Влияние способа родоразрешения и типа вскармливания на микробиом кишечника детей в постнатальном периоде

Обложка


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. Рост частоты кесарева сечения и искусственного вскармливания формирует предрасположенность к аллергическим заболеваниям, ожирению и сахарному диабету. Один из патогенетических механизмов этих процессов включает в себя изменения микробиома кишечника детей.

Цель — изучить влияние способа родоразрешения и типа вскармливания на состав микробиома кишечника детей.

Материалы и методы. В исследование включены 103 ребенка в возрасте 4–6 нед. жизни (1-я группа — 39 детей на грудном вскармливании, рожденных через естественные родовые пути; 2-я группа — 10 детей на искусственном вскармливании, рожденных через естественные родовые пути; 3-я группа — 31 ребенок на грудном вскармливании, рожденный путем кесарева сечения; 4-я группа — 23 младенца на искусственном вскармливании, рожденных путем кесарева сечения). Каждому ребенку производили забор кала для секвенирования генов 16S рибосомной РНК.

Результаты. Выявлены статистически значимые отличия по относительному содержанию бактерий рода Akkermansia [34,07 (29,29–38,85) % в 4-й группе и 0,01 (0,01–0,02) % в 1-й группе; р = 0,011], рода Bifidobacterium [30,68 (21,65–39,41) % в 1-й группе и 17,08 (9,86–21,68) % в 4-й группе (р = 0,002); 31,46 (24,30–52,97) % в 3-й группе и 17,08 (9,86–21,68) % в 4-й группе (p = 0,001)], а также рода Enterococcus [4,69 (1,01–8,59) % в 3-й группе и 0,58 (0,12–1,87) % в 1-й группе (р = 0,003); 4,29 (2,07–6,96) % в 4-й группе и 0,58 (0,12–1,87) % в 1-й группе (р = 0,001)]. Коэффициент корреляционной адаптометрии был максимальным для в группах, находящихся на грудном вскармливании. Анализ заболеваемости детей на первом году жизни выявил статистически значимые отличия по частоте встречаемости острой респираторной вирусной инфекции между детьми 1-й и 4-й групп (17,9 и 78,3 % соответственно; р = 0,0064) и 3-й и 4-й групп (32,2 и 78,3 % соответственно; р = 0,018).

Заключение. Относительное содержание бактерий рода Bifidobacterium зависит от типа вскармливания в большей степени, чем от способа родоразрешения. Способ родоразрешения при этом влияет на частоту выявления условно-патогенных бактерий рода Enterococcus. Корреляционный анализ продемонстрировал роль грудного вскармливания как одного из механизмов «обучения» и созревания иммунной системы ребенка.

Об авторах

Виктория Владиславовна Баринова

Клиника профессора Буштыревой

Автор, ответственный за переписку.
Email: victoria-barinova@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8584-7096
SPIN-код: 5068-0680

канд. мед. наук

Россия, Ростов-на-Дону

Дмитрий Олегович Иванов

Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет

Email: doivanov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-0060-4168
SPIN-код: 4437-9626

д-р мед. наук, профессор

Россия, Санкт-Петербург

Ирина Олеговна Буштырева

Клиника профессора Буштыревой

Email: kio4@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9296-2271
SPIN-код: 5009-1565

д-р мед. наук, профессор

Россия, Ростов-на-Дону

Василиса Валерьевна Дудурич

Медико-генетический центр CERBALAB

Email: vasilisadudurich@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-6271-5218
Россия, Санкт-Петербург

Дмитрий Евгеньевич Полев

Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт эпидемиологии и микробиологии им. Пастера

Email: brantoza@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9679-2791

канд. биол. наук

Россия, Санкт-Петербург

Екатерина Эдуардовна Артоуз

Ростовский государственный медицинский университет

Email: artouz-ekaterina@rambler.ru
ORCID iD: 0009-0000-1516-7362
Россия, Ростов-на-Дону

Список литературы

  1. Paolella G., Vajro P. Maternal microbiota, prepregnancy weight, and mode of delivery: intergenerational transmission of risk for childhood overweight and obesity // JAMA Pediatr. 2018. Vol. 172, N 4. P. 320–322. doi: 10.1001/jamapediatrics.2017.5686
  2. Blaser M.J., Dominguez-Bello M.G. The human microbiome before birth // Cell Host Microbe. 2016. Vol. 20, N 5. P. 558–560. doi: 10.1016/j.chom.2016.10.014
  3. Blustein J., Attina T., Liu M., et al. Association of caesarean delivery with child adiposity from age 6 weeks to 15 years // Int J Obes. 2013. Vol. 37, N 7. P. 900–906. doi: 10.1038/ijo.2013.49
  4. Akagawa S., Tsuji S., Onuma C., et al. Effect of delivery mode and nutrition on gut microbiota in neonates // Ann Nutr Metab. 2019. Vol. 74, N 2. P. 132–139. doi: 10.1159/000496427
  5. Davis E.C., Dinsmoor A.M., Wang M., et al. Microbiome composition in pediatric populations from birth to adolescence: impact of diet and prebiotic and probiotic interventions // Dig Dis Sci. 2020. Vol. 65, N 3. P. 706–722. doi: 10.1007/s10620-020-06092-x
  6. Carpay N.C., Kamphorst K., de Meij T.G.J., et al. Microbial effects of prebiotics, probiotics and synbiotics after caesarean section or exposure to antibiotics in the first week of life: a systematic review // PLoS ONE. 2022. Vol. 17, N 11. doi: 10.1371/journal.pone.0277405
  7. Salas Garcia M.C., Yee A.L., Gilbert J.A., et al. Dysbiosis in children born by caesarean section // Ann Nutr Metab. 2018. Vol. 73, Suppl. S3. P. 24–32. doi: 10.1159/000492168
  8. Chen X., Shi Y. Determinants of microbial colonization in the premature gut // Mol Med. 2023. Vol. 29. P. 90. doi: 10.1186/s10020-023-00689-4
  9. Phillips-Farfán B., Gómez-Chávez F., Medina-Torres E.A., et al. Microbiota signals during the neonatal period forge life-long immune responses // Int. J. Mol Sci. 2021. Vol. 22, N 15. P. 8162. doi: 10.3390/ijms22158162
  10. Francavilla R., Cristofori F., Tripaldi M.E., et al. Intervention for dysbiosis in children born by C-Section // Ann Nutr Metab. 2018. Vol. 73, Suppl. S3. P. 33–39. doi: 10.1159/000490847
  11. Galazzo G., van Best V.O.L., Bervoets L., et al. Development of the microbiota and associations with birth mode, diet, and atopic disorders in a longitudinal analysis of stool samples, collected from infancy through early childhood // Gastroenterology. 2020. Vol. 158, N 6. P. 1584–1596. doi: 10.1053/j.gastro.2020.01.024
  12. Sassin A.M., Johnson G.J., Goulding A.N., et al. Crucial nuances in understanding (mis)associations between the neonatal microbiome and cesarean delivery // Trends Mol. Med. 2022. Vol. 28, N 10. P. 806–822. doi: 10.1016/j.molmed.2022.07.005
  13. Donovan S.M., Comstock S.S. Human milk oligosaccharides influence neonatal mucosal and systemic immunity. // Ann Nutr Metab. 2016. Vol. 69, Suppl. 2. P. 42–51. doi: 10.1159/000452818
  14. Moossavi S., Sepehri S., Robertson B. Composition and variation of the human milk microbiota are influenced by maternal and early life factors // Cell Host Microbe. 2019. Vol. 25, N 2. P. 324–335. doi: 10.1016/j.chom.2019.01.011
  15. Williams J.E., Carrothers J.M., Lackey K.A., et al. Strong multivariate relations exist among milk, oral, and fecal microbiomes in mother-infant dyads during the first six months postpartum // J Nutr. 2019. Vol. 149, N 6. P. 902–914. doi: 10.1093/jn/nxy299
  16. Hunt K.M., Foster J.A., Forney L.J. Characterization of the diversity and temporal stability of bacterial communities in human milk // PLoS One. 2011. Vol. 6, N 6. P. e21313. doi: 10.1371/journal.pone.0021313
  17. Davis E.C., Wang M., Donovan S.M. The role of early life nutrition in the establishment of gastrointestinal microbial composition and function // Gut Microbes. 2017. Vol. 8, N 2. P. 143–171. doi: 10.1080/19490976.2016.1278104
  18. Ho N.T., Li F., Lee-Sarwar K.A., et al. Meta-analysis of effects of exclusive breastfeeding on infant gut microbiota across populations // Nat Commun. 2018. Vol. 9, N 1. P. 4169. doi: 10.1038/s41467-018-06473-x
  19. Yang R., Gao R., Cui S., et al. Dynamic signatures of gut microbiota and influences of delivery and feeding modes during the first 6 months of life // Physiol Genomics. 2019. Vol. 51, N 8. P. 368–378. doi: 10.1152/physiolgenomics.00026.2019
  20. Kapourchali F.R., Cresci G.A.M. Early-life gut microbiome-the importance of maternal and infant factors in its establishment // Nutr Clin Pract. 2020. Vol. 35, N 3. P. 386–405. doi: 10.1002/ncp.10490
  21. Isacco C.G., Ballini A., Vito D.D., et al. Probiotics in health and immunity: a first step toward understanding the importance of microbiota system in translational medicine. London: IntechOpen, 2019. doi: 10.5772/intechopen.88601
  22. Callahan B.J., McMurdie P.J., Rosen M.J., et al. DADA2: high-resolution sample inference from Illumina amplicon data // Nat Methods. 2016. Vol. 13, N 7. P. 581–583. doi: 10.1038/nmeth.3869
  23. Qiong W., Garrity M.G., Tiedje M.J., et al. Naïve bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy // Appl Environ Microbiol. 2007. Vol. 73, N 16. Р. 5261–5267. doi: 10.1128/AEM.00062-07
  24. Quast C., Pruesse E., Yilmaz P., et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: Improved data processing and web-based tools // Nucleic Acids Res. 2013. Vol. 41, P. D590–D596. doi: 10.1093/nar/gks1219
  25. Zimmermann P., Curtis N. Factors influencing the intestinal microbiome during the first year of life // Pediatr Infect Dis J. 2018. Vol. 12, N 3. P. e315–e335. doi: 10.1097/INF.0000000000002103
  26. Hong P.-Y., Lee B.W., Aw M., et al. Comparative analysis of fecal microbiota in infants with and without eczema // PLoS One. 2010. Vol. 5, N 4. P. e9964. doi: 10.1371/journal.pone.0009964
  27. Chen Y., Yang F., Lu H., et al. Characterization of fecal microbial communities in patients with liver cirrhosis // Hepatology. 2011. Vol. 54, N 2. P. 562–572. doi: 10.1002/hep.24423
  28. Million M., Maraninchi M., Henry M., et al. Obesity associated gut microbiota is enriched in Lactobacillus reuteri and depleted in Bifidobacterium animalis and Methanobrevibacter smithii // Int J Obes (Lond). 2012. Vol. 36, N 6. P. 817–825. doi: 10.1038/ijo.2011.153
  29. Sher J.U., Sczesnak A., Longman R.S., et al. Expansion of intestinal Prevotella copri correlates with enhanced susceptibility to arthritis // Elife. 2013. Vol. 2. P. e01202. doi: 10.7554/eLife.01202
  30. Murri M., Leiva I., Gomez-Zumaquero J.M., et al. Gut microbiota in children with type 1 diabetes differs from that in health children: a casecontrol study // BMC Med. 2013. Vol. 11. P. 46. doi: 10.1186/1741-7015-11-46
  31. Wilson E., Butcher E.C. CCL28 controls immunoglobulin (Ig) a plasma cell accumulation in the lactating mammary gland and IgA antibody transfer to the neonate // J Exp Med. 2004. Vol. 200, N 6. P. 805–809. doi: 10.1084/jem.20041069
  32. Usami K., Niimi K., Matsuo A., et al. The gut microbiota induces Peyer’s-patch-dependent secretion of maternal IgA into milk // Cell Rep. 2021. Vol. 36, N 10. P. 109655. doi: 10.1016/j.celrep.2021.109655
  33. Ding M.F., Yang B., Ross R.P., et al. Crosstalk between sIgA-Coated bacteria in infant gut and early-life health // Trends Microbiol. 2021. Vol. 29, N 8. P. 725–735. doi: 10.1016/j.tim.2021.01.012
  34. Pammi M., Cope J., Tarr P.I., et al. Intestinal dysbiosis in preterm infants preceding necrotizing enterocolitis: a systematic review and meta-analysis // Microbiome. 2017. Vol. 5, N 1. P. 31. doi: 10.1186/s40168-017-0248-8
  35. Dunne-Castagna V.P., Taft D.H. Mother’s touch: milk iga and protection from necrotizing enterocolitis // Cell Host Microbe. 2019. Vol. 26, N 2. P. 147–148. doi: 10.1016/j.chom.2019.07.013
  36. Donaldson G.P., Ladinsky M.S., Yu K.B., et al. Gut microbiota utilize immunoglobulin a for mucosal colonization // Science. 2018. Vol. 360, N 6390. P. 795–800. doi: 10.1126/science.aaq0926
  37. Peterson D.A., McNulty N.P., Guruge J.L., et al. IgA response to symbiotic bacteria as a mediator of gut homeostasis // Cell Host Microbe. 2007. Vol. 2, N 5. P. 328–339. doi: 10.1016/j.chom.2007.09.013.140
  38. Zimmermann J., Macpherson A.J. Breast milk modulates transgenerational immune inheritance // Cell. 2020. Vol. 181, N 6. P. 1202–1204. doi: 10.1016/j.cell.2020.05.030
  39. Пустотина О.А., Селиверстов А.А. Влияние микробиома грудного молока на здоровье матери и новорожденного // Медицинский совет. 2019. № 13. С. 36–40. EDN: RPGRGT doi: 10.21518/2079-701X-2019-13-36-40
  40. Смирнова Н.Н., Хавкин А.И., Куприенко Н.Б., и др. Бактерии и вирусы грудного молока // Вопросы детской диетологии. 2022. Т. 20, № 2. С. 74–82. EDN: BBIKOO doi: 10.20953/1727-5784-2022-2-74-82

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Диаграммы размаха относительной представленности бактерий родов Akkermansia (a), Bifidobacterium (b) и Enterococcus (c) в составе микробиоты кишечника детей четырех групп. Жирная линия отражает медиану показателя, нижняя и верхняя стороны прямоугольника — 25-й и 75-й процентили соответственно, «усы» — минимальное и максимальное значения, не являющиеся экстремальными. * Выбросы показателей; ° экстремумы показателей; ЕР — естественные роды; КС — кесарево сечение; ГВ — грудное вскармливание; ИВ — искусственное вскармливание

Скачать (144KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Коррелограмма связей между родами бактерий, выявленных в результате секвенирования 16S рибосомной РНК, в составе микробиома кишечника детей 1-й группы, рожденных через естественные родовые пути и находившихся на грудном вскармливании. Сплошными стрелками обозначены положительные связи, пунктирными — отрицательные

Скачать (211KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Коррелограмма связей между родами бактерий, выявленных в результате секвенирования 16S рибосомной РНК, в составе микробиома кишечника детей 2-й группы, рожденных через естественные родовые пути и находившихся на искусственном вскармливании. Сплошной стрелкой обозначена положительная связь, пунктирной — отрицательная

Скачать (182KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Коррелограмма связей между родами бактерий, выявленных в результате секвенирования 16S рибосомной РНК, в составе микробиома кишечника детей 3-й группы, рожденных путем операции кесарева сечения и находившихся на грудном вскармливании. Сплошными стрелками обозначены положительные связи, пунктирной — отрицательная

Скачать (188KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Коррелограмма связей между родами бактерий, выявленных в результате секвенирования 16S рибосомной РНК, в составе микробиома кишечника детей 4-й группы, рожденных путем операции кесарева сечения и находившихся на искусственном вскармливании. Сплошными стрелками обозначены положительные связи

Скачать (181KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».