使用人工胃肠道生物反应器系统实验建模儿童肠道菌群失调

封面

如何引用文章

全文:

详细

论证。传统微生物培养方法无法再现体内肠道微生态中复杂的微生物间相互作用。因此,开发可用于儿童肠道菌群失调实验建模的现代生物反应器系统具有重要意义,可在无伦理限制条件下实现实验条件标准化与结果再现性。

目的。开发并验证一种基于人工胃肠道生物反应器系统的儿童肠道菌群失调实验建模方法,用于研究微生态紊乱的发病机制并评估干预措施的有效性。

方法。使用自动化人工胃肠道模拟系统,包括三个反应器(胃、十二指肠、结肠),并可精确控制温度、pH及厌氧条件。研究使用1例6岁儿童的粪便样本。观察期自将粪便悬液加入反应器后持续35天。验证标准为人工微生态的微生物谱与原始样本的临床微生物谱一致,以及关键菌群的稳定性。评价方法包括选择性培养与基于“Kolonoflor-16”试剂盒的定量PCR。主要菌群变异系数≤20%被设定为稳定性判定标准。

结果。原始粪便样本PCR与细菌学分析显示:存在明显优势菌群缺乏(乳酸杆菌及双歧杆菌减少)及条件致病菌过度生长,符合Ⅲ级肠道菌群失调特征。所建立的生物反应器模型成功再现了这种肠道菌群失调变化。结肠反应器总菌量在第8天为13.21±0.20 lg DNA copies/ml,第35天为13.38±0.09 lg DNA copies/ml,基线为13.30 lg DNA copies/ml。模型再现儿童肠道菌群失调主要特征:优势菌群减少(Lactobacillus spp., Bifidobacterium spp.)及条件致病菌增加(E. coli, C. perfringens, Enterobacter spp.)。自培养第2周起,各关键菌群的变异系数均低于20%。模型在35天观察期内能够稳定再现Ⅲ级肠道菌群失调。

结论。成功建立并验证了基于人工胃肠道系统的儿童肠道菌群失调实验建模方法。该模型为深入研究儿童肠道微生态紊乱的发病机制,以及在接近生理条件下开展益生菌、益生元及其他纠正性干预措施的筛选与疗效评估提供了新的可能。

作者简介

Olga S. Chemisova

Don State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: chemisova@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-4059-2878
SPIN 代码: 1129-7436

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

Darya A. Sedova

Don State Technical University

Email: dased0va@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1194-7251
SPIN 代码: 6197-7220
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

Sergey N. Golovin

Don State Technical University

Email: labbiobez@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1929-6345
SPIN 代码: 5345-4005
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

Alexey M. Ermakov

Don State Technical University

Email: amermakov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9834-3989
SPIN 代码: 5358-3424
俄罗斯联邦, Rostov-on-Don

参考

  1. Sender R, Fuchs S, Milo R. Revised estimates for the number of human and bacteria cells in the body. PLoS Biol. 2016;14(8):e1002533. doi: 10.1371/journal.pbio.1002533
  2. Almeida A, Mitchell AL, Boland M, et al. A new genomic blueprint of the human gut microbiota. Nature. 2019;568(7753):499–504. doi: 10.1038/s41586-019-0965-1
  3. Rinninella E, Raoul P, Cintoni M, et al. What is the healthy gut microbiota composition? a changing ecosystem across age, environment, diet, and diseases. Microorganisms. 2019;7(1):14. doi: 10.3390/microorganisms7010014
  4. Tamburini S, Shen N, Wu HC, Clemente JC. The microbiome in early life: implications for health outcomes. Nat Med. 2016;22(7):713–722. doi: 10.1038/nm.4142
  5. Voroshilina ES, Moskvina MV, Kirillov MYu, et al. Fundamentals of modern approaches to assessing gut microbiota in children. Neonatology: News, Views, Education. 2023;11(3):47–59. doi: 10.33029/2308-2402-2023-11-3-47-59 EDN: LAWLUP
  6. Kalashnikova IG, Nekrasova AI, Makarov VV, et al. Features of gut microbiota in atopic dermatitis and food allergy in children. Laboratory Diagnostics. Eastern Europe. 2024;13(S1):300–302. (In Russ.) EDN: BUFJCU
  7. Ma T, Bu S, Nzerem AC, et al. Association of the infant gut microbiome with temperament at nine months of age: a michigan cohort study. Microorganisms. 2024;12(1):214. doi: 10.3390/microorganisms12010214
  8. Schoultz I, Claesson MJ, Dominguez-Bello MG, et al. Gut microbiota development across the lifespan: Disease links and health-promoting interventions. J Intern Med. 2025;297(6):560–583. doi: 10.1111/joim.20089
  9. Kozlovsky AA. Topical aspects of intestinal dysbiosis in children. Pediatrics. Eastern Europe. 2022;10(4):576–590. doi: 10.34883/PI.2022.10.4.012 EDN: VPCQWL
  10. Zhu W, Zhang X, Wang D, et al. Simulator of the human intestinal microbial ecosystem (SHIME®): current developments, applications, and future prospects. Pharmaceuticals (Basel). 2024;17(12):1639. doi: 10.3390/ph17121639
  11. Marzorati M, Vanhoecke B, De Ryck T, et al. The HMI™ module: a new tool to study the Host-Microbiota Interaction in the human gastrointestinal tract in vitro. BMC Microbiol. 2014;14:133. doi: 10.1186/1471-2180-14-133
  12. Isenring J, Bircher L, Geirnaert A, Lacroix C. In vitro human gut microbiota fermentation models: opportunities, challenges, and pitfalls. Microbiome Res Rep. 2023;2(1):2. doi: 10.20517/mrr.2022.15
  13. Biagini F, Daddi C, Calvigioni M, et al. Designs and methodologies to recreate in vitro human gut microbiota models. Bio-des Manuf. 2022;6(10):298–318. doi: 10.1007/s42242-022-00210-6
  14. O’Hara AM, Shanahan F. The gut flora as a forgotten organ. EMBO Rep. 2006;7(7):688–693. doi: 10.1038/sj.embor.7400731
  15. Brodkorb A, Egger L, Alminger M, et al. INFOGEST static in vitro simulation of gastrointestinal food digestion. Nat Protoc. 2019;14(4):991–1014. doi: 10.1038/s41596-018-0119-1
  16. Possemiers S, Verthé K, Uyttendaele S, Verstraete W. PCR-DGGE-based quantification of stability of the microbial community in a simulator of the human intestinal microbial ecosystem. FEMS Microbiol Ecol. 2004;49(3):495–507. doi: 10.1016/j.femsec.2004.05.002
  17. Repetskaya MN, Burdina OM, Toropova EA. Dysbiotic bowel disorders in children under modern conditions. Medical Newsletter of Vyatka. 2017;(4):19–23. EDN: YLYIZI
  18. Zafar H, Saier MH Jr. Gut Bacteroides species in health and disease. Gut Microbes. 2021;13(1):1–20. doi: 10.1080/19490976.2020.1848158
  19. Muramatsu MK, Winter SE. Nutrient acquisition strategies by gut microbes. Cell Host Microbe. 2024;32(6):863–874. doi: 10.1016/j.chom.2024.05.011
  20. Sitkin SI, Vakhitov TYa, Tkachenko EI, et al. Gut microbiota in ulcerative colitis and celiac disease. Experimental and Clinical Gastroenterology Journal. 2017;(1):8–30. EDN: ZFVTVN

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».