EPIGUT: ЭПИЛЕПСИЯ И ЖЕЛУДОЧНО-КИШЕЧНАЯ МИКРОБИОТА: ПОНИМАНИЕ РЕАКЦИИ НА ТЕРАПИЮ (EpiGUT)

Предпосылки:

Клинические исследования роли микробиоты в провоцировании судорог и эпилепсии у человека немногочисленны и ограничены небольшими гетерогенными когортами пациентов с эпилепсией, уже получающих противоэпилептические препараты (ПЭП). Для изучения роли микробиоты в судорогах и противоэпилептической терапии необходимы более крупные, ранее не леченные когорты, наблюдаемые в продольном исследовании. EpiGUT создает такую когорту для изучения как оральной, так и кишечной микробиоты путем анализа образцов слюны и кала (первичные исходы). Образцы крови и спинномозговой жидкости для метаболического и воспалительного профилирования собираются для анализа того, как микробиота может влиять на системное и центральное воспаление и метаболизм (вторичные исходы).

В условиях in vitro неантибиотические препараты могут ингибировать рост кишечных микробов, а микробы могут метаболизировать препараты с образованием активных или токсичных метаболитов. В условиях in vivo почти ничего не известно о взаимодействиях микробов и ПЭП. Тем не менее, эти взаимодействия могут существенно влиять на исход лечения, как показано для анти-PD1 терапии у пациентов с раком, а также для многих других методов лечения различных заболеваний. Таким образом, вероятно, что индивидуальные различия в кишечной микробиоте могут быть частью причины, почему некоторые лица реагируют на определенные ПЭП, а другие — нет. Подтвердив эту гипотезу и проведя дальнейшую валидацию in vitro специфических взаимодействий препарат-микроб, мы можем создать ценные клинические рекомендации для персонализации противоэпилептического лечения на основе состава кишечной микробиоты, тем самым увеличивая вероятность положительного ответа на лечение у отдельного пациента.

Дизайн исследования:

EpiGUT изучает лиц с впервые диагностированной эпилепсией и их микробиоту в ответ на различные ПЭП как на индивидуальном уровне, так и в сравнении со здоровыми контролями. Мы будем анализировать состав и функцию кишечной и оральной микробиоты на исходном уровне, т.е. в момент диагностики, и изучать ассоциации с конкретными подтипами эпилепсий. Создание уникальной коллекции образцов крови и СМЖ позволяет проводить механистические исследования того, как специфические микробы могут модулировать судороги через метаболиты или воспалительную сигнализацию. Мы также будем изучать корреляции между компонентами микробиоты и эффективностью терапии ПЭП, а также изменениями в кишечной микробиоте, связанными с лекарственной терапией.

В начальной части у нас есть две точки отбора проб: на исходном уровне, т.е. в момент диагностики, и при последующем наблюдении в момент оценки результата монотерапии через три месяца (или до начала дополнительного ПЭП, если раньше). Около 30% пациентов будут иметь лекарственно-резистентную эпилепсию. Их попросят предоставить дополнительные образцы и ответы на анкеты до и после альтернативного лечения, которое может включать кетогенную диету, стимуляцию блуждающего нерва или хирургическое вмешательство.

Методы:

Наша первичная переменная исхода — состав оральной и кишечной микробиоты как на таксономическом, так и на функциональном уровне. Это будет измеряться с помощью высокопроизводительного полнометазеномного секвенирования образцов слюны и кала с минимум 10 миллионами прочтений на образец, что обеспечивает детальный микробный профиль. Роль микробиоты для обоих исследовательских вопросов будет анализироваться с использованием продвинутых биоинформатических инструментов, специфичных для метагеномики, а также современных алгоритмов машинного обучения для идентификации микробных предикторов судорог и/или исхода терапии ПЭП. Уровни ПЭП в крови измеряются рутинно во время последующего наблюдения и будут коррелированы с назначенной дозой и компонентами кишечной микробиоты для идентификации потенциальных кандидатов кишечных микробов, метаболизирующих ПЭП. Клинические данные, такие как анамнез пациента, классификация эпилепсии, этиология, нагрузка судорогами и текущие лекарства, будут вноситься в анонимизированную базу данных Redcap. Кроме того, пациентов/опекунов попросят ответить на анкету со стандартными вопросами, релевантными для исследований микробиоты, включая другие диагнозы, пищевые привычки, здоровье полости рта, способ рождения, физическую активность и т.д. Анализ PERMANOVA выявит значимые факторы, вносящие вклад в наш основной исход — состав микробиоты. Регрессионный анализ будет учитывать эти значимые факторы при анализе вклада микробов в диагноз или терапевтический исход ПЭП.

Кроме того, мы создаем биобанк образцов крови, собранных в обе временные точки, и СМЖ на исходном уровне (только если взяты как часть клинического обследования) для анализа воспалительных и метаболомных профилей пациентов с использованием панели воспаления Olink® и ненаправленной метаболомики. Эти профили будут анализироваться как независимо, так и в связи с микробными профилями для идентификации факторов, связанных с заболеванием и терапией, опосредованных хозяином и микробиотой, в качестве вторичных исходов.

Отбор участников:

Будет набрано 1000 пациентов, 300 детей и 700 взрослых из университетских и региональных больниц по всей Швеции. Группа здорового контроля будет набрана в соотношении 1:2 и сопоставлена по возрасту.

Анализ данных и статистика:

Анализ данных будет выполняться с использованием продвинутых биоинформатических инструментов, специфичных для метагеномики. Разнообразие полученных таксономических и функциональных профилей на исходном уровне будет анализироваться на наличие смешивающих и других влияющих клинических и факторов образа жизни и ранжироваться по величине эффекта (R2) и статистической значимости (p) по отношению к нашим переменным интереса (например, тип эпилепсии, нагрузка судорогами и рефрактерность, этиология) с использованием пермутационного многомерного дисперсионного анализа (PERMANOVA). Мы применим современные алгоритмы машинного обучения для идентификации микробных предикторов судорог и/или исхода терапии ПЭП. Наиболее важные микробные характеристики лучшей модели будут извлечены и протестированы in silico в качестве потенциальных биомаркеров для диагностики и/или терапевтического исхода.