Interazione patogeno-microbioma durante l'infezione da Helicobacter Pylori (PREDICTHP)

L'Helicobacter pylori colonizza lo stomaco di circa la metà della popolazione mondiale, compreso circa il 20-30% degli adulti in Germania. In alcuni casi, questa colonizzazione può portare a un'infiammazione cronica della mucosa gastrica, che può portare a varie malattie gravi come l'ulcera e il cancro gastrico. È stato riportato più volte in letteratura che l'infezione da Helicobacter pylori influisce negativamente sulla flora intestinale umana e può portare a uno squilibrio microbico (disbiosi). Studi recenti, principalmente su modelli murini, rivelano nuovi ruoli e interazioni del microbioma: la risposta immunitaria dell'ospite può influenzare l'attività batterica; i metaboliti batterici possono determinare le funzioni del microbioma. Differenze nel microbioma sono state riscontrate anche tra i pazienti con infezione da Helicobacter pylori e sono state associate al successo del trattamento. D'altra parte, una benefica simbiosi microbica può prevenire l'infiammazione intestinale. Le ragioni di queste differenze nel microbioma dei pazienti con infezione da Helicobacter pylori, che possono anche contribuire al fallimento del trattamento, restano da indagare. Pertanto, questo progetto mira a indagare su come l'Helicobacter pylori influisca sui batteri e sui funghi del microbioma gastrointestinale umano e su come il sospetto squilibrio microbico possa influenzare il successo del trattamento. In questo progetto, i ricercatori mirano a rispondere alla domanda su come questi meccanismi scoperti di recente alterino il corso dell'infezione umana da H. pylori. I ricercatori analizzeranno lo stesso H. pylori in pazienti colonizzati e individui asintomatici (sequenziamento dell'intero genoma), determineranno la risposta immunitaria del portatore (espressione dell'RNA nei linfociti) e la composizione del microbioma intestinale (sequenziamento del DNA) e l'attività (espressione dell'RNA nei batteri/funghi e identificazione dei metaboliti). Utilizzando approcci bioinformatici, in particolare l'apprendimento automatico, gli investigatori determineranno i parametri che prevedono la progressione della malattia e il successo dell'eradicazione. I risultati forniranno un importante supporto decisionale per i pazienti con infezione da H. pylori.