, incluyendo un estado basal pro inflamatorio (envejecimiento por inflamación), que se interrelaciona directamente con la microbiota de adultos mayores y mejora la susceptibilidad a enfermedades que viene con la edad, es revisada por Salazar et al. Estudios en adultos mayores demuestran que la microbiota intestinal tiene una correlación con la dieta y el nivel basal de inflamación. Existen vínculos entre la microbiota y una variedad de problemas clínicos que aquejan a los adultos mayores, incluyendo debilidad física, colitis pseudomembranosa y síndrome metabólico por arteriosclerosis. La manipulación de la microbiota y el microbioma de adultos mayores es prometedora como una estrategia innovadora para influir en el desarrollo de comorbilidad asociada al envejecimiento.
El sistema de uso de almidón de la B. thetaiotaomicron ha sido estudiado a detalle y la manera en que la composición de aminoácidos afecta el uso del fructosano de la B. thetaiotaomicron y altera el perfil de los ácidos grasos de cadena corta (SCFAs) producidos en un medio definido, está descrita por Adamberg et al. Sus resultados muestran que el metabolismo del fructosano de la B. thetaiotaomicron DSM 2079 depende del suministro de aminoácidos. La B. thetaiotaomicron es uno de los utilizadores de glicanos más versátiles del instestino. Aunque la mayoría de los micoorganismos intestinales prefieren los glicanos a las proteínas como sustratos de crecimiento, las proteínas también se utilizan, en particular en el colon distal, donde la disponibilidad de carbohidratos es limitada debido a que estos son utilizados en la parte próxima del tracto intestinal. En esta investigación, los aminoácidos metabolizados más activamente por la B. thetaiotaomicron fueron Asp, Ser, y Thr.
Las estrategias empleadas por las bacterias que degradan mucina para utilizar los glicanos huéspedes son revisadas por Tailford et al., donde los lectores pueden navegar a través de 20 genes codificadores de mucinas, cómo esos genes expresan los epítopos terminales periféricos para la diversidad de glicanos, cómo diferentes cepas de bacterias interactúan mediante diferentes enzimas para influir en el metabolismo del ácido siálico, la fucosa y el grupo sanguíneo.
La Microbiota, la obseidad y la diabetes tipo 2
Se pone énfasis especial en el rol de las bacterias que degradan mucina al modular la respuesta inflamatoria de los intestinos en los estados de obesidad y diabetes. Las bacterias Akkermansia muciniphila son más comunes en humanos con un peso saludable que en individuos con obesidad y diabetes tipo 2. Un estudio reciente evaluaba la relación entre la abundancia de A. muciniphila fecal, de los genes fecales del microbioma, las características del huésped, y sus cambios después de la restricción calórica (RC) (Dao et al., 2016). Aunque la RC no siempre es fácil de lograr, varios objetivos de moléculas pequeñas han emergido en la impetuosa búsqueda por mimetizar la restricción calórica, de las cuales el resveratrol, la metformina, y la rapamicina son las más ampliamente estudiadas. La interacción de los fotoquímicos alimenticios como el resveratrol, a través de los receptores de patrón de reconocimiento (TRLs, NLRs), con la microbiota intestinal son descritos completamente por Ferguson et al. (2016). La biodisponibilidad de los fotoquímicos alimenticios es de crítica importancia si se aplica un enfoque farmacéutico, y su determinación no sólo se complica por las propiedades bioquímicas de la molécula sino también por el metabolismo controlado por microbios. Los humanos absorben bien el resveratrol, pero puesto que se metaboliza y elimina rápidamente, su biodisponibilidad es baja.
La Microbiota y la arteroesclerosis
Hallazgos recientes han mostrado que el resveratrol reduce los niveles de N-óxido de trimetilamina (TMAO), el cual se sabe es un factor que contribuye al desarrollo de la arterosclerosis (Chen et al., 2016). Esto se logró parcialmente a través de la regulación del eje del factor de crecimiento de fibroblastos (FXR) del receptor X fernesoide enterohepático, e indica que la microbiota intestinal podría convertirse en un objetivo interesante para las intervenciones farmacológicas y nutricionales de medicina de precisión para disminuir el riesgo de desarrollar enfermedades metabólicas.
En resumen, el concepto del Gutoma Humano le da a los investigadores, nutricionistas y clínicos una plataforma común para compartir datos interdisciplinarios en la cambiante ciencia del microbioma.
Fuente: journal.frontiersin.org
Fecha: 6 de Septiembre de 2016
Link: http://journal.frontiersin.org/article/10.3389/fgene.2016.00158/full
Nota: Instituto Nutrigenómica no se hace responsable de las opiniones expresadas en el presente artículo.
Autor: Dimiter Dimitrov1, Ines Thiele2 and Lynnette R. Ferguson3
1Diavita Ltd. Varna, Bulgaria
2Centro de Luxemburgo para Biomedicina de Sistemas, Universidad de Luxemburgo, Esch-sur-Alzette, Luxemburgo
3Discipline of Nutrition and Dietetics, Facultad de Ciencias Médicas y de la Salud, Universidad de Auckland, Auckland, Nueva Zelanda
Contribuciones de los autores
Todos los autores listados han realizado contribuciones sustanciales, directas, e intelectuales al trabajo, y lo han aprobado para su publicación.
Declaración de conflicto de intereses
Los autores declaran que la investigación fue llevada a cabo en ausencia de cualquier relación comercial o financiera que pudiera haber sido interpretada como un potencial conflicto de intereses.
Agradecimientos
Los editores agradecen a todos los autores de los temas de investigación
Referencias
Argilés, J. M., López-Soriano, J., Almendro, V., Busquets, S., and López-Soriano, F. J. (2005). Cross-talk between skeletal muscle and adipose tissue: a link with obesity? Med. Res. Rev. 25, 49–65. doi: 10.1002/med.20010
Aurich, M. K., and Thiele, I. (2016). Computational modeling of human metabolism and its application to systems biomedicine. Methods Mol. Biol. 1386, 253–281. doi: 10.1007/978-1-4939-3283-2_12
Bartness, T. J., Kay Song, C., Shi, H., Bowers, R. R., and Foster, M. T. (2005). Brain-adipose tissue cross talk. Proc. Nutr. Soc. 64, 53–64. doi: 10.1079/PNS2004409
Cegla, J., Tan, T. M., and Bloom, S. R. (2010). Gut-brain cross-talk in appetite regulation. Curr. Opin. Clin. Nutr. Metab. Care 13, 588–593. doi: 10.1097/MCO. 0b013e32833b64a3
Chen, M.-L., Yi, L., Zhang, Y., Zhou, X., Ran, L., Yang, J., et al. (2016). Resveratrol Attenuates Trimethylamine-N-Oxide (TMAO)-Induced Atherosclerosis by Regulating TMAO synthesis and bile acid metabolism via remodeling of the gut microbiota. MBio 7:e02210–15. doi: 10.1128/mBio.02210-15
Dao, M. C., Everard, A., Aron-Wisnewsky, J., Sokolovska, N., Prifti, E., Verger, E. O., et al. (2016). Akkermansia muciniphila and improved metabolic health during a dietary intervention in obesity: relationship with gut microbiome richness and ecology. Gut 65, 426–436. doi: 10.1136/gutjnl-2014-308778
Dimitrov, D. V. (2011). The human gutome: nutrigenomics of the host-microbiome interactions. OMICS 15, 419–430. doi: 10.1089/omi.2010.0109
Ferguson, L. R., De Caterina, R., Görman, U., Allayee, H., Kohlmeier, M., Prasad, C., et al. (2016). Guide and position of the international society of nutrigenetics/nutrigenomics on personalised nutrition: part 1 – fields of precision nutrition. J. Nutrigenet. Nutrigenomics. 9, 12–27. doi: 10.1159/000445350
Lockhart, P. B., Bolger, A. F., Papapanou, P. N., Osinbowale, O., Trevisan, M., and Levison, M. E. (2012). American heart association rheumatic fever, endocarditis, and kawasaki disease committee of the council on cardiovascular disease in the young, council on epidemiology and prevention, council on peripheral vascular disease, and council on clinical cardiology periodontal disease and atherosclerotic vascular disease: does the evidence support an independent association?: a scientific statement from the American Heart Association. Circulation 125, 2520–2544. doi: 10.1161/CIR.0b013e31825719f3
Shah, P., Fritz, J. V., Glaab, E., Desai, M. S., Greenhalgh, K., Frachet, A., et al. (2016). A microfluidics-based in vitro model of the gastrointestinal human-microbe interface. Nat. Commun. 7:11535. doi: 10.1038/ncomms11535
Cita: Dimitrov D, Thiele I and Ferguson LR (2016) Editorial: The Human Gutome: Nutrigenomics of Host-Microbiome Interactions. Front. Genet. 7:158. doi: 10.3389/fgene.2016.00158
Recibido: 4 de junio de 2016; Aceptado: 19 de Augusto de 2016;
Publicado: 6 de septiembre de 2016.
Editado por:
Patrick John Stover, Cornell University, EUA
Revisado por:
Sander Kersten, Wageningen University and Research Centre, Netherlands
Xu Lin, Shanghai Institutes for Biological Sciences, China
Derechos reservados © 2016 Dimitrov, Thiele y Ferguson. Este es un artículo de acceso libre distribuido bajo los términos de la Creative Commons Attribution License (CC BY). El uso, distribución o reproducción en otros foros está permitido, siempre y cuando se dé el crédito correspondiente al (los) autor(es) original(es) o licenciante, y se cite la publicación original en esa publicación, de acuerdo con la práctica académica aceptada. No se permite el uso, distribución o reproducción que no cumpla con estos términos.
