Darmmicrobiota-samenstelling bij Spaanse en niet-Spaanse kinderen.

I. SPECIFIEKE DOELSTELLINGEN Er zijn een groot aantal microben in het menselijke maagdarmkanaal (GI), waaronder bacteriële, schimmel- en protozoaire micro-organismen die samen ons microbioom vormen. In de afgelopen jaren is aangetoond dat het GI-microbioom verband houdt met onze algehele gezondheid, inclusief het risico op obesitas. De GI-microbiota kan beide zijden van de energiebalans beïnvloeden, waaronder factoren die van invloed zijn op het energieverbruik van de voeding en factoren die een rol spelen bij de regulering van energieverbruik en opslag door gastheergenen te beïnvloeden (1, 2). Studies van toonden aan dat overgewicht en obesitas tot de hoogste behoren bij Spaanse kinderen in de Verenigde Staten. Geschat wordt dat in de VS 47% van de Latijns-Amerikaanse kinderen overgewicht heeft en 31% zwaarlijvig is, vergeleken met respectievelijk 35% en 21% voor blanke niet-Spaanse kinderen. Literatuur heeft aangetoond dat omgevingsfactoren verband houden met obesitas bij kinderen van Latijns-Amerikaanse afkomst, waaronder: ouderlijke invloeden, schermtijd, gedrag bij fysieke activiteit, sociaaleconomische status/voedselzekerheid en slaapduur (3,4). Tot nu toe zijn er geen studies geweest die hebben onderzocht of er significante verschillen zijn in het darmmicrobioom van Spaanse kinderen; bovendien, of deze verschillen (taxonomie of genexpressie) hen een hoger risico geven om zwaarlijvigheid te ontwikkelen in vergelijking met andere etnische groepen.

De onderzoekers voorspellen dat er significante GI-microbioomverschillen zijn tussen blanke niet-Spaanse kinderen en Latijns-Amerikaanse kinderen.

Doel: Bevestig verschillen in microbioom tussen blanke niet-Spaanse kinderen (met en zonder obesitas) en Spaanse kinderen (met en zonder obesitas) in deze pilotstudie.

Hypothese: Latijns-Amerikaanse kinderen zullen een lagere fecale bacteriële diversiteit hebben in vergelijking met blanke niet-Spaanse kinderen, wat gepaard gaat met meer algehele adipositas en verminderde glucosehomeostase, bepaald door:

A) Volgende generatie metagenomische "gehele genoom/shotgun"-sequencing van DNA uit fecale monsters van cohorten, waaronder Spaanse kinderen met obesitas, Spaanse kinderen zonder obesitas, blanke niet-Spaanse kinderen met obesitas en blanke niet-Spaanse kinderen zonder obesitas.

B) Computationele bio-informatica-analyse waarbij de vier groepen worden vergeleken om de overvloed aan beta-diversiteit (relatieve taxonomische) te bepalen.

II. ACHTERGROND EN BETEKENIS Obesitas is een ernstig gezondheidsrisico in de Verenigde Staten. De prevalentie van obesitas bij kinderen is de afgelopen twee decennia toegenomen. Volgens het U.S. Department of Health and Human Services blijkt uit recente data dat de prevalentie van obesitas hoger is bij jongeren van 6-11 jaar en adolescenten van 12-19 jaar in vergelijking met kinderen van 2-5 jaar. De Latijns-Amerikaanse bevolking is een van de meest getroffen etnische groepen in de Verenigde Staten. Ongeveer 47% van de Spaanse kinderen heeft overgewicht en 31% heeft obesitas. Er zijn meerdere factoren gevonden die een rol spelen bij de ontwikkeling van obesitas bij kinderen van Latijns-Amerikaanse afkomst, waaronder: ouderlijke invloeden, schermtijd, gedrag bij fysieke activiteit, sociaaleconomische status/voedselzekerheid en slaapduur.

In de afgelopen jaren is er een onderzoeksinteresse geweest in het begrijpen van de ontwikkeling en pathogenese van obesitas. Recente studies hebben aangetoond dat de darmmicrobiota een belangrijke rol speelt bij het ontstaan ​​en de ontwikkeling van obesitas. De GI-microbiota kan beide zijden van de energiebalans beïnvloeden, waaronder factoren die het energieverbruik van de voeding beïnvloeden en factoren die een rol spelen bij de regulering van energieverbruik en opslag door gastheergenen te beïnvloeden. In een studie van Hou evalueerden ze het 16S rRNA-gen, de enterotypes en de hoeveelheid darmmicrobiota bij zwaarlijvige kinderen en een gezond controlecohort. In deze studie ontdekten ze dat de samenstelling van de darmmicrobiota significante verschillen vertoonde tussen zwaarlijvige kinderen en gezonde controles. De resultaten gaven aan dat de phyla van Firmicutes en Bacteroidetes het overheersende fecale microbioom was in beide cohorten, maar de relatieve abundantieverhouding van Firmicutes en Bacteroidetes (F/B) in het zwaarlijvige cohort was significant hoger dan die in de gezonde controles. Firmicutes worden geassocieerd met genen die betrokken zijn bij koolhydraatkatabolisme en zijn rijk aan zwaarlijvige personen, terwijl Bacteroidetes verband houden met verminderde lichaamsmassa.

Op dit moment zijn er geen onderzoeken geweest die hebben onderzocht of er significante verschillen zijn in het darmmicrobioom van Spaanse kinderen; bovendien, of deze verschillen (taxonomie of genexpressie) hen een hoger risico geven om zwaarlijvigheid te ontwikkelen in vergelijking met andere etnische groepen. Het onderzoeksteam vindt het belangrijk om mogelijke microbioomverschillen in de Latijns-Amerikaanse bevolking te identificeren, waardoor ze een hoger risico lopen op het ontwikkelen van obesitas bij kinderen.

III. ONDERZOEKSONTWERP EN METHODEN WAARONDER STATISTISCHE ANALYSE Studieonderwerpen/experimenteel ontwerp De onderzoekers zullen 4 cohorten rekruteren en inschrijven, waaronder 6 Spaanse kinderen met obesitas, 6 Spaanse kinderen zonder obesitas, 6 blanke niet-Spaanse kinderen met obesitas en 6 blanke niet-Spaanse kinderen zonder obesitas . Obesitas wordt gedefinieerd als een BMI >95%. De leeftijd om in te schrijven ligt tussen de 6 en 12 jaar. De onderzoekers zullen basiskenmerken verkrijgen op het moment van inschrijving, waaronder antropometrische metingen (gewicht, lengte, BMI), voedingsgeschiedenis (inclusief 24-uurs herinneringsdagboek en een vragenlijst over voedselfrequentie) en geschiedenis van fysieke activiteit (vragenlijst over fysieke activiteit). De onderzoekers zullen de medicatiegeschiedenis verkrijgen, inclusief de geschiedenis van het gebruik van antibiotica, steroïden en probiotica.

Dieet- en lichaamsbewegingsmeting Bij het verzamelen van feces zullen onderzoekers voedingsinformatie voor de patiënt verkrijgen met behulp van een voedselfrequentievragenlijst met 30 voedingsmiddelen en een 24-uurs voedselherinneringsdagboek. Dieetrecords zullen worden geanalyseerd met behulp van de Nutrient Data System for Research-software (Minneapolis, MN). De onderzoekers zullen de inname van macro- en micronutriënten evenals patronen van inname via de voeding bepalen met behulp van de latente klasse (persoongerichte benadering) en factoranalyses (op gegevens gebaseerde benadering).

De onderzoekers verzamelen fysieke activiteitsgegevens van de patiënt met behulp van de Physical Activity Questionnaire for Older Children (PAQ-C) en analyseren met Spearman-correlatiecoëfficiënten. Het beheer van klinische gegevens valt onder de verantwoordelijkheid van de hoofdonderzoeker en GI-collega/co-onderzoeker en zal gebruikmaken van een beveiligde database, REDCap, via het REDCap-systeem van Nemours.

Fecale staalafname Met toestemming van de ouder/voogd wordt de in een steriele container verzamelde ontlasting binnen 12 uur na defecatie vanuit huis of de polikliniek naar een apart klinisch laboratorium gebracht waar feces wordt verzameld met behulp van FLOQswab-borstel x 3 (Copan Diagnostics, Murrieta, CA) De wattenstaafjes worden vooraf gelabeld met een geanonimiseerde code die het patiëntnummer, het monsternummer en de datum weergeeft en het monster wordt in droogijs geplaatst en vervolgens overgebracht naar een vriezer van -80 graden Celsius totdat het wordt opgehaald door de onderzoekspersoneel voor overplaatsing naar CHOP Microbiome Center.

Bacteriële DNA-isolatie DNA zal worden geëxtraheerd uit monsters met behulp van de DNeasy PowerSoil-kit volgens de instructies van de fabrikant (Qiagen, Germantown, MD). Shotgun-bibliotheken zullen worden gegenereerd uit 1 ng DNA met behulp van de NexteraXT-kit (Illumina, San Diego, CA, VS). Bibliotheken worden gesequenced op een Illumina HiSeq 2500 met behulp van 2x125bp chemie in High Output-modus.

Verwerking van bio-informatica en statistische analyse Verschillen in gewichtstoename, HgbA1c, fysieke activiteit in verband met voedingsgegevens of andere uitkomsten zullen worden beoordeeld met behulp van t-test of Mann Whitney U-test, gecorrigeerd voor covariaten. De relatie tussen voedingsregistraties en resultaten zal verder worden onderzocht met behulp van modellen met gemengde effecten, waarbij wordt gecorrigeerd voor het effect van belangrijke fysieke activiteit of voedingsvariabelen.

FASTQ-bestanden zullen worden geanalyseerd met behulp van een gevestigde computationele pijplijn die is ontwikkeld bij Nemours.