Auswirkungen des probiotischen Konsums bei Kindern mit Autismus-Spektrum-Störung (ASD)

Autismus-Spektrum-Störung (ASD) ist eine Gruppe von neurologischen Entwicklungsstörungen, die in der frühen Kindheit beginnen und häufig durch Probleme in der Kommunikation und im Sozialverhalten gekennzeichnet sind. Vom Darmmikrobiom produzierte Metaboliten können die Funktionen des Magen-Darm-Trakts (Gl) und des Zentralnervensystems (ZNS) beeinträchtigen und das Vorhandensein der Darm-Hirn-Achse unterstützen. Frühere Studien haben Veränderungen im Darmmikrobiom bei Kindern mit ASD im Vergleich zu neurotypischen Kontrollen gezeigt. Es ist möglich, dass Ernährungsumstellungen, einschließlich der Verwendung von Probiotika, bei Kindern mit ASS die Gl- und ZNS-Funktionen positiv beeinflussen können. Es wurden nur wenige klinische Studien durchgeführt, um die Auswirkungen des probiotischen Konsums von Kindern mit ASD auf die Zusammensetzung ihrer Mikrobiota, ihre Darmfunktion und ihr Verhalten in Entwicklungsländern zu bewerten. Folglich besteht das allgemeine Ziel der Studie darin, die Auswirkungen einer Probiotika-Supplementierung auf die Zusammensetzung der Darmmikrobiota, den Ernährungsstatus und den Immunstatus bei Kindern mit ASD zu bestimmen.

Es wird eine randomisierte Crossover-Studie mit Kindern durchgeführt, bei denen ASD diagnostiziert wurde und die im Stadtbezirk Quito leben. Nach Überprüfung der Einschluss- und Ausschlusskriterien werden 66 Teilnehmer ausgewählt. Zunächst werden Kinder, bei denen ASD diagnostiziert wurde, nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen eingeteilt. Gruppe A (n=33) erhält über einen Zeitraum von 4 Monaten dreimal täglich Sb-Ergänzungsmittel in einer Dosis von 250 mg. Während Gruppe B (n=33) 4 Monate lang keine Nahrungsergänzung erhält. Darauf folgt eine 30-tägige „Auswaschphase“, in der keine Gruppe Probiotika zu sich nimmt. Nach dieser Zeit wechseln die Kindergruppen die Behandlung für weitere vier Monate. Die Forscher werden Verhalten, Darmmikrobiom, Metabolom, Ernährungsstatus und Magen-Darm-Symptome analysieren, um die durch den Sb-Konsum verursachten Veränderungen zu bestimmen. Die Teilnehmer werden in den Monaten 1, 4, 5, 9 und 10 der Studie nachuntersucht. Bei jeder Nachuntersuchung werden Stuhl-, Blut- und Urinproben für die verschiedenen Analysen entnommen.

Um die epidemiologischen Parameter der Teilnehmer zu ermitteln, wird eine soziodemografische Befragung durchgeführt. Die Verhaltensparameter jedes Kindes werden mittels psychologischer Diagnostik evaluiert. Folgende Tests werden angewendet: Autism Diagnostic Observation Schedule, Second Edition (ADOS-2); Autism Diagnostic Interview – überarbeitet (ADI-R); Wechsler-Intelligenzskala für Kinder (WISC); Adaptives Verhaltensbewertungssystem (ABAS); Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence (WPPSI); Battelle-Entwicklungsinventar (BATELLE). Zur Beurteilung des Ernährungszustands werden anthropometrische Messungen (Gewicht, Größe, BMI) durchgeführt und Perzentile und Z-Scores berechnet. Darüber hinaus wird ein 24-Stunden-Rückruffragebogen angewendet. Der Roma IV-Test wird zur Beurteilung der Magen-Darm-Symptome eingesetzt. Um den immunologischen Status zu bestimmen, messen die Forscher Interleukine und Wachstumsfaktoren im Blut.

Bezüglich der Analyse der Darmmikrobiota beginnen die Forscher mit der DNA-Extraktion aus Stuhlproben. Alle vom Illumina-Sequenzer erhaltenen Rohsequenzen werden analysiert, um Folgendes zu bestimmen: taxonomische Zusammensetzung, Alpha- und Beta-Diversität, funktionelle Annotation und unterschiedliche mikrobielle relative Häufigkeit zwischen den beiden Gruppen. Die funktionale Annotation wird mithilfe der Human Microbiome Project Unified Metabolic Analysis Network (HumanN)-Software durchgeführt. Die taxonomische Zuordnung erfolgt mithilfe der Software „Metagenomic Phylogenetic Analysis“ (Metaphlan). Diversitätsmetriken werden mithilfe des Vegan Diversity R-Pakets berechnet. Zum Vergleich der Alpha-Diversitätsanalyse werden der Chao 1-, Shannon- und Simpson-Index berechnet. Für den Vergleich der Beta-Diversität wird die Funktion „Analysis of Ecological Data“ (ade4) im R-Paket verwendet, um eine Hauptkomponentenanalyse unter Verwendung von Bray-Curtis, Jaccard, ungewichteten Unifrac- und gewichteten Unifrac-Distanzmetriken zu erstellen. Die lineare Diskriminanzanalyse wird in Verbindung mit dem Sample Size Effect Measurement Test (LEfSe) verwendet, um eine differenzielle Analyse der relativen mikrobiellen Häufigkeit zwischen den beiden Gruppen durchzuführen.

Die Forscher werden eine Metabolomanalyse an Blut, Stuhlproben und Urin durchführen. Die Metabolomzuordnung erfolgt durch 2D-Experimente basierend auf Signalen in der Protonen-Kernspinresonanz (H-NMR) unter Verwendung der menschlichen Metabolomdatenbank und der biologischen Magnetresonanz-Metabolomdatenbank.