Alteraciones de la microbiota intestinal en biopsia.

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 12150 (2023) Citar este artículo

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La microbiota intestinal está estrechamente relacionada con las enfermedades parenterales no transmisibles a través de la inmunidad intestinal y desempeña un papel importante en la aparición de diabetes y nefropatía diabética. El objetivo del estudio fue comprender el eje intestino-riñón mediante un análisis de la composición de la microbiota intestinal entre pacientes con nefropatía diabética (ND) comprobada por biopsia, pacientes con diabetes tipo 2 durante más de 10 años sin daño renal (DM) y controles sanos (NC). Entre enero de 2022 y diciembre de 2022 se inscribieron treinta y cinco pacientes con DN, 40 pacientes con DM y 40 sujetos sanos emparejados por edad y sexo. Se recopiló información inicial y parámetros clínicos. Se realizó la secuenciación del ADNr 16S para caracterizar el microbioma intestinal e identificar los microbios intestinales que eran diferencialmente abundantes entre los pacientes y los controles sanos. Se evaluó la relación entre la abundancia relativa de taxones bacterianos específicos en el intestino y el fenotipo clínico y los indicadores patológicos. Se encontraron diferencias sustanciales en la riqueza de la microbiota intestinal y la variación en la población bacteriana entre pacientes con DN, pacientes con DM y controles sanos. Los pacientes con DM se podían distinguir con precisión de los controles sanos de la misma edad y sexo mediante variaciones en g_Clostridium-XVIII (AUC = 0,929), y los pacientes con ND se podían distinguir con precisión de los controles sanos de la misma edad y sexo mediante variaciones en g_Gemmiger (AUC = 0,842). Los pacientes con DN se pudieron distinguir con precisión de los pacientes con DM de la misma edad y sexo mediante variaciones en g_Flavonifractor o g_Eisenbergiella (AUC = 0,909 y 0,886, respectivamente). La microbiota intestinal también estuvo estrechamente relacionada con los fenotipos clínicos y los indicadores patológicos. Se exploró el estudio de la composición de la microbiota intestinal para determinar su relación con la aparición de DN y una larga historia de diabetes sin daño renal. La progresión patológica renal de la ND puede retrasarse mediante la regulación de cambios en la microbiota intestinal.

Con la creciente prevalencia de diabetes, el número de pacientes con nefropatía diabética (DN) también ha aumentado significativamente. Los resultados de una encuesta epidemiológica realizada en China entre 2015 y 2017 mostraron que la prevalencia de diabetes en adultos era del 11,2%1. Como complicación microvascular grave de la diabetes, la ND se ha convertido en la principal causa de enfermedad renal terminal (ESRD) en todo el mundo2,3,4. Hay alrededor de 500 a 1000 especies de bacterias en el tracto gastrointestinal humano, con un número de 1014 UFC, a las que se hace referencia claramente como "órganos" adquiridos5. Ayudan al huésped a mantener funciones fisiológicas normales, incluida la absorción de energía, la producción de vitaminas y moléculas activas básicas, el antagonismo biológico y la regulación inmunológica. Su composición y número han mantenido un equilibrio dinámico con el huésped en evolución6. Un gran número de estudios han demostrado que la microbiota intestinal puede participar en la aparición y desarrollo de enfermedades regulando el metabolismo energético del huésped, la respuesta inflamatoria sistémica y la secreción de hormonas intestinales. La microbiota intestinal también desempeña un papel importante en una variedad de enfermedades renales, y las endotoxinas, proteínas y algunos metabolitos producidos por ellas tienen ciertos efectos en el riñón a través del eje intestino-riñón7. Al observar la microbiota intestinal de pacientes con nefropatía diabética confirmada mediante biopsia renal y pacientes con diabetes a largo plazo sin daño renal, este estudio tuvo como objetivo explorar el patrón de desequilibrio y los cambios funcionales en los dos estados patológicos y establecer un modelo de algoritmo de clasificación para distinguir los dos por la microbiota intestinal. También exploramos la correlación entre la microbiota intestinal y los fenotipos clínicos y los índices patológicos.

El estudio retrospectivo incluyó a 35 pacientes con nefropatía diabética confirmada mediante biopsia renal, 40 pacientes con diabetes tipo 2 durante más de 10 años sin daño renal y 40 sujetos sanos emparejados por edad y sexo. Inscribimos a pacientes y controles sanos en el Hospital Popular Provincial de Shanxi entre enero de 2022 y diciembre de 2022. En el grupo DN, los criterios de inclusión fueron los siguientes:

18 a 65 años de edad;

Diagnosticado con diabetes tipo 2;

Nefropatía diabética diagnosticada mediante examen patológico por punción renal;

No hay evidencia de enfermedad renal primaria;

Tasa de filtración glomerular estimada (TFGe) ≥ 60 ml/min/1,73 m2;

Se puede firmar el consentimiento informado.

En el grupo DM2, los criterios de inclusión fueron los siguientes:

18 a 65 años de edad;

La duración de la diabetes tipo 2 fue de más de 10 años;

Sin complicaciones microvasculares diabéticas, incluida la retinopatía diabética y el daño renal (TFGe ≥ 60 ml/min/1,73 m2 y índice de albúmina-creatinina en orina (UACR) <30 mg/g);

Se podría firmar el consentimiento informado.

Los criterios de exclusión para ambos grupos incluyeron:

Disfunción grave del corazón, los pulmones, el hígado, los riñones y otros órganos.

Tumor maligno, enfermedad autoinmune o enfermedad gastrointestinal; El uso de antibióticos, preparados de bacterias vivas, lactulosa o inmunosupresores durante casi un mes.

Mujeres embarazadas o en período de lactancia.

Los controles sanos procedían del Centro de Examen Físico del Hospital Popular Provincial de Shanxi y tenían entre 18 y 65 años. Los resultados indicaron que estaban sanos, no tenían síntomas gastrointestinales y no habían tomado ningún medicamento en el último mes.

Todos los procedimientos del estudio cumplieron con las pautas éticas de la

Declaración de Helsinki. Los estudios con participantes humanos fueron revisados y aprobados por el Comité de Ética Biomédica del Hospital Popular Provincial de Shanxi (Nº 2022-222). Los pacientes/participantes dieron su consentimiento informado por escrito para participar en este estudio.

Se recolectaron muestras fecales frescas de los individuos seleccionados. Las muestras fecales se descargaron en una caja de heces estéril y se transfirieron a un refrigerador a -80 °C para su almacenamiento dentro de las 2 h posteriores al muestreo. El ADN se extrajo de las muestras utilizando el kit QIAamp PowerFecal DNA. Se utilizó electroforesis en gel de agarosa para analizar la integridad del ADN, NanoDrop para medir la pureza y la concentración de ADN se cuantificó con precisión con Qubit.

Se utilizó ADN polimerasa de alta fidelidad para amplificar la región variable V3-V4 del ADN mediante amplificación específica por PCR en dos pasos y la adición de secuencias de etiqueta y unión. Se utilizó un kit FC Magnetic Beads (Enlighten) para purificar y recuperar el producto. Se usó Qubit4.0 para cuantificar la biblioteca purificada, se usó Qsep100 para verificar si la longitud de la biblioteca era la esperada y cada muestra se diluyó a 4 nM. La biblioteca híbrida se preparó y desnaturalizó mediante ADN, y se añadió al menos un 5 % de biblioteca Phix para equilibrar el polimorfismo de la biblioteca. La secuenciación se llevó a cabo en un secuenciador Illumina MiSeq utilizando la estrategia PE300.

La calidad de los datos originales fue controlada por QIIME2, las secuencias de baja calidad y las secuencias conjuntas fueron filtradas por el software Trimmomatic y las secuencias quiméricas fueron eliminadas por el software USEARCH. La agrupación de OTU se llevó a cabo mediante el software UPARSE y la región bacteriana 16S se comparó con la base de datos RDP.

El análisis estadístico se realizó utilizando el software R (versión 4.0.2). El análisis de amplicones incluyó solo microorganismos que existían en ≥ 12% de las muestras. Se utilizó la diversidad alfa para medir la riqueza de especies microbianas en una sola muestra. Se utilizó la diversidad beta para medir la similitud de la composición de la microbiota entre diferentes muestras. En este estudio, se utilizó el análisis de coordenadas principales (PCoA) para analizar la diversidad β de la microbiota. A través de PCoA, observamos si había una desviación general de la microbiota entre el grupo de enfermedad y la población sana. LEfSe, o análisis del tamaño del efecto del análisis discriminante lineal, puede encontrar biomarcadores con diferencias estadísticamente significativas entre grupos. Este método se utilizó para comparar las bacterias intestinales con diferencias estadísticamente significativas entre cada grupo de enfermedad y el grupo de control normal. El bosque aleatorio es un método integrado de aprendizaje automático que puede obtener el resultado final estableciendo múltiples árboles de decisión y votando (promedio) sobre los resultados de predicción de cada árbol de decisión, que tiene la misma función que el árbol de decisión para completar las tareas de clasificación y regresión. En este estudio, el modelo de predicción forestal aleatoria fue establecido mediante el software omicStudio. La eficiencia de clasificación del modelo fue evaluada por el área bajo la curva (AUC) de la curva característica de trabajo (ROC). Se analizó el rendimiento de predicción del modelo. El valor discriminante fue bajo cuando AUC < 0,70, bueno cuando 0,7 ≤ AUC ≤ 0,9 y alto cuando AUC > 0,9. Todos los mapas de calor fueron visualizados por el paquete pheatmap (versión 1.0.12). Los datos clínicos de los pacientes con DN y DM y los controles sanos se expresaron como media ± DE o mediana, y los datos numéricos se expresaron como porcentajes. Se utilizó una prueba t o prueba no paramétrica para comparar variables continuas. Se utilizaron pruebas de chi-cuadrado para comparar variables categóricas. El análisis estadístico se realizó mediante el programa SPSS versión 26.0.

Se incluyeron 35 pacientes con ND confirmada por biopsia renal con una mediana de edad de 54,09 años y 40 pacientes con DM con una mediana de edad de 58,83 años. Las características iniciales de los grupos DN, DM y control sano (NC) se resumen en la Tabla 1.

Según el grado patológico de la nefropatía diabética, la gravedad de los cambios patológicos se evaluó mediante el volumen glomerular (G), la membrana basal glomerular (GBM), la matriz mesangial (M), la glomeruloesclerosis (S) y las lesiones intersticiales (I). G0 no representa un aumento significativo del volumen glomerular y G1 representa un aumento del volumen glomerular. GBM1 representa un engrosamiento leve de la membrana basal glomerular y GBM2 representa un engrosamiento significativo de la membrana basal glomerular. M1 representa una proliferación leve de la matriz mesangial, M2 representa un ensanchamiento significativo de la matriz mesangial y M3 representa la formación de una o más esclerosis tuberosa (nódulos de Kimmelstiel-Wilson). S1 representa menos del 50% de glomeruloesclerosis y S2 representa más del 50% de glomeruloesclerosis. I1 representa lesiones intersticiales renales leves, I2 representa lesiones intersticiales renales moderadas y I3 representa lesiones intersticiales renales graves. Entre los 35 pacientes con nefropatía diabética, hubo 5 casos de G0 y 30 casos de G1, 23 casos de GBM1 y 12 casos de GBM2, 4 casos de M1, 4 casos de M2 y 27 casos de M3, 30 casos de S1 y 5 casos de S2, 17 casos de I1, 16 casos de I2 y 2 casos de I3, como se muestra en la Tabla 2.

Se obtuvieron un total de 844 OTU con un corte de homología del 97%. El grupo NC mostró el mayor número de OTU. Como se muestra en el diagrama de Venn (Fig. 1a), el número de OTU en común entre los grupos NC y DM fue 354, mientras que los grupos DM y DN tenían 290 OTU en común. El grupo DM tenía 113 OTU específicas y el grupo DN tenía 102 OTU específicas que los otros dos grupos no compartían.

Las composiciones de la microbiota intestinal difirieron entre los grupos DN, DM y NC. (a) Diagrama de Venn de DN, DM y NC; (b) Análisis de la diversidad Alfa en DN, DM y NC; (c) Análisis de diversidad beta de DN, DM y NC. DN nefropatía diabética, DM diabetes mellitus tipo 2 por más de 10 años sin daño renal, NC controles sanos, OTUs unidades taxonómicas operativas.

Se utilizó el índice de Chao del perfil OTU para evaluar la riqueza de la microbiota intestinal y el índice de Shannon para estimar la diversidad de la comunidad. Las diferencias en la riqueza de la comunidad fueron significativas en los tres grupos (DM vs. DN Chao P = 0,005, DM vs. NC Chao P <0,001, DN vs. NC Chao P <0,001), pero no se encontró una diversidad diferente de OTU en los tres grupos. tres grupos (Shannon P> 0,05) (Fig. 1b). El análisis de coordenadas principales (PCoA) basado en la disimilitud de Bray-Curtis en el nivel de OTU mostró que las composiciones de la microbiota de los pacientes con NC, DM y DN eran significativamente diferentes, como se muestra en la Fig. 1c (P = 2.569e-16). La microbiota fecal de los pacientes con DM y DN y los sujetos con NC estuvo claramente separada en PCoA2 y PCoA1, lo que explicó el 11,58% y el 12,93% de la variación total, respectivamente. En conjunto, estos datos sugieren que la estructura microbiana fecal se alteró significativamente en pacientes con DM y DN en comparación con la de sujetos con NC en presencia de OTU.

Para determinar diferentes taxones desde el nivel de filo hasta el nivel de género entre los tres grupos, se utilizó el algoritmo de tamaño del efecto del análisis discriminante lineal (LDA) (LEfSe) (Fig. 2a). LEfSe demostró que, en comparación con el grupo de control sano, el número de microbiota intestinal en 2 clases, 3 órdenes y 5 familias disminuyó significativamente en los grupos DM y DN desde el filo hasta el nivel familiar, mientras que el número de Negativicutes y Selenomonadales aumentó en el grupo DM2. A nivel de género, el número de especies de Romboutsia, Faecalibacterium, Acidaminococcus, Megasphaera y Sutterella en el grupo DM aumentó significativamente (todos P <0,05). Los números de Christensenella, Clostridium-XIVa, Eisenbergiella, Flavonifractor y Clostridium-XVIII en el grupo DN aumentaron significativamente (todos P <0,05), mientras que los números de bacterias productoras de butírico, Bacillus, Enterobacter, Trichospira y Rosacella disminuyeron significativamente en el grupo DM y el grupo DN (P < 0,05). A nivel de género, Clostridium XVIII y Gemmiger disminuyeron significativamente en los grupos DM y DN (Fig. 2b).

Diferencias taxonómicas en la microbiota fecal exhibida por pacientes con nefropatía diabética (DN), diabetes mellitus tipo 2 durante más de 10 años sin daño renal (DM) y sujetos control sanos (NC). (a) Un análisis discriminante lineal (LDA; (log10) > 3) y un análisis del tamaño del efecto (LEfSe) revelaron diferencias significativas (P < 0,05) en la microbiota fecal exhibida por DM (puntuación reg), DN (puntuación verde) y Grupos NC (puntuación azul). (b) Este análisis reveló los taxones más abundantes diferencialmente a nivel de género bacteriano entre los grupos DM (amarillo), DN (azul) y NC (rojo). *P+0,05 + **P+0,01.

Para ilustrar la firma microbiana de DM y DN y explorar más a fondo el potencial del microbioma intestinal en la identificación de DN, se desarrollaron curvas de características operativas del receptor (ROC) para clasificar DM de NC, DN de NC y DN de DM. Pudimos detectar individuos con DM con precisión basándonos en un solo género (g_Clostridium-XVIII), como lo indica un área bajo la curva operativa del receptor (AUC) de hasta 0,929 (Fig. 3a). De manera similar, la riqueza de un género (g_Gemmiger) fue eficaz para distinguir a los individuos DN de los controles sanos, mostrando un AUC de 0,842 (Fig. 3b). La riqueza de dos géneros (g_Flavonifractor y g_Eisenbergiella) fue eficaz para clasificar sujetos DN de sujetos DM, mostrando AUC de 0,909 y 0,886, respectivamente (Fig. 3c).

Análisis de la curva característica operativa del receptor (ROC) de la sensibilidad y especificidad de los géneros diferencialmente abundantes como factores diagnósticos de diabetes mellitus tipo 2 durante más de 10 años sin daño renal (DM) y nefropatía diabética (ND). (a) Clasificación de curvas ROC DM de controles sanos (NC), basado en g_Clostridium-XVIII; (b) Curva ROC que clasifica DN de NC, basada en g_Gemmiger; (c) Curva ROC que clasifica DN de DM, basada en g_Flavonifractor y g_Eisenbergiella.

Se utilizó el análisis de correlación de Spearman para evaluar más a fondo la correlación entre las diferencias de la microbiota intestinal y las características clínicas. A nivel de género, Gemmiger, Clostridium XlVb, Lachnospiracea incertae sedis y Vallitalea mostraron correlaciones fuertemente negativas con los niveles de hemoglobina glicosilada (HbA1c) y glucosa en sangre en ayunas (FBG), mientras que Megasphaera tuvo una correlación positiva con los niveles de HbA1c. Pseudomonas, Eisenbergiella y Flavonifractor mostraron correlaciones marcadamente positivas con la relación albúmina/creatinina en orina (UACR). Enterococcus, Clostridium XlVa y Eisenbergiella mostraron una correlación negativa con la tasa de filtración glomerular estimada (TFGe) (Fig. 4).

Mapas de calor que muestran correlaciones entre géneros de microbiota diferencialmente abundantes y parámetros clínicos. SCr: creatinina sérica; FBG: glucosa en sangre en ayunas; HbA1c: 16 hemoglobina glicosilada; UACR: índice de albúmina-creatinina en orina; TFG: tasa de filtración glomerular estimada; Prueba de Spearman, *P < 0,05, +P < 0,01.

Las correlaciones entre las diferencias en la microbiota intestinal y los tipos patológicos se analizaron mediante el análisis de correlación de Spearman. A nivel de género, Ruminococcus callidus y Clostridium viride mostraron correlaciones fuertemente negativas con el volumen glomerular y correlaciones positivas con la glomeruloesclerosis. El engrosamiento de la membrana basal glomerular se correlacionó positivamente con Citrobacter werkmanii, Eisenbergiella tay, Klebsiella pneumoniae subsp. ozaenae, Ruminococcus callidus, Megamonas funiformis y Barnesiella intestinihominis. Flavonifractor plautii y Hungatella hatheway se correlacionaron positivamente con la hiperplasia de la matriz mesangial. Megasphaera micronuciformis mostró una correlación positiva con las lesiones intersticiales renales (Fig. 5). Se sugiere que los cambios en la microbiota anterior conducen a una reducción del volumen glomerular, esclerosis, engrosamiento de la membrana basal glomerular, hiperplasia de la matriz mesangial y fibrosis intersticial renal, promoviendo así la progresión de la DN. Se sugiere que la progresión patológica renal de la ND puede retrasarse mediante la regulación de cambios en la microbiota intestinal.

Mapa de calor que muestra correlaciones entre géneros y 18 clasificaciones patológicas de nefropatía diabética. Prueba de Spearman, *P < 0,05, +P < 0,01.

La nefropatía diabética es una complicación microvascular común en pacientes con diabetes. Con el fuerte aumento del número de pacientes diabéticos8, la nefropatía diabética se ha convertido en la principal causa de enfermedad renal crónica9, lo que constituye un importante problema de salud pública a nivel mundial10. Un gran número de estudios han demostrado que la microbiota intestinal está estrechamente relacionada con las enfermedades no transmisibles parenterales a través de la inmunidad intestinal11,12,13. Qin et al.14 y otros estudios15 encontraron una disminución significativa en la producción de butirato en pacientes diabéticos. Wu et al.16 encontraron que, en comparación con controles sanos, la abundancia relativa de Streptococcus y Enterococcus en pacientes con NIgA era mayor, mientras que la de Bacteroides era menor. Los cambios en la microbiota intestinal de la NIgA afectaron el metabolismo y la absorción de ácidos grasos poliinsaturados y activaron la vía metabólica del ácido araquidónico, construyendo así el sistema metabólico de la NIgA. Li et al.17 encontraron que los géneros Lactobacillus, Clostridium IV, Paraprevotella, Clostridium sensu estricto, Desulfovibrio y Alloprevotella se enriquecieron en las muestras fecales de pacientes con ERC, mientras que Akkermansia y Parasutterella se enriquecieron en las de sujetos NC.

Este estudio encontró que el índice de diversidad α de los pacientes de los grupos DM y DN era mayor que el de personas sanas, lo que concordaba con lo informado por Larsen et al.18. Dado que el patrón de desequilibrio de la microbiota intestinal en pacientes con enfermedades metabólicas se ve muy afectado por factores regionales, existen diferencias en el patrón de desequilibrio en diferentes regiones19. Algunos estudios también han encontrado que la diversidad α de la microbiota intestinal en pacientes con DM disminuyó20. El análisis de diversidad β mostró que había diferencias significativas entre los grupos DM, DN y control sano. Es importante destacar que DM podría distinguirse con precisión de los controles sanos de la misma edad y sexo mediante variaciones en g_Clostridium-XVIII (AUC = 0,929), y DN podría distinguirse con precisión de los controles sanos de la misma edad y sexo mediante variaciones en g_Gemmiger (AUC = 84,2%). DN se pudo distinguir con precisión de pacientes con DM de la misma edad y sexo mediante variaciones en g_Flavonifractor o g_Eisenbergiella (AUC = 0,909 y 0,886, respectivamente). Estos resultados muestran que la poderosa función y la viabilidad de la tecnología de extracción de datos se reflejan en el diagnóstico y la predicción de marcadores de enfermedades a través de una gran cantidad de bases de datos multidimensionales relacionadas con el genoma. Por lo tanto, futuras investigaciones deberían continuar buscando marcadores microbianos específicos para el diagnóstico de DN.

Nuestro estudio encontró que en personas sanas, el contenido de Clostridium-XVIII era significativamente mayor que en el grupo con diabetes. Clostridium-XVIII tiene la capacidad de fermentar y producir ácidos grasos de cadena corta (AGCC) en el tracto intestinal humano, y generalmente se considera que los AGCC desempeñan una variedad de funciones importantes en el mantenimiento de la salud humana. Por ejemplo, actúan como un componente especial de nutrición y energía del epitelio intestinal, protegen la barrera mucosa intestinal, reducen el nivel de inflamación y mejoran la motilidad gastrointestinal21. Nuestros hallazgos demostraron que los controles sanos tenían más Gemmiger en la microbiota intestinal que los pacientes con DN. El análisis de correlación entre Gemmiger y los índices bioquímicos también encontró que había una correlación negativa entre Gemmiger y el nivel de glucosa en sangre. Los gemmiger suelen producir bacterias butirato22, que participan en el ajuste de la reacción del cuerpo a la inflamación. Este estudio también encontró que Eisenbergiella estaba enriquecida en microorganismos intestinales de pacientes con DN, y Eisenberg se correlacionaba positivamente con la microalbúmina urinaria. El análisis de correlación entre Eisenbergiella y la clasificación patológica renal de DN mostró que Eisenberg se correlacionaba positivamente con la glomeruloesclerosis y el engrosamiento de la membrana basal glomerular. Esta bacteria era muy abundante en el tracto intestinal de ratones con colitis y podría participar en la inflamación intestinal23. Flavonifractor es un patógeno condicional que se enriqueció más en pacientes con DN que en los grupos NC y DM y sintetiza lipopolisacárido (LPS). Cuando el LPS se une al complejo receptor en los macrófagos, activa la cascada de señales, lo que da como resultado la producción de una gran cantidad de citoquinas inflamatorias, como IL-1β, IL-6, TNF α e IL-1224.

Los estudios han demostrado que existe una interacción entre los microorganismos intestinales y el riñón, llamada eje intestino-riñón, y el equilibrio entre las bacterias simbióticas intestinales y las bacterias patógenas garantiza la integridad de la barrera intestinal y la función renal normal. Los riñones sanos se comunican con la microbiota intestinal a través de señales celulares y moleculares para garantizar la homeostasis normal de la microbiota intestinal. El desequilibrio de la DN o microbiota intestinal conducirá a la destrucción de este equilibrio, pérdida de la integridad de la barrera intestinal, activación de células inmunes y secreción de citocinas, empeorando así aún más la función renal y las relaciones simbióticas25.

Debido a que la nefropatía diabética se diagnostica principalmente clínicamente, muchos pacientes con diabetes complicada con enfermedad renal crónica son fácilmente diagnosticados erróneamente como nefropatía diabética, lo que resulta en heterogeneidad fenotípica. Para la precisión del fenotipo, se seleccionaron pacientes con nefropatía diabética confirmada mediante biopsia renal para el grupo DN y eGFR ≥ 60 ml/min/1,73 m2 para descartar el efecto de la enfermedad renal terminal sobre la microbiota intestinal26. En el grupo de DM, seleccionamos pacientes con diabetes de más de 10 años de evolución sin daño renal, y la diferencia entre los dos grupos puede reflejar mejor la diferencia de la microbiota intestinal en la diabetes y la nefropatía diabética. Varios estudios han encontrado que la clasificación patológica de la nefropatía diabética tiene un valor guía importante para juzgar el pronóstico renal27,28. Por lo tanto, analizamos la correlación entre la microbiota intestinal y los indicadores patológicos de la nefropatía diabética y descubrimos que varias microbiotas intestinales desempeñan un papel importante en la progresión patológica de la nefropatía diabética. Se sugiere que regular los cambios de la microbiota intestinal puede retrasar la progresión de la patología renal en la nefropatía diabética.

Sin embargo, este estudio es un estudio transversal de una población unicéntrica y de pequeña escala, y sus resultados y conclusiones tienen algunas limitaciones, por lo que es necesario verificarlos en una cohorte poblacional multicéntrica de seguimiento. Además, la mayoría de los pacientes de este estudio tomaron diferentes tipos de fármacos hipoglucemiantes o antihipertensivos, por lo que también es necesario considerar el efecto de los fármacos sobre la variación de la microbiota.

Nuestro estudio exploró el patrón de desequilibrio y los cambios funcionales de la microbiota intestinal en los dos estados patológicos, identificó las cepas peligrosas que promueven la progresión de la nefropatía diabética en pacientes diabéticos y estableció un modelo de algoritmo de clasificación para distinguir los dos por la microbiota intestinal, proporcionando una cierta Base para el diagnóstico y predicción de la nefropatía diabética a través de la microbiota intestinal. La investigación de seguimiento puede intentar restaurar la homeostasis microbiana interfiriendo con la microbiota intestinal y luego proteger el riñón regulando el eje intestino-riñón, aportando un nuevo método para el tratamiento de la nefropatía diabética.

Los conjuntos de datos analizados durante el estudio actual están disponibles en el repositorio Sequence Read Archive (SRA), el ID del BioProject es PRJNA943281.

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La financiación fue proporcionada por el Fondo Especial 136 para el Proyecto de Desarrollo Médico.

Departamento de Nefrología, Quinto Hospital de la Universidad Médica de Shanxi (Hospital Popular Provincial de Shanxi), Taiyuan, China

Xiao Lu y Rongshan Li

Departamento de Cirugía Torácica, Quinto Hospital de la Universidad Médica de Shanxi (Hospital Popular Provincial de Shanxi), Taiyuan, China

Jun Jun Ma

También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.

XL: análisis clínicos y redacción de manuscritos. JM: análisis de secuenciación y análisis estadísticos. RL: diseño del estudio, supervisión del proyecto y revisión del manuscrito.

Correspondencia a Rongshan Li.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Lu, X., Ma, J. & Li, R. Alteraciones de la microbiota intestinal en la nefropatía diabética comprobada por biopsia y una larga historia de diabetes sin daño renal. Representante científico 13, 12150 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-39444-4

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Recibido: 24 de febrero de 2023

Aceptado: 25 de julio de 2023

Publicado: 27 de julio de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39444-4

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