自閉症スペクトラム障害（ASD）および機能性胃腸障害を持つ小児における酪酸補給 (b(AUT)yrate)

ASD は、複雑な多因子病因を伴う異質な神経発達障害のグループであり、子供とその家族の生活を改善するために、個別化されたタイムリーな証拠に基づいた介入が必要です。 ASD では併存疾患が一般的であり、FGID が含まれます。FGID は、解剖学的または器質的な原因によって引き起こされるものではなく、運動性、過敏症、その他の機能に影響を与える症状の組み合わせから生じる疾患です。 FGID は睡眠や行動の問題と関連していることが多く、ASD の子供の臨床機能に悪影響を及ぼします。 ASD 児の FGID を標的とする可能性のある薬剤が提唱されています。 免疫系、エピジェネティック、腸内マイクロバイオーム、ミトコンドリア代謝、および腸脳軸の変化は、ASD および FGID の病因に関係しており、潜在的な介入の標的となる可能性があります。 ポストバイオティクスという用語は、短鎖脂肪酸、微生物細胞画分、機能性タンパク質、細胞外多糖類、細胞溶解物、テイコ酸、ペプチドグリカンなどの多くの異なる構成要素を含む、微生物発酵構成要素のすべての同義語および関連用語の包括的な用語とみなすことができます。由来のムロペプチド、および線毛型構造。 新しいデータは、ポストバイオティクスが直接的な免疫調節効果と臨床関連効果をもたらす可能性があることを示しています。 健康な人にポストバイオティクスを使用して、全体的な健康状態を改善し、さまざまな病気の症状を軽減するという証拠が見つかります。 特に、腸内微生物叢由来の短鎖脂肪酸であるポストバイオティック酪酸は、腸内微生物叢、免疫系、エピジェネティック機構、およびミトコンドリア機能に関わる幅広い活動を通じて、FGID および ASD に対して保護作用を発揮します。 総合すると、これらのデータは、酪酸塩の経口補給が ASD 児の FGID および行動症状に対して治療効果を発揮できるという仮説を強く裏付けています。 酪酸塩は FGID の治療に提案されていますが、ASD に対するその有望な効果は前臨床データに限定されています。 現在の多施設二重盲検ランダム化対照試験は、ASD（特発性または症候群）およびFGIDを持つ小児における経口酪酸補給の治療効果を調査するために厳密に設計されている。 精密医療と、大規模で複雑なデータセットを使用した診断、治療法、予後の設計と改善に沿って、この研究では、多次元の臨床および生物学的データセットに高性能コンピューティングと人工知能を実装します。 ASD は病因と臨床症状の面で非常に多様であるため、誰がどの介入に、どの程度の強度で、どのくらいの期間、反応する可能性が最も高いかをより深く理解し、症状を軽減しながら利益を得る可能性が最も高い人々にそれらの介入を割り当てることが必要です。国民保健サービスの治療費。 したがって、臨床医が早期介入をより慎重に調整できるように、治療反応のメディエーターとモデレーター（さまざまな治療に対する個人の反応に影響を与える因子を含む、治療に対する反応性の向上を予測する因子）を特定する必要がある。 この目的のために、デジタルプラットフォーム Research Electronic Data Capture (REDCap) で収集された臨床変数および生物学的変数に対して実行される ML を通じて、FGID に対するポストバイオティクスサプリメントの効果に関係するメディエーターとモデレーターが調査されます。 治療に反応する子供のパターン/プロフィールを特定することは、初期段階でのリスクを評価し、微生物叢の調節を通じて ASD の個別治療と予防を計画する上で重要である可能性があります。

腸内マイクロバイオームがASDにおける腸-脳コミュニケーションの重要な調節因子の1つであることを示唆する証拠が増えている。 脳-腸-マイクロバイオームの軸は、ASD、特に小児において研究の魅力的な領域となっています。 以前の研究では、ASD児およびFGIDにおいて腸内マイクロバイオームの構造と機能に変化が存在することが示唆されている：ASD児の糞便サンプル中のバクテロイデス/ファーミクテス（よく知られた酪酸生産者）比が減少し、腸内マイクロバイオームによる酪酸レベルの生産が大幅に低下したASDの子どもたちのこと。

酪酸塩は、血液脳関門を通過する能力があるため、広く知られているヒストン脱アセチラーゼ阻害剤です。 これまでの研究では、ASDの最も堅牢な動物モデルの1つであるBTBRマウスにおいて、経口酪酸ナトリウムによる治療が行動障害を改善することが示されている。 前頭皮質の遺伝子発現解析により、酪酸塩の行動への影響は、興奮性/抑制性のバランスとニューロンの活性化に関与する遺伝子の正の調節に起因することが明らかになりました。 具体的には、酪酸ナトリウムは神経活性化マーカー遺伝子を下方制御し、抑制性神経伝達物質遺伝子を上方制御しました。 さらに、最近、ASDの3～8歳の小児を対象とした二重盲検試験が実施され、社会的欠陥、胃腸（GI）症状、免疫反応に対するL.ロイテリ摂取（6か月）の効果を評価しました。 未発表の研究結果では、L.ロイテリが6ヵ月の時点で適応行動評価システムの社会的サブドメインのスコアを有意に増加させ、社会的反応性スケールと胃腸（GI）症状の合計スコアを減少させたことが示された。 知能指数（IQ）の層別化に基づく行動結果からも、正常なIQ範囲を持つASD児の社会領域および胃腸領域に対するL.ロイテリの有効性が明らかになった。 これらの研究は、ASDの子供におけるプロバイオティクスとポストバイオティクスの有望な役割を強調しています。

目的。 ASD児の機能性胃腸障害に対するポストバイオティクスサプリメントの有効性を評価するために、酪酸塩とプラセボの多施設二重盲検逐次ランダム化比較試験が128人のASD児（推定サンプル数）を対象に実施される。 第 2 の目的は、酪酸補給が ASD の行動および中核症状に影響を与えるかどうか、またどの程度影響を与えるかを定義することです。 3番目の目的は、ポストバイオティクスサプリメントに対するASDの子供の反応の臨床的および/または生物学的決定要因を特定することです。

材料と方法。 ナポリのアジエンダ・オスペダリエラ大学フェデリコ2世とポリクリニコ・トル・ヴェルガータ病院は、3～6歳のASDの子供の親を研究に参加するよう招待する。 彼らが同意した場合、プロトコルに関する完全な情報が提供され、署名された書面によるインフォームドコンセントが収集されます。 ASD の診断、重症度、および臨床機能は、精神障害の診断および統計マニュアル (DSM-5) の基準およびゴールドスタンダード検査に従って定義されます。 FGID の診断は、Rome III 基準アンケートと 6-GSI を使用して実行されます。 子供の食習慣は3日間の食事日記によって評価されます。 臨床センターは、R​​EDCap プラットフォームでの集中ランダム化手順のために、年齢、性別、IQ データを衛生研究所に送信します。 ベースライン（タイムポイント0）では、両親はナポリのフェデリコ2世病院とトル・ヴェルガータ総合病院に招待され、既往歴面接、自閉症と胃腸症状、全体的な発達、適応および行動に関する標準化された検査の実施を含む包括的な臨床評価が行われます。機能しています。 遺伝子および代謝分析のために血液と糞便のサンプルが収集され、脳波検査も行われます。

配分プロセスに従って、両親は酪酸塩またはプラセボのサプリメントを 16 週間 (4 か月間) 受け取ります。 治療には、グループの割り当てを考慮せず、ランダム化スキームに従って番号が付けられます。これは、リストを作成した衛生研究所の統計専門家のみが知っています。 ナポリのフェデリコ 2 世学術病院の中央薬局サービスが、小袋と区別できない (同じ色、匂い、味) 治療薬の内容物を準備します。 臨床センターは、補充期間の終了時に完全な評価を繰り返します (タイムポイント 1)。 タイムポイント 2 (タイムポイント 1 の終わりまでの 4 か月後) で、親はサプリメントの長期的な効果 (定着) を評価するために、タイムポイント 1 のアンケートに記入するよう求められます。 お子様やご家族へのさらなる不快感を避けるため、時点 2 では血液と糞便のサンプリングは収集されません。

酪酸補給に対する反応の決定要因と、反応者と非反応者を区別するバイオマーカーは、衛生研究所が開発および管理するデジタルプラットフォームで収集された多次元の臨床および生物学的データセットに高性能コンピューティングと人工知能を実装することによって特定されます。 ナポリのフェデリコ 2 世大学は、人工知能のサブセットである ML アプローチを使用してデータセットを分析し、事前に割り当てられたモデリングを行わずに関係を確立します。 ML は、堅牢な予測を提供し、記述的な統計モデルを克服し、考慮された現象のデジタル ツインを証明する革新的なアプローチです。 ASDでは、臨床的、行動的、炎症的、免疫学的要因が変化します。 しかし、これらの問題は ASD 患者ごとに大きなばらつきがあるため、特定の介入に誰がどの程度の強度で、どのくらいの期間反応する可能性が最も高いかを予測することは困難です。 この目的に向けて、研究者らは、治療法を改善し、ASD の予後を予測するために、ML を使用して、腸内マイクロバイオーム、免疫、末梢血および糞便サンプル中の炎症性バイオマーカー、および臨床/行動バイオマーカーで構成される確率的マルチドメイン データ統合モデルを開発します。 。 データセットに含まれる臨床変数と行動変数は、実験計画に記載されているテスト/アンケートを通じて収集されます。 腸内マイクロバイオーム、免疫および炎症変数は、ベースライン (タイムポイント 0) および補給終了時 (タイムポイント 1) の血液および糞便サンプルで収集されます。 腸内マイクロバイオームの構成は、ショットガンメタゲノミクスによって特徴付けられます。 優勢株のゲノムも、最近検証された標準パイプラインを使用して再構築され、酪酸による処理時に株レベルの変動が存在するかどうかを定義するために比較されます。 糞便中の短鎖脂肪酸 (SCFA: 酢酸塩、プロピオン酸塩、酪酸塩) レベルは、前述のようにガスクロマトグラフ質量分析法によって測定されます。 腸内マイクロバイオームの組成の変化により腸管バリアが変化し、細菌とその抗原、毒素、代謝産物の移動が可能になる可能性があり、その結果、サイトカインの産生、免疫細胞集団、細胞活性化マーカーに複数の変化が生じる可能性があります。

ランダム化と割り当ての隠蔽は、衛生研究所によって実行されます。 ランダム化は、STATA の Ralloc 手順を使用して生成され、登録後に RECap プラットフォームを通じて管理され、衛生研究所によって臨床医に提供されます。 研究と治験の完全性を保証するために、特定の標準手術手順（SOP）が定義されました。 盲検化された統計学者は、Stata 16.1 を使用してデータを分析します。