Influence de l'adiposité et d'autres facteurs sur la composition du microbiote intestinal

Matériels et méthodes

Étudier le design

De janvier 2019 à mars 2020, une étude plus vaste a été menée à la clinique du Collège des sciences médicales appliquées située sur le campus de l'Université King Saud à Riyad. Cette recherche sera une composante de cette étude plus vaste. L'objectif principal de cette recherche est d'étudier la nature du lien qui existe entre le microbiote de l'estomac et les marqueurs de l'obésité. La méthodologie de l'étude est décrite en détail ailleurs. La taille de l'échantillon de 92 a été déterminée de manière similaire à une étude antérieure, avec un seuil de signification fixé à 5 % et une puissance fixée à 80 %, en fonction de la composition du microbiote intestinal et de ses différences chez les femmes saoudiennes dans l'enseignement supérieur. Avec un intervalle de confiance (IC) de 95 % et une puissance de 80 %, nous attendons un Firmicutes : Bacteroidetes de 0,9 : 0,4 chez les femmes de poids normal et de 1,7 : 1,7 chez les femmes obèses. De plus, des personnes ont été enrôlées au hasard à l'aide de dépliants, d'aides pédagogiques, de présentations et de médias sociaux. Les participants avec les critères d'exclusion suivants n'ont pas été inclus dans l'analyse : âge 18 ans, surpoids, indice de masse corporelle (IMC) 25-29.9 kg/m2), être enceinte, suivre un régime spécifique (par exemple, un régime hypocalorique), signaler la présence de maladies gastro-intestinales au cours des huit dernières semaines, des antécédents de maladie endocrinienne ou oncologique, des troubles psychiatriques, l'anorexie, d'autres conditions médicales , ou en utilisant des multivitamines, la vitamine B.

Chaque participant a reçu une heure et une date pour retourner un échantillon de selles à la clinique de nutrition du même collège où l'étude a été menée, ainsi qu'un récipient dans lequel le conserver jusqu'à ce moment-là. Les participants ont fourni des échantillons de sang à jeun et ont enregistré leurs informations démographiques, nutritionnelles et anthropométriques. Quatre-vingt-douze étudiantes saoudiennes âgées de 18 à 25 ans constituaient l'échantillon final, et elles ont été divisées en deux groupes : celles avec obésité (IMC 30 kg/m2) (n=44) et celles sans (IMC=18,50- 24,99 kg/m2) (n=48). Le comité du comité d'examen institutionnel de l'hôpital universitaire King Khalid de l'université King Saud a donné son approbation au protocole de l'étude (IRB #E-19-3625).

Mesures anthropométriques

Les mesures de l'anthropométrie du sujet ont été prises par un personnel qualifié utilisant des protocoles établis. Les mêmes mesures ont été prises deux fois et les résultats du deuxième enregistrement ont été moyennés pour l'étude finale. La taille et le poids du sujet ont été mesurés sur une échelle standard internationale et documentés à 0,10 kg et 0,50 cm près, respectivement. Le poids du sujet a été déterminé et documenté au 0,10 kg près (Digital Pearson Scale; Oxford, USA). Pour calculer l'IMC d'un individu, nous avons pris son poids en kilogrammes et l'avons divisé par le carré de sa taille en mètres. Le résultat était l'IMC. L'Organisation mondiale de la santé (OMS) a spécifié que le poids moyen avait un indice de masse corporelle (IMC) compris entre 18,50 et 24,99 kilogrammes par mètre carré, tandis que le poids obèse était défini comme ayant un IMC supérieur à 30 kilogrammes par mètre carré.

La taille de l'individu a été mesurée avec un ruban qui ne s'étirait pas, et leur tour de hanche a également été mesuré avec le même ruban. La mesure du tour de hanche a été prise au point du corps où le grand trochanter était le plus grand, tandis que la mesure du tour de taille a été prise au point du corps où la côte la plus basse et l'ombilic étaient les plus étroits. Les deux mesures ont été obtenues avec une précision de moins de 0,50 centimètre. Afin de calculer le rapport taille-hanches (WHR), nous avons d'abord pris la circonférence moyenne de la taille et l'avons divisée par la circonférence moyenne des hanches. Les résultats ont ensuite été triés dans les catégories suivantes : i) un WHR normal inférieur à 0,83 et (ii) élevé ≥0,83 WHR. L'approche d'analyse d'impédance bioélectrique (BIA) a été utilisée afin d'acquérir des informations sur la composition corporelle, à savoir leur pourcentage de graisse corporelle (BF%) et leur masse musculaire (770 BIA; In body, Séoul, Corée du Sud). Les catégories sont les suivantes : (i) normal ≤ 35 % ; et (ii) élevé > 35 % BF %.

Données diététiques

Au cours d'un entretien guidé, des diététistes professionnels ont recueilli des informations diététiques auprès des participants. Afin d'évaluer l'apport alimentaire des sujets, une version validée du questionnaire sur la fréquence des aliments (FFQ) a été utilisée par la Saudi Food and Drug Authority. Les participants ont été interrogés sur la quantité de chaque aliment qu'ils ont consommé au cours de l'année précédente.

Analyse des selles

Immédiatement après la collecte, chaque échantillon de selles a été immédiatement placé dans des récipients qui ne pouvaient pas fuir d'air et avaient des couvercles bien ajustés avant d'être congelés à -80 degrés Celsius. Après cela, les matériaux ont été transportés au centre de recherche, où ils ont été conservés dans un congélateur à une température de -80 degrés Celsius jusqu'à un examen plus approfondi. Après cela, le kit ADN a été utilisé pour extraire l'ADN d'aliquotes de 0,25 g de matières fécales congelées (Catalogue : 12830-50). Nous avons utilisé un spectrophotomètre Nano-drop pour évaluer la concentration de l'ADN extrait ainsi que sa pureté (le rapport de 260 à 280) (Thermo Fisher Scientific, Massachusetts, USA).

Il a été déterminé que la concentration d'ADN était supérieure ou égale à 1,60. Afin de construire des bibliothèques, chaque échantillon s'est d'abord vu attribuer un ensemble d'indices doubles combinatoires, puis il a subi un total de 12 cycles de réaction en chaîne par polymérase (PCR). La technique de séquençage métagénomique du génome entier a été utilisée pour identifier l'ADN bactérien total ainsi que l'ADN des Firmicutes, Bacteroidetes, Actinobacteria, Proteobacteria, Verrucomicrobia et Fusobacteria. Ces informations ont ensuite été transmises à CosmosID aux États-Unis, afin de déterminer la composition du microbiote intestinal au niveau des principaux phylums microbiens.

Méthodes bioinformatiques

Il a été décrit précédemment que les lectures de séquençage non assemblées étaient directement évaluées par la plate-forme bioinformatique CosmosID (qui appartient et est exploitée par CosmosID Inc. dans le Maryland). Cela a été réalisé afin de procéder à un examen du microbiome de plusieurs règnes, de profiler les gènes responsables de la résistance et de la virulence aux antibiotiques et de mesurer l'abondance relative de divers organismes.

Diversité alpha Les matrices de score d'abondance au niveau du phylum, du genre, de l'espèce et de la souche ont été utilisées pour créer des diagrammes de diversité alpha dans l'analyse CosmosID. Vegan est un package R qui permet le calcul de Chao, Simpson et Shannon alpha, trois mesures de diversité. En utilisant le package R, nous avons effectué des tests Wilcoxon Rank-Sum comparant les groupes. Le package R a été utilisé pour créer des graphiques avec superposition de valeurs p.

Les analyses de coordonnées principales de la diversité bêta (PCoA) ont été calculées à l'aide de matrices de phylum, de genre, d'espèce et de souche pour les bactéries obtenues à partir de CosmosID afin de générer des PCoA de diversité bêta. La fonction du package végétalien de R a été utilisée pour déterminer la dissemblance de Bray-Curtis entre les groupes, tandis que la fonction PCoA de ape a été utilisée pour construire des tables PCoA. La fonction adonis2 de Vegan a été utilisée pour générer des tests d'analyse de variance permutationnelle multivariée (PERMANOVA) pour chaque matrice de distance, et la fonction betadisper de vegan a été utilisée pour calculer et comparer la dispersion bêta à l'aide de la méthode ANOVA. Le package R a été utilisé pour générer les graphiques.

Analyse statistique La normalité des variables quantitatives a été vérifiée avant la réalisation de l'analyse. La normalité des variables a été vérifiée en inspectant leurs histogrammes, leurs graphiques Q-Q et/ou en évaluant leur asymétrie et leur aplatissement. Pour les variables continues et les résultats finaux, nous avons utilisé le test t pour échantillons indépendants. Les variables qui ne suivaient pas un modèle de distribution normale ont été évaluées à l'aide de tests non paramétriques. L'apport médian de chaque type de viande a été utilisé pour classer les personnes en catégories d'apport élevé et faible, ce qui nous a permis d'isoler les effets de coupes de viande spécifiques. Dans le groupe non obèse, la consommation de viande blanche a été classée comme viande blanche élevée (HWM), n = 32 ou viande blanche faible (LWM), n = 16 selon qu'elle était ou non supérieure ou inférieure à 34 grammes de viande blanche par 1 000 calories. Les personnes de faible poids (n = 16) et les personnes de poids élevé (n = 28) ont été identifiées selon que leur apport était égal ou supérieur au niveau recommandé de 25 grammes de protéines pour 1 000 calories.

Le groupe non obèse a ensuite été divisé en ceux ayant une consommation élevée de viande rouge (HRM), n = 21 et ceux ayant une faible consommation de viande rouge (LRM), n = 27 en fonction de leur consommation de viande rouge. Dans la population obèse, une forte consommation de viande rouge a été définie comme (HRM, n = 14) et une faible consommation de viande rouge a été définie comme (LRM, n = 30).

La viande (totale et par espèce) et la flore intestinale ont été corrélées à l'aide du coefficient de corrélation de Pearson. Avant de faire des tests paramétriques, chaque variable non normale a été transformée. La signification statistique estimée a été rapportée en utilisant une valeur p de 0,05 et un IC à 95 %. De plus, la valeur critique de Benjamini-Hochberg a été calculée pour chaque corrélation à un taux de fausse découverte de 0,25. La version pour Windows du progiciel statistique International Business Machines (IBM) pour les sciences sociales (SPSS) a été utilisée pour l'analyse (version 24 ; IBM Corp., New York, États-Unis).

Cette étude a utilisé l'application CosmosID pour comparer le microbiote intestinal des personnes obèses et celles qui ne l'étaient pas, ainsi que celles qui ont été stratifiées par leur pourcentage de graisse corporelle et leur rapport taille/hanches, afin de déterminer s'il y avait une corrélation entre les types et les quantités de viande qu'ils mangeaient et leur obésité. En nous concentrant sur la variation au sein d'un seul échantillon, nous avons utilisé le test de Shannon pour mesurer la diversité alpha, qui décrit la distribution de l'abondance des espèces dans un échantillon particulier sous la forme d'un nombre qui dépend de la régularité et de la richesse des espèces. Bray-Curtis a été utilisé pour analyser le degré de similitude ou de dissemblance entre les échantillons pour la diversité bêta.