Resumen
Se sabe que aun pequeñas dosis de antibióticos reducen la diversidad del microbioma intestinal. Sin embargo, sólo existen modelos matemáticos limitados de la dinámica relacionada tiempo-respuesta. Aquí, nos inspiramos de un esquema de un horizonte de estabilidad y desarrollamos un modelo de impulso-respuesta de la perturbación de los antibióticos. Ajustamos este modelo a datos anteriormente publicados donde algunos individuos tomaron un tratamiento de antibióticos durante 10 días (clindamicina o ciprofloxacino) y se les tomaron muestras durante un periodo de hasta un año posteriormente. Ajustando un modelo extendido que permite una transición a un estado estable alternativo, hallamos respaldo para una transición a largo plazo a un estado comunitario alternativo un año después de tomar antibióticos. Esto implica que un solo tratamiento de antibióticos no sólo reduce la diversidad de la flora intestinal durante un periodo de hasta un año, sino que también altera su composición, posiblemente de manera indefinida. Nuestros resultados proporcionan un respaldo cuantitativo para una imagen conceptual del microbioma intestinal y demuestran que los modelos sencillos pueden proporcionar nuevos conocimientos biológicos.
Resultados
Un modelo de respuesta al impulso para el efecto de los antibióticos
Nuestro modelo mecanicista (Figura 1) asume que un tratamiento corto con antibióticos puede ser modelado como un impulso en el microbioma intestinal. Con algunos supuestos adicionales simplificadores sobre la forma del horizonte estable (ver Materiales y Métodos), generamos una forma analítica para esta respuesta al impulso sobre amortiguado en términos de la diversidad filogenética del microbioma intestinal (eq. 6).
Ajustamos el modelo a los datos publicados de Zaura et al. (2015), donde 30 individuos recibieron un tratamiento de 10 días de un placebo, ciprofloxacino, o clindamicina (Tabla 1). La clindamicina es una lincosamida con un amplio espectro de actividad contra bacterias gram positivas aerobias y anaerobias y gram negativas anaerobias (Guay 2007).
El ciprofloxacino es una quinolona que ataca la topoisomerasa del ADN bacteriano y la girasa del ADN, lo que la hace activa contra una variedad de bacterias gram positivas y gram negativas (Mustaev et al. 2014).
Se tomaron muestras fecales en el punto de origen (es decir, antes del tratamiento), y posteriormente a los diez días, un mes, dos meses, cuatro meses y un año después del tratamiento.
Tabla 1. datos demográficos de participantes del estudio por grupo de tratamiento. Adaptada de Zaura et al. (2015).
* haciendo un reanálisis después de descargar datos de SRA Run Selector, hallamos que faltaba la muestra fecal 2/6 del participante KI17, por lo que fue excluido del análisis, es decir, dejando n = 9 para nuestro reanálisis del ciprofloxacino, así como de la clindamicina. No obstante, estas estadísticas de síntesis aplican antes de la exclusión del KI17.
** una participante del sexo femenino quien fue reclutada inicialmente, abandonó el estudio después de ser incorporada.
El modelo parecía describir adecuadamente la respuesta inicial a los antibióticos (Figura 2), donde la diversidad decrece (es decir, el desplazamiento a partir del equilibrio se incrementa) antes de volver gradualmente hacia el equilibrio.
A pesar de una gran variabilidad entre las muestras del mismo grupo de tratamiento, para tranquilidad de los investigadores, el grupo de placebos claramente no justificaba un modelo de respuesta al impulso mientras que los datos de los individuos que recibían ciprofloxacino y clindamicina estaban cualitativamente en concordancia con el modelo.
No obstante, los residuos sugerían que la diversidad después de un año no era bien capturada por el modelo. En su análisis, Zaura et al. (2015) observaron que la diversidad Shannon estaba considerablemente reducida (p < 0.05) cuando se comparaban muestras un año después de recibir 10 días de ciprofloxacino, con la línea de base, pero esto podría deberse en principio meramente a la lenta reconstitución y retorno al equilibrio original bajo la dinámica que hemos descrito.
Figura 2. Un modelo de respuesta al impulso captura en la dinámica del efecto de los antibióticos en el microbioma intestinal. Ajustes bayesianos con Stan para participantes que tomaban un placebo (n=10), ciprofloxacino (n=9), o clindamicina (n=9). La diversidad filogenética media a partir de 100 bootstraps para cada muestra (puntos negros) y su media e intervalo de confianza de 95% a partir de la distribución posterior (líneas resaltadas y punteadas en colores, respectivamente). La línea gris indica el valor de la diversidad de equilibrio, definido en base a cada individuo en relación con la diversidad media de la línea de base. El sesgo positivo de los residuos después de un año sugiere la posibilidad de una transición a un estado estable alternativo con una diversidad reducida persistentemente.
Ajustando el modelo de impulsos a los datos y tomando en cuenta la respuesta temporal completa se sugiere que la falta de retorno al estado de equilibrio inicial no se debe a la lenta reconstitución de la comunidad inicial de especies del microbioma. En su lugar, la distribución de residuos indica que, aunque la respuesta inicial se ajusta bien a un modelo de respuesta de impulsos estándar, la dinámica a largo plazo del sistema no, como se esperaría bajo un escenario que involucra una transición de largo plazo a un estado comunitario alternativo (Figura 1).
Por lo tanto, desarrollamos una variante del modelo (eq. 7) para tomar en cuenta cambios potenciales a los estados estables alternativos.
Fuente: www.biorxiv.org
Link: https://www.biorxiv.org/content/early/2017/11/20/222398
Liam P. Shaw1,2,3, Chris P. Barnes4,5, A. Sarah Walker6, Nigel Klein3, Francois Balloux1
1: Instituto Genético de la UCL, UCL, Londres
2: CoMPLEX, UCL, Londres
3: Instituto de Salud Infantil de la UCL, UCL, Londres
4: Biología de la Célula y el Desarrollo, UCL, Londres
5: Departamento de Genética Evolución y Medio Ambiente (GEE), UCL, Londres
6: Unidad de Pruebas Clínicas MRC de la UCL, UCL, Londres
Nota: Instituto Nutrigenómica no se hace responsable de las opiniones expresadas en el presente artículo.
Agradecimientos
Contribuciones de los autores
LPS concibió el modelo, desarrolló los análisis y escribió el trabajo de investigación. Todos los autores contribuyeron al debate del modelo e hicieron comentarios sobre el trabajo de investigación.
Declaración de accesibilidad de datos
Los conjuntos de datos y los códigos necesarios para reproducir los resultados y las cifras están disponibles como información de respaldo. Todos los datos de secuencia presentados en este trabajo de investigación fueron depositados previamente en el Archivo de Lectura de Secuencia del NCBI como parte de otra publicación (SRA accession SRP057504).
Financiación
LPS tiene respaldo del Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas [EP/F500351/1] y del Centro Reuben para Virología y Metagenómica Pediátrica. CBP tiene el respaldo del Fondo Wellcome 097319/Z/11/Z].
Figura suplementaria 1
