EPIGUT: EPILEPSIA JA SUOLISTOMIKROBISTO: HOIDON VASTAUKSEN YMMÄRTÄMINEN (EpiGUT)

Tausta:

Ihmisille tehdyt kliiniset tutkimukset mikrobiston roolista kouristusten ja epilepsian synnyttämisessä ovat vähäisiä ja rajoittuvat pieniin, heterogeenisiin epilepsiapotilasryhmiin, joita on jo hoidettu ASM-lääkkeillä. Suurempia, lääkehoitoa saamattomia kohortteja, joita seurataan pitkittäistutkimuksena, tarvitaan mikrobiston roolin selvittämiseksi kouristuksissa ja kouristuslääkityksessä. EpiGUT rakentaa tällaista kohorttia tutkiakseen sekä suun että suoliston mikrobistoa analysoimalla sylki- ja ulostenäytteitä (ensisijaiset lopputulokset). Veri- ja selkäydinnestenäytteitä metabolisen ja tulehdusprofiilin määrittämiseksi kerätään analysoimaan, miten mikrobisto saattaa vaikuttaa systeemiseen ja keskushermoston tulehdukseen ja aineenvaihduntaan (toissijaiset lopputulokset).

In vitro, ei-antibioottiset lääkkeet voivat estää suolistobakteerien kasvua, ja mikrobit voivat metabolisoida lääkkeitä tuottaakseen aktiivisia tai myrkyllisiä metabolian tuotteita. In vivo, mikrobien ja ASM-lääkkeiden vuorovaikutuksista tiedetään lähes mitään. Nämä vuorovaikutukset voivat kuitenkin vaikuttaa syvästi hoidon tulokseen, kuten on osoitettu syöpäpotilaiden anti-PD1-hoidossa sekä monissa muissa eri sairauksien hoidoissa. On siis uskottavaa, että yksilölliset erot suoliston mikrobistossa voivat olla osasyy sille, miksi jotkut yksilöt reagoivat tiettyihin ASM-lääkkeisiin ja toiset eivät. Vahvistamalla tämän hypoteesin ja suorittamalla lisää in vitro -validointeja erityisistä lääke-mikrobi-vuorovaikutuksista voimme luoda arvokkaita kliinisiä ohjeita kouristushoitojen personoimiseksi suoliston mikrobiston koostumuksen perusteella, mikä lisää yksittäisen potilaan positiivisen hoidon vastauksen todennäköisyyttä.

Tutkimussuunnittelu:

EpiGUT tutkii vastadiagnosoidun epilepsian omaavia henkilöitä ja heidän mikrobistoaan eri ASM-lääkkeisiin reagoimisessa sekä yksilötasolla että verrattuna terveisiin kontrolliryhmiin. Analysoimme suoliston ja suun mikrobiston koostumuksen ja toiminnan lähtötilanteessa, eli diagnoosiaikana, ja tutkimme yhteyksiä erityisiin epilepsian alatyyppeihin. Ainutlaatuisen veri- ja selkäydinnestenäytteiden kokoelman rakentaminen mahdollistaa mekanistiset tutkimukset siitä, miten tietyt mikrobit saattavat moduloida kouristuksia metabolian tuotteiden tai tulehdussignaalin kautta. Tutkimme myös korrelaatioita mikrobiston komponenttien ja ASM-hoidon tehon välillä sekä lääkehoidon aiheuttamia muutoksia suoliston mikrobistossa.

Alkuvaiheessa meillä on kaksi näytteenottopistettä, lähtötilanteessa eli diagnoosiaikana ja seurannassa kolmen kuukauden kohdalla, kun arvioidaan monoterapian tulosta (tai ennen lisä-ASM-lääkityksen aloittamista, jos se tapahtuu aikaisemmin). Noin 30 % potilaista kärsii lääkeresistentistä epilepsiasta. Heitä pyydetään antamaan lisänäytteitä ja vastaamaan kyselylomakkeisiin ennen vaihtoehtoista hoitoa ja sen jälkeen, joka voi sisältää ketogeenisen ruokavalion, vagushermostimulaation tai leikkaushoidon.

Menetelmät:

Ensisijainen lopputulosmuuttujamme on suun ja suoliston mikrobiston koostumus sekä taksonomisella että toiminnallisella tasolla. Tämä mitataan korkean suorituskyvyn kokonaismetagenomisen sekvensoinnin avulla sylki- ja ulostenäytteistä, vähintään 10 miljoonalla lukukerralla per näyte, mikä tarjoaa yksityiskohtaisen mikrobiprofiilin. Mikrobiston roolia molempiin tutkimuskysymyksiin analysoidaan käyttämällä kehittyneitä metagenomiikkaan erikoistuneita bioinformatiikan työkaluja sekä huippuluokan koneoppimisalgoritmeja tunnistaaksemme mikrobipohjaisia ennustimia kouristuksille ja/tai ASM-hoidon tulokselle. ASM-lääkkeiden veritasoja mitataan säännöllisesti seurannan aikana, ja ne korreloidaan määrättyyn annokseen ja suoliston mikrobiston komponentteihin tunnistaaksemme mahdollisia ehdokkaita ASM-lääkkeitä metaboloiville suolistomikrobeille. Kliinistä dataa, kuten potilashistoriaa, epilepsialuokitusta, etiologiaa, kouristustaakkaa ja nykyisiä lääkityksiä, syötetään anonymisoituun Redcap-tietokantaan. Lisäksi potilaita/hoitajia pyydetään vastaamaan kyselylomakkeeseen, joka sisältää standardikysymyksiä mikrobistotutkimuksia varten, kuten muut diagnoosit, ruokavaliotapaukset, suunterveys, syntymätapa, fyysinen aktiivisuus jne. PERMANOVA-analyysi tunnistaa merkittävät tekijät, jotka vaikuttavat päälopputulokseemme, mikrobiston koostumukseen. Regressioanalyysi ottaa nämä merkittävät tekijät huomioon analysoidessaan mikrobien osuutta diagnoosiin tai ASM-hoidon tulokseen.

Lisäksi biopankkioimme molemmilta ajoilta kerätyt verinäytteet ja lähtötilanteessa otetut selkäydinnestenäytteet (vain, jos ne on otettu osana kliinistä työskentelyä) analysoidaksesi potilaiden tulehdus- ja metabolomiset profiilit käyttämällä Olink®-tulehduspaneelia ja kohdentamatonta metabolomiikkaa. Näitä profiileja analysoidaan sekä itsenäisesti että suhteessa mikrobiprofiileihin tunnistaaksemme isäntä- ja mikrobistovälitteisiä sairauteen ja hoitoon liittyviä tekijöitä toissijaisina lopputuloksina.

Osallistujien valinta:

Rekrytoidaan 1 000 potilasta, 300 lasta ja 700 aikuista yliopisto- ja alue sairaaloista ympäri Ruotsia. Terve kontrolliryhmä rekrytoidaan 1:2-suhteessa ja ikätasattu.

Datan analysointi ja tilastot:

Datan analysointi suoritetaan käyttämällä kehittyneitä metagenomiikkaan erikoistuneita bioinformatiikan työkaluja. Tuloksena olevien lähtötilanteen taksonomisten ja toiminnallisten profiilien monimuotoisuutta analysoidaan sekoittavien ja muiden vaikuttavien kliinisten ja elämäntapatekijöiden suhteen ja luokitellaan vaikutuksen suuruuden (R2) ja tilastollisen merkitsevyyden (p) mukaan suhteessa kiinnostuksen kohteisiimme (esim. epilepsiatyyppi, kouristustaakka ja refraktaarisuus, etiologia) käyttämällä Permutaatioperusteista monimuuttujaista varianssianalyysiä (PERMANOVA). Käytämme huippuluokan koneoppimisalgoritmeja tunnistaaksemme mikrobipohjaisia ennustimia kouristuksille ja/tai AMS-hoidon tulokselle. Parhaan mallin tärkeimmät mikrobipiirteet erotetaan ja testataan in silico mahdollisina biomarkkereina diagnoosille ja/tai hoidon tulokselle.