蛍光と組み合わせた代謝標識を使用してヒト腸内細菌叢サンプル中のグリカン消費者を特定する

Nature Communications volume 14、記事番号: 662 (2023) この記事を引用

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人間の腸内微生物叢の組成と代謝は、食事の複合グリカンによって強く影響され、宿主の生理機能と健康に下流の影響を与えます。ヒトの腸内細菌による糖鎖代謝に関する理解は最近進んでいますが、糖鎖とそれを消費する細菌を結び付ける方法が依然として必要です。ここでは、機能アッセイを使用して、さまざまなグリカンを取り込む健康な人間のボランティアから腸内細菌を特定し、分離します。このメソッドは、蛍光オリゴ糖を使用した代謝標識と蛍光活性化セルソーティング (FACS)、その後のアンプリコン配列決定またはカルツロミクスを組み合わせたものです。私たちの結果は、Prevotella copri、Collinsella aerofaciens、Blautia wexlerae などのさまざまな分類群における代謝標識を示しています。 in vitro 検証では、すべてではありませんが、ほとんどの標識種が成長のために目的のグリカンを消費する能力を確認します。並行して、我々は、分類された標識細胞の培養物から、3 つの主要な門にわたるグリカン消費者を単離できることを示します。このアプローチは、細菌と細菌が消費するグリカンを結びつけることにより、腸内細菌によるグリカン代謝についての基本的な理解を深めます。将来的には、グリカンを使用して腸内微生物叢の組成を操作するプレバイオティクスアプローチのメカニズムへの洞察を提供するために使用できる可能性があります。

腸内微生物叢は、食事を代謝し、必須ビタミンとアミノ酸を合成し、免疫システムを訓練し、病原体から私たちを守るため、人間の生理機能に不可欠です1、2、3、4、5。遺伝的および生物情報学的ツールの進歩により、腸内微生物叢の複雑さと多様性、さらにはヒトの病気におけるその重要性についての新たな理解がもたらされました6。腸内微生物叢には、解糖と炭水化物代謝に関与する遺伝子が豊富に含まれています2,7。これらの炭水化物活性酵素 (CAZyme) を通じて、腸内細菌は食事由来の複合グリカン (食物繊維) を代謝し、宿主によって消化されずに結腸に到達します 8,9。したがって、食事は遺伝的要因よりも腸内微生物叢の構成と多様性の主要な決定要因となっています10。実際、食事の変化は通常、微生物の代謝の急速な変化と微生物群集の構造の変化をもたらします7,11。重要なのは、ヒトへのサプリメント摂取研究では、グリカンの微妙な構造の違いでさえ、異なる微生物の代謝出力を生み出す可能性があることです12。

バクテロイデスシータイオタオーミクロンで広く研究されているデンプン利用システム (SUS) など、バクテロイデスにおける多糖類利用遺伝子座 (PUL) の特徴付けに例示されるように、CAZyme に対する私たちの理解は急速に進んでいます 13。 Sus 遺伝子座は、デンプン多糖類のオリゴ糖への結合 (SusDEF) および細胞表面分解 (SusG) に関与するタンパク質をコードしており、オリゴ糖は TonB 依存性トランスポーター SusC によってペリプラズムに輸送され、そこでグリコシド加水分解酵素によってさらに単糖類に加工されます ( GHs) SusAB14。同様に、マンナン、β-グルカン、キシログルカン、ガラクトマンナンなど、他の多くのグリカンについても特定の PUL が報告されています 15、16、17、18、19。一方、グラム陽性菌には、ラクトバチルス・アシドフィルス20の4成分MsmEFGKによるフラクトオリゴ糖（FOS）や、溶質結合タンパク質（MnBP）と2つのパーミアーゼ（MPP）によるβマンナンなどのオリゴ糖構造を内部に取り込むことができるトランスポーターが含まれています。ローズブリア・インテスティナリス２１．これらの進歩にもかかわらず、多くの PUL は依然として基質特異性が不明であり、GH ファミリーは複数の基質を持つ可能性があるため、配列決定に基づいて活性を予測することが困難になっています 9,13,22,23,24。したがって、グリカンとその一次消費者を結び付ける機能的な方法が、特にファーミクテス属やその他のあまり研究されていないヒト腸内細菌叢のメンバーにとって必要です25。

99% identity and coverage). Note that all annotations are considered putative and subject to improvement as database errors are resolved and new species are characterized./p>99% identity, and 100% identity was obtained for 86 out of the 93 ESVs. The sorted glycan+ samples exhibited lower bacterial α-diversity indices (observed ESVs, Chao1, and Shannon) than those of the starting stool samples, which is consistent with the labeled cells representing a subset of the initial gut microbiota samples (Fig. S3a). A principal component analysis (PCoA) showed a clustering of samples according to the individual (Fig. S3b), indicating that interpersonal differences in microbial communities explained most of the variance (45%). However, constrained ordination (CAP) analysis was performed using the labeled cells versus the initial stool samples as an a priori hypothesis and produced two distinct clusters on an ordination axis; this result explained 9% of the variance (Fig. S3c) and once again supported the enrichment of specific bacterial taxa from the original stool sample. Clustering of NYST-F+ cells from the other two probes was observed by further constraining the analysis by glycan type (Fig. S3d)./p>99% identity and coverage thresholds. α- and β-diversity and ordination were analyzed using R scripts with the vegan library, and differential abundance analysis was performed using DESeq249./p>