EPIGUT: EPILEPSIA Y MICROBIOTA GASTROINTESTINAL: COMPRENSIÓN DE LA RESPUESTA A LA TERAPIA (EpiGUT)

Antecedentes:

Los estudios clínicos en humanos sobre el papel de la microbiota en la promoción de convulsiones y epilepsia son escasos y se limitan a cohortes pequeñas y heterogéneas de pacientes epilépticos ya tratados con FAEs. Se necesitan cohortes más grandes, sin tratamiento previo y seguidas longitudinalmente para investigar el papel de la microbiota en las convulsiones y la terapia con fármacos anticonvulsivos. EpiGUT está construyendo dicha cohorte para estudiar tanto la microbiota oral como la intestinal mediante el análisis de muestras de saliva y heces (resultados primarios). Se recogen muestras de sangre y LCR para el perfil metabólico y de inflamación para analizar cómo la microbiota puede influir en la inflamación y el metabolismo sistémico y central (resultados secundarios).

In vitro, los fármacos no antibióticos pueden inhibir el crecimiento de microbios intestinales y los microbios pueden metabolizar fármacos para producir metabolitos activos o tóxicos. In vivo, casi no se sabe nada sobre las interacciones de los microbios y los FAEs. Sin embargo, estas interacciones pueden influir profundamente en el resultado del tratamiento, como se ha demostrado para la terapia anti-PD1 en pacientes con cáncer, así como para muchos otros tratamientos de diversas enfermedades. Por lo tanto, es plausible que las diferencias individuales en la microbiota intestinal puedan ser parte de la razón por la que algunos individuos responden a ciertos FAEs y otros no. Al confirmar esta hipótesis y la validación in vitro adicional de interacciones específicas fármaco-microbio, podemos crear valiosas pautas clínicas para personalizar los tratamientos anticonvulsivos basados en la composición de la microbiota intestinal, aumentando así la probabilidad de una respuesta positiva al tratamiento del paciente individual.

Diseño del estudio:

EpiGUT estudia a individuos con epilepsia recién diagnosticada y su microbiota en respuesta a diferentes FAEs, tanto a nivel individual como en comparación con controles sanos. Analizaremos la composición y función microbiana intestinal y oral en la línea de base, es decir, en el momento del diagnóstico, y estudiaremos las asociaciones con subtipos específicos de epilepsias. La construcción de una colección única de muestras de sangre y LCR permite estudios mecanicistas sobre cómo microbios específicos pueden modular las convulsiones a través de metabolitos o señalización inflamatoria. También estudiaremos las correlaciones entre los componentes de la microbiota y la eficacia del tratamiento con FAEs, así como las alteraciones en la microbiota intestinal asociadas a la terapia farmacológica.

En la parte inicial, tenemos dos puntos de muestreo: en la línea de base, es decir, en el momento del diagnóstico, y en el seguimiento en el momento de la evaluación del resultado de la monoterapia a los tres meses (o antes del inicio de FAE adicional, si es antes). Aproximadamente el 30% de los pacientes presentarán epilepsia farmacorresistente. A estos se les pedirá que proporcionen muestras adicionales y respuestas a cuestionarios antes y después de un tratamiento alternativo que puede incluir la dieta cetogénica, la estimulación del nervio vago o la cirugía.

Métodos:

Nuestra variable de resultado primaria es la composición de la microbiota oral e intestinal, tanto a nivel taxonómico como funcional. Esto se medirá mediante secuenciación metagenómica completa de alto rendimiento de muestras de saliva y heces con un mínimo de 10 millones de lecturas por muestra, lo que proporciona un perfil microbiano detallado. El papel de la microbiota para ambas preguntas de investigación se analizará utilizando herramientas bioinformáticas específicas de metagenómica avanzada, así como algoritmos de aprendizaje automático de última generación para identificar predictores microbianos de convulsiones y/o del resultado de la terapia con FAEs. Los niveles sanguíneos de FAEs se miden rutinariamente durante el seguimiento y se correlacionarán con la dosis prescrita y los componentes de la microbiota intestinal para identificar posibles candidatos de microbios intestinales metabolizadores de FAEs. Los datos clínicos, como el historial del paciente, la clasificación de la epilepsia, la etiología, la carga de convulsiones y los medicamentos actuales, se introducirán en una base de datos anonimizada de Redcap. Además, se pedirá a los pacientes/cuidadores que respondan un cuestionario con preguntas estándar relevantes para los estudios de microbiota, incluyendo otros diagnósticos, hábitos dietéticos, salud oral, modo de nacimiento, actividad física, etc. El análisis PERMANOVA identificará factores significativos que contribuyan a nuestro resultado principal, la composición microbiana. El análisis de regresión tendrá en cuenta estos factores significativos al analizar la contribución de los microbios al diagnóstico o al resultado terapéutico de los FAEs.

Además, almacenamos en biobanco muestras de sangre recogidas en ambos puntos de tiempo y LCR en la línea de base (solo si se toma como parte de la evaluación clínica) para analizar los perfiles inflamatorios y metabolómicos de los pacientes utilizando el panel de inflamación Olink® y metabolómica no dirigida. Estos perfiles se analizarán tanto de forma independiente como en relación con los perfiles microbianos para identificar factores relevantes para la enfermedad y la terapia mediados por el huésped y la microbiota como resultados secundarios.

Selección de participantes:

Se reclutarán 1.000 pacientes, 300 niños y 700 adultos, de hospitales universitarios y regionales de toda Suecia. Se reclutará un grupo de control sano en una proporción 1:2 y emparejado por edad.

Análisis de datos y estadística:

El análisis de datos se realizará utilizando herramientas bioinformáticas específicas de metagenómica avanzada. La diversidad de los perfiles taxonómicos y funcionales de la línea de base resultantes se analizará en busca de factores de confusión y otros factores clínicos y de estilo de vida influyentes, y se clasificarán por tamaño del efecto (R2) y significación estadística (p) en relación con nuestras variables de interés (por ejemplo, tipo de epilepsia, carga de convulsiones y refractariedad, etiología) utilizando el Análisis de Varianza Multivariante Permutacional (PERMANOVA). Aplicaremos algoritmos de aprendizaje automático de última generación para identificar predictores microbianos de convulsiones y/o del resultado de la terapia con FAEs. Las características microbianas más importantes del mejor modelo se extraerán y probarán in silico como posibles biomarcadores para el diagnóstico y/o el resultado terapéutico.