Mechanismbased妊娠糖尿病的肠道微生物群作用:系统回顾和荟萃分析

1介绍

妊娠糖尿病(GDM)的特点是胰岛素分泌不足和葡萄糖耐受不良妊娠期间(1)。据估计,在过去的20年里,世界范围内普遍存在的GDM多达14%的怀孕,但估计可能不同地区之间根据诊断标准(2)。GDM与不良妊娠结局之间有关孕妇难产、巨大胎儿、新生儿低血糖,出生伤害(3)。此外,有报道称,从长远来看,GDM与2型糖尿病(T2DM)病人体内代谢综合征和心血管疾病,使它更比普通怀孕二型糖尿病发展的潜力。人们普遍认为,GDM发展当胰腺β细胞不能产生足够的胰岛素来满足相关的要求组织对血糖调节(4,5)。因此,GDM可以被视为一个前驱糖尿病的表现形式的葡萄糖耐量较之个人(1)。毫无疑问,诊断和治疗不仅可以降低围产期并发症的风险而且还可以减少患者和国家的经济负担。人类肠道微生物群是对主机的新陈代谢(有深远的影响6),改变体内平衡的肠道菌群可以有深远的影响。例如,一个如双歧杆菌和细菌数量减少拟杆菌影响脂质代谢,而肠道菌数量的增加会导致胰岛素抵抗(6- - - - - -9)。尽管先前的研究探索不同人群,但大多数都集中在变化的组件在肠道微生物群在GDM不同妊娠时期。很少有研究探讨不同的微生物群在GDM患者和健康对照组。此外,结果不一致,结果不能被复制。具体而细致的发病机理仍有待确定。

各种机制解释肠道微生物群之间的联系和GDM。缺乏SCFAs(短链脂肪酸)的一个原因。这是特别常见的那些食用西式饮食,这是已知的低纤维和消化的碳水化合物,这可能有助于减少微生物多样性,导致微生物生态失调。这种饮食也可以改变肠道微生物群的概要,以削弱肠道壁的完整性和引起肠道通透性。因此,一个SCFAs不足的影响可能是易位的毒素从肠道流明到体循环(10)。

另一个提议机制与其他食物,如鱼和红肉。肠道菌群可以生成三甲胺N氧化(TMAO)代谢这些肉,从而影响免疫系统。此外,激活细胞内thioredoxin-interacting蛋白质(TXNIP)导致了增加NLRP3基因的表达(nod样受体(NLR)家庭pyrin域包含3]和增加血液炎症标记物,尤其是肿瘤坏死factor-α(TNF-α)、白介素6 (il - 6)、白介素18(地震)和interleukin-1β(IL-1β)(11- - - - - -13)。饮食TMAO然后进一步增加空腹胰岛素水平和内稳态模型评估胰岛素抵抗(HOMA-IR)诱导脂肪组织炎症(14),加剧葡萄糖耐量。机制影响肠道微生物群可能表明可能的治疗糖尿病。

本综述的目的是收集证据从队列和病例对照研究为诊断提供了理论依据,干预和治疗的疾病与肠道微生物群通过分析差异尽可能以肠道菌和探索炎症和免疫相关疾病的病理生理学机制。

2材料和方法

metareview已经注册的方案PROPSERO (CRD42022357391)和搜索进行按照更新后的2008年首选项报告系统评价和荟萃分析(棱镜)语句(15)和清单。

2.1数据来源和搜索策略

系统的文献检索四个[PubMed数据库^®(美国国家医学图书馆,马里兰州贝塞斯达),Cochrane图书馆、Embase^®(爱思唯尔,阿姆斯特丹,荷兰)和网络科学™(Clarivate™,费城,宾夕法尼亚州,美国)]是由结合医学主题词(网)词与自由词。我们选择篇英文文章发表在2012年7月7日至2022年7月7日,关注人类的研究。

相结合的搜索策略是由以下网词与自由词:(((“饮食”(网))或(“生活方式”(网))或(“运动”(网))或(“汽车活动”(网))或(“益生菌”(网))和((“队列研究”(网))或(队列研究[标题/文摘]))和((16 s rRNA[标题/文摘]))和((“糖尿病,妊娠期”(网)))。各种免费的话添加到改善搜索结果,识别文章,可能已经错过了。中提供的搜索字符串补充表1。

2.2合格标准

标题和摘要筛选两个调查员。两位研究者之间的任何分歧被第三个解决。正式的文学选择之前,三个调查人员培训,以确保他们有一致的筛选标准。研究包括如果他们满足以下条件(1):队列研究或案例研究与GDM孕妇(2);宏基因组测序或16 s rRNA进行序列分析(3);他们报道孕产妇结果如糖化血红蛋白、空腹血糖水平,妊娠期体重增加(4);他们从2012年7月7日到2022年7月7日出版(5);他们发表在英语;(6)人口研究> 18岁。

文章被排除在外,如果他们满足下列标准(1):他们在试验报告没有进行人类(2);他们非随机对照研究(3);他们分析了益生菌与其他GDM疗法在同一干预组(4);他们是抽象、病例报告、专家意见、评论、信件、或社论;(5)他们缺乏足够的数据或不符合入选标准。

2.3数据提取和合成

文章在45岁以下的孕妇被诊断出患有GDM在特定时间点选择。GDM的诊断证实了国家或国际标准。进一步要求是,应该健康对照组和GDM组不应该还有其他代谢疾病。

所有文章都是筛选,由两位研究者被认为不合格的;任何有分歧的解决第三研究员。详细的信息被记录在一个Excel电子表格中。这包括基本信息,比如作者、出版年,区,和研究类型,以及孕产妇HbA等结果_{1 c}和空腹血糖水平和肠道微生物组的细节,包括丰富的多样性、均匀度和相似性的社区。

2.4质量评估和风险的偏见

我们使用了Newcastle-Ottawa规模(NOS),开发评估的队列研究和案例研究,得分所包含的研究(16)。为了达到准确的方法学质量,NOS均通过三个维度(1):选择(2),可比性,(3)结果。质量得分从0到9是通过评级算法,0 - 5的比分意味着质量差,中等质量,6 - 7的分数意义和8 - 9分意味着高质量。每一篇文章的具体分数据号所示图1和补充表2。

2.5统计分析

标准化意味着差异(sdm)被用来总结和研究差异的研究和相关措施,和95%置信区间(CI)被用来估计不同的肠道微生物群多样性GDM和non-GDM组。每个研究操作分类单位(OTU)数据分析使用RevMan 5.3软件,由Cochrane协作网络。用一种随机影响模型进行荟萃分析或固定后果模型。敏感性分析使用Egger测试。森林土地创建可视化微生物群落结构差异使用随机样本(重新)模型和固定后果(FE)模型根据报道我²价值。一个我²和一个值> 50%p值> 0.05被认为是统计学意义(17)。

定性数据,比如特定的相对丰度属,记录进行分析。子群分析的混杂因素,如饮食,进行。由于定性β多样性,没有提供描述性的分析不能被执行。因此,我们选择了进行半定量的分析。如果两个或两个以上的文章报道一致的研究结果,认为结果是相关疾病和值得进一步探索和解释。

3的结果

3.1搜索结果和研究的可行性

共632篇文章确定了从四个数据库(PubMed, 155;Embase, 34个;Cochrane图书馆、48;检索和网络科学,395)。其中,106篇文章被复制和删除,354篇文章被排除在外,因为他们在不同的研究目的,报道和其他20被排除在外,因为他们所描述的研究设计。排除不符合入选标准的出版物,22 (8,18- - - - - -27)研究仍然受到全文扫描系统综述。流程图说明了选择过程中提供图1。

在所有选择的研究,18个研究进行了在亚洲(16个来自中国,一个来自马来西亚,和一个从日本)。九是队列研究,在13个案例研究。参与者的年龄范围从28到45年。所包含的信息在参与者记录发现相关血液生物化学、慢性炎症和生物标志物。大多数这些研究使用国际妊娠糖尿病协会组织的标准;只有一项研究中,来自泰国的,选择自己的标准(22)。由于不同的分析方法,粪便样本的储存温度不同(-20°C在一项研究中,-80°C在19个研究)。我们关注新兴的差异相比GDM患者健康的人。一篇文章将参与者分成四组根据他们的血压和血脂测量(20.)。因此,我们只考虑GDM组与健康组。一篇文章不排除那些益生菌和抗生素治疗怀孕期间(23)。样本大小的计算只包含两篇文章,这使得这些研究比其他人更可靠(18,28)(补充表4)。

3.2纳入研究的质量

质量评估使用NOS。每一个研究均基于三个标准,即选择的参与者、可比性的团体(例如,缺乏“偏见),暴露(测量结果的影响)。十篇文章被评为质量公平和12是质量好,没有质量差的研究详细的分数为每个研究中所示图2。

3.3 GDM检测和研究的标准

一般来说,GDM诊断在24 - 28孕周,使用国际协会糖尿病和妊娠的建立标准学习小组(IADPSG)结果的基础上一个标准2 h, 75 - g口服葡萄糖耐量试验(OGTT) (29日)。孕妇被诊断为GDM如果一个或多个葡萄糖水平升高,如下:禁食≥5.1更易/ L, 1 h≥10.0更易/ L, 2 h≥8.5更易/ L。

基本的人口统计和临床特点的参与者所示补充表3。包括研究涉及与GDM和1508健康人群965名参与者。只有四个研究记录和预研占身体质量指数(BMI)为了获得更客观的结果(18,19,28,30.)。参与者与其他代谢疾病或曾使用抗生素治疗或益生菌被排除在外。

3.4关于粪便样本中选择文章的方法论特征

粪便样本通常是存储在-80°C,除了在一项研究中,样本存储在-20°C (18)。研究使用了一个广泛的DNA提取试剂盒。只有QIAamp快速DNA StoolMini工具包(朴茨茅斯,在北半球,美国)的两倍多。目标DNA测序V3-V4地区是最常见的技术,用于15研究,而四个研究(20.,21,31日,32在V4地区)排序,(23)测序v2 v1,地区,一个(26V6-V8地区)测序。有四个标准定义集群的辣子鸡,即95%辣子鸡(1/22),辣子鸡97%(13/22),辣子鸡辣子鸡(5/22),99%和100% (1/22)。分类注释进行了主要的RDP(核糖体数据库项目)分类器训练席尔瓦(6/20),RDP(3/22),绿色煤电(5/22)数据库。具体的信息所示补充表4。

3.5α多样性和β多样性

多样性是通常被称为α多样性和β多样性。他们是用来描述肠道微生物群的物种组成,这可能被认为是一个重要因素影响的结果。

α多样性可以预测物种和个体的数量分布、丰富度和均匀度,而且可以衡量ACE (abundance-based覆盖率估计量),Chao1,辛普森和香农指数。包括研究、四(18,19,33,34)而GDM和non-GDM患者ACE (SMD -0.28 (95% CI -1.98 - 1.42),p= 0.75,我²= 98%)。六个研究(18,19,24,33- - - - - -35)报道Chao1指数(SMD 0.48 (95% CI 0.23 - 0.73),p< 0.05,我²= 67%)质量评估。香农指数(SMD -0.06 (95% CI -0.67, 0.94),p= 0.84,我²= 88%)提供了六个研究(18,19,28,33- - - - - -35)和辛普森指数在七个研究(18,19,23,24,33- - - - - -35(SMD) -0.44 (95% CI -1.30 - 0.41),p= 0.31,我²= 95%)。每组的指标是相同的(图3)。

非均质性评价的结果是不如我们预期。的我²值> 50%,表明非均质性强。这种异质性的来源应该进一步探讨。因此,我们进一步做了敏感性分析,忽略了每个研究反过来,以确保结果的准确性和稳定性。如果从索引中删除一篇文章之后,两个我²价值和p价值稳定,这表明本文稳定敏感性分析结果。

此外,测试我们的假设,结果是可靠的,我们使用Egger发表偏倚的风险评估的测试,基于对称的漏斗图。结果显示没有证据发表偏倚,因为p每个指数高于0.05的值,表明荟萃分析的结论是相对强劲的。这些结果中可以看到补充图1。

至于β多样性,17篇文章报道β多样性,其中11使用主成分分析(PCA)和10个报告结果使用主坐标分析(PCoA)。我们无法进行一个健壮的β多样性,因为结果的分析主要以图形化的形式提供,而不是特定的数据。

3.6亚组分析

由于显著的统计学异质性分析,遇到几个小组分别进行了分析。分析肠道微生物的分类和膳食参考摄入量提供这些报告了至少两篇文章。

亚组分析的肠道微生物在属水平显示的丰度Blautia(SMD 0.36 (95% CI 0.02 - 0.71),p= 0.04,我²= 0%),Collinsella(SMD -4.18 (95% CI -8.73 - 0.38),p= 0.38,我²= 78.9%)GDM组明显高于对照组。没有中间组织的丰度的差异梭状芽胞杆菌(SMD -0.47 (95% CI -0.92 - -0.01),p= 0.187,我²= 42.4%),Faecalibacterium(SMD -0.19 (95% CI -0.42 - 0.04),p= 0.971,我²= 0%)。

同样,亚组分析显示,高纤维摄入量,较低的纤维摄入量相比,防止GDM (SMD -0.96 (95% CI -0.95 - -0.43),p< 0.05,我²= 92%),而没有区别病人和控制能量摄入的参与者(SMD -0.46 (95% CI -1.84 - 0.93),p= 0.52,我²= 97%),谷物的摄入量(SMD -0.31 (95% CI -0.92 - 0.29),p= 0.31,我²= 86%),肉类的摄入量(SMD -0.08 (95% CI -0.31 - 0.15),p= 0.15,我²= 93%),或牛奶摄入量(SMD -0.66 (95% CI -1.55 - 0.24),p= 0.15,我²= 93%),尽管仍有相当大的异质性分析。可以从特定的结果和数据表1。

3.7不同的类群丰富怀孕期间在肠道微生物群

目前的研究比较了肠道微生物群在GDM患者和健康的参与者。9 (18,19,21,23,24,27,30.,34,36文章分析了在门级分类单元。三个(18,19,24)文章提到厚壁菌门并认为他们不太丰富的GDM患者,而两个(30.,36)文章报道相反的结果。拟杆菌门更丰富的GDM患者比参与者没有为副总经理。两篇文章(23,34)报道,大量的放线菌比那些没有降低GDM患者GDM。四个研究(24,34,36,37)报道,大量的变形菌门GDM患者高于健康对照组。只有一个研究(23相反的报道。三个研究(24,27,30.),而厚壁菌门/拟杆菌,其中两个(24,30.)发现他们的丰度更高的GDM组。

在类级,一个(21)的一项研究提到,罗思氏菌属,放线菌,双歧杆菌属,Adlercreutzia,Coriobacteriaceae从放线菌在GDM人口减少。

在家庭层面上,有轻微的差异研究。这两个Veillonellaceae(21,37),普氏菌组9 (30.,37)GDM患者的增加,而Lachnospiraceae和Ruminococcaceae(24)降低。一些研究把画有争议的结论链球菌科,肠杆菌科,毛螺菌属,梭菌属的,梭状芽胞杆菌,厚壁菌门。两个(24,36)的研究发现,在家庭层面,家庭的成员梭菌属的GDM患者的增加。

研究报告发现在属级是最常见的。我们发现浓缩Ruminococcaceae,Lactococcus,埃希氏杆菌属,Lachnospiraceae,梭状芽胞杆菌,Alistpes,厚壁菌门,Phascolarctobacterium。结果有关链球菌和拟杆菌门多样。我们还发现浓缩的Coprococcus,葡萄球菌,OscillospiraBurkholderiales,Akkermansia,普氏菌组9,Faecalibacterium在没有GDM的参与者。丰度的Blautia,葡萄球菌,Sutterella,Oscillospira,肠球菌,乳酸菌也不同,这就需要进一步的研究。

我们进行了进一步的随机森林的分析四个占主导地位的细菌。变形菌门相对丰富的GDM (SMD -0.44 (95% CI -1.3 - 0.41),p= 0.31,我²= 95%),而丰富的放线菌(SMD -1.64 (95% CI -2.32 - -0.95),p< 0.05,我²= 94%),拟杆菌(SMD 7.96 (95% CI -7.77 - 23.69),p= 0.32,我²= 100%),厚壁菌门(SMD 0.25 (95% CI -0.01 - 0.51),p= 0.06,我²= 49%)变形菌门(SMD 1.10 (95% CI -1.59 - 3.80),p= 0.42,我²= 99%),两组之间没有显著差异。

3.8对GDM类型的肠道微生物群及其影响

进一步探索潜在的重要临床指标的相关性与改变肠道微生物在GDM,使用斯皮尔曼相关分析分析。结果表明,门拟杆菌门1高压天然气呈正相关,而变形菌门,Verrucomicrobiota,放线菌都是消极与小时血浆葡萄糖水平(1高压天然气)的水平。在属级的分析表明负关联RuminococcaceaeUCG014和1高压天然气,但积极的联系RuminococcaceaeUCG014和高密度脂蛋白(HDL)水平(36)。属Akkermansia是负相关1高压天然气和积极与高密度脂蛋白水平。据陈et al .,属梭菌属的,Ruminococcaceae和Lachnospiraceae在门厚壁菌门显著负相关,与至少一个OGTT值(19)。一个未赋值的属Enterococcaceae在门厚壁菌门,属Atopobium在门放线菌和属Sutterella在门变形菌门明显与1小时或2 h OGTT值(呈正相关补充表5;图4)。

索引的炎症,粪便calprotectin (FCALP),脂多糖(LPS), lipopolysaccharide-binding蛋白质(LBP),和粪便有限合伙人(flp),据报道在两个(20.,26)的研究。FCALP zonulin水平,有限合伙人、枸杞多糖和flp GDM患者高于那些没有GDM,结果是显著的。崔等人报道肠球菌和VagococcusFCALP成正比,有限合伙人,链球菌枸杞多糖是成反比的,葡萄球菌flp正比(20.)。妇女的饮食,包括总能量和纤维摄入量,保持不变之间的采样时间。

四篇文章报道京都基因和基因组的百科全书(KEGG)路径分析。每一篇文章的结论相差很大。陈等人发现了几个微生物基因通路包括多糖生物合成和维生素代谢途径(19)。李等人表明,肠道微生物的种类中发现normoglycemic(也)和GDM孕妇参与细胞壁/膜/信封生物起源、有机离子运输和代谢、转录后修饰、蛋白质周转,陪伴,转录,未知函数,细胞内运输、分泌和膜泡运输(24)。苏等人发现了一个积极的关系拟杆菌在GDM患者物种丰富,氨基糖和核苷酸糖代谢(34)。王等人发现,女性发展的预测metagenome GDM富含生物参与淀粉和蔗糖代谢,而与赖氨酸生物合成和氮代谢减少(37)。

4讨论

我们所知,这是第一篇文章系统地分析enterobacterial差异如何影响代谢健康GDM患者和健康人。一致的证据表明,肠道微生物群的构成是专门修改GDM。我们发现大量的微生物群体之间的差异。这些建议的增加Blautia和减少梭状芽胞杆菌可能做出巨大贡献,因此可以提供预防或治疗GDM的细菌目标重建肠道微生物群的内稳态。在这一领域未来的研究是必要的。本研究的主要目的是确定参与者之间的验证组,可以提供洞察可能机械的肠道微生物群与GDM和之间的联系途径导致疾病的发展。可用的结果表明微生物组成和疾病之间的关联。尽管侧吸模式差异,多样性和成分之间普遍一致的研究结果。α多样性是广泛用于测量肠道微生物的丰富度和均匀度。我们的荟萃分析显示出GDM的存在之间的联系,减少多样性指数,表明物种丰富度降低的影响个体。虽然α多样性已被证明是一个标记的慢性疾病,如2型糖尿病、结肠癌、和非酒精脂肪肝(NAFLD)的多个研究肠道微生物组的病人withT2DM显示在α多样性相配的参与者之间无统计学差异(38- - - - - -42)。

一些研究发现,α多样性略低,但不显著降低,在2型糖尿病患者比健康的参与者(41)。偶尔,丰富(以香农和辛普森指数衡量),已与高胰岛素抵抗有关,显示了一个重叠的GDM患者和健康人的趋势。然而,我们的分析结果表明,没有明显差异在GDM患者和健康人之间的多样性和丰富性,表明α多样性可能不是一个特征指标区分个人和没有GDM。与α多样性,β多样性不同GDM组和对照组的参与者,强调这一事实的肠道微生物群在GDM改变。门级别的进一步的研究确定了肠道微生物群,其丰富的类群被GDM改变,建议增加拟杆菌和变形菌门和减少放线菌可能导致GDM。

确定的门后在体外粪便发酵主要是厚壁菌门,拟杆菌,放线菌,变形菌门。此外,本文发现厚壁菌门/拟杆菌门GDM患者的比率明显高于健康控制参与者。厚壁菌门和拟杆菌是两个主要的肠道细菌群体。他们能保持能量平衡在宿主通过参与脂肪和胆汁酸的代谢。的厚壁菌门/拟杆菌比例是常用的作为一个低级的系统性炎症在肥胖和胰岛素抵抗的标志和作为肠道微生物群的指标成分在不同的个体(43- - - - - -46)。类似于其他的发现(47,48),厚壁菌门/拟杆菌GDM患者比率高,表明它是一个敏感的指标使GDM患者是区别于那些没有GDM。动物实验表明,正常的胃肠道的殖民,所示的培养实验拟杆菌通常通过物种和冥想的toll样受体)和其他特定的宿主相互作用是识别和选择的结果通过宿主的免疫系统(49)。一般来说,胰岛素抵抗与更高厚壁菌门/拟杆菌率和减少butyrate-producing细菌的数量,拟杆菌门胃肠道微生物群的,最稳定的组件在健康成年人,包含大多数属产生丁酸盐(50)。丁酸盐被认为是促进健康的分子,因为它可以增加胰岛素敏感性,发挥抗炎活动,调节能量代谢,增加瘦素基因表达(51- - - - - -54)。丙酸在结肠刺激释放glucagon-like肽1 (GLP-1)和肽YY (PYY组)L-enteroendocrine细胞,从而抑制食欲(55)。它也可能达到门脉循环被肝组织,它参与肝醣类和减少酶的表达参与脂肪酸和胆固醇合成(56)。

Blautia已经与许多疾病表现出显著的负相关,包括1型糖尿病(T1DM),肥胖和克罗恩病(57,58)。作为一个风险肥胖症和心血管和代谢疾病的标志,Blautia丰富已被证明是负相关的内脏脂肪组织(58)。这可能是由于一个潜在的抗炎效应,可以减少TNF-α的比率在2型糖尿病患者il - 4,平衡免疫与抗炎,并帮助维持葡萄糖体内平衡,调节胰岛素信号转导,从而调节胰岛素信号的传导,如空腹血糖(FBG)水平(59- - - - - -61年)。丰富的Blautia患者和HbA T1DM是一致的_{1 c}光纤光栅的结果(57)。这项研究确实发现BlautiaGDM患者略丰度增加,这可能是因为疾病最常诊断在妊娠前三个月(62年)。从第一到第三三学期制,Blautia水平逐渐下降,导致丁酸盐生产、减少刺激中性粒细胞和巨噬细胞释放炎性因子(63年)。炎症因子的增加纤维摄入量水平较低有关,这可能会导致新陈代谢,从而造成生态失调和加重炎症(64年)。

属Collinsella从家庭Lachnospiraceae通常被认为是一个严格的厌氧pathobiont产生乳酸,这通常是与SCFAs (65年)。减少大量的这种分类单元与T1DM和2型糖尿病病人的健康状况(41)。这属的细菌似乎是由低纤维饮食刺激,这可能是GDM患者的观察。这两个在体外和动物实验得出的结论是,SCFAs调节肠道炎症通过改善transepithelial阻力,改变不同的信号通路,抑制促炎细胞因子,调控的抗炎细胞因子(66年,67年)。SCFAs刺激胰高血糖素生产和信号下丘脑作为糖尿病的机制。丁酸盐抑制促炎细胞因子的生产,例如TNF-α,il - 12,和干扰素γ(IF-γ),并让生产抗il - 10的单核细胞,从而产生抗炎作用(53)。丁酸盐已被证明会减弱LPS-stimulated促炎效应(68年,69年)。摄入高脂肪、低纤维饮食可能改变肠道微生物群的正常成分和膳食发酵。改变饮食可能导致过度发酵生产SCFAs和吸收能量的食物。的相对丰度厚壁菌门升高,而丰度的放线菌和拟杆菌门较低,在GDM的女性(70年)。这种“肠道微生物群签名”类似于代谢紊乱的表型,这主要是由于肥胖表型(71年)。此外,代谢途径研究中提到的那些与碳水化合物代谢,如糖酵解/糖质新生,淀粉和蔗糖代谢,和半乳糖代谢,可以丰富女性与GDM (64年)。我们的饮食状况的调查结果显示,两组之间的能量摄入没有区别的个体(即。,those with and without GDM), but that dietary fiber intake was lower in the GDM group in the non-GDM population, suggesting a possible mechanism of GDM. Butyrate-producing bacteria, such asFaecalibacterium和Akkermansia反应在纤维摄入量相同的趋势的背景下,整个饮食(72年,73年)。因此,很明显,膳食纤维组件增强微生物群。

肠道微生物也调节的过程中吸收的代谢物和木糖醇影响肠道通透性。的发展已经表明,GDM与有限合伙人的增加小肠在怀孕的后期以及肠粘膜损伤的特点是高水平的血清有限合伙人和streptoglobulin。在这项研究中,炎症因子的水平明显高于GDM患者比没有GDM,这是符合特定的生理变化。肠道通透性是由饮食因素和zonulin通路。肠上皮的基底层细胞分泌zonulin和绑定来启动复杂的细胞内信号通路,使磷酸化的紧密连接,进而导致渗透率增加(74年)。当有限合伙人准备进入主循环,这将增加吸收,形成一个复杂的枸杞多糖进一步结合从单核细胞CD14 (75年)。这可能会导致生产MD2 / TLR4受体促炎细胞因子介导的复杂,如TNF-α、il - 1、il - 6和有限合伙人,渗入周围脂肪组织和绑定通常,激活蛋白激酶myd - 88,伊拉克共和国,TAK1, TRAF6,结果引发巨噬细胞浸润和老年病的炎症通路。老年病物/ IKKβ/ NF-κB可能增加丝氨酸的磷酸化IRS-1 + Ser307,导致PI3-K抑制和Akt Ser473下调。减少醋酸Ser473磷酸化可能损害胰岛素信号和减少葡萄糖吸收外围组织,导致高血糖在GDM的女性(74年,76年)。

之前的研究表明,能源开采的效率从饮食与特定代谢途径的浓缩,特别是参与碳水化合物运输和利用率(77年)。氨基酸也对胰岛素的行动。同工酶支链氨基酸转氨酶(线粒体BCAT和胞质BCAT)第一可逆催化转氨作用/支链氨基酸的脱氨基作用(BCAAs)相应α-ketoacids。然后结合为了α-ketoglutarate转化为谷氨酸;亮氨酸、异亮氨酸和缬氨酸产量α-ketoisocaproate (KIC)α-keto-β-methylglutarate(金),和α-ketoisovalerate (KIV),分别为(78年)。第二步BCAA的分解代谢主要是由支链ketoacid脱氢酶的催化活性(BCKD)复杂(79年)。生产支链acyl-coenzyme (CoA)物种的同源α-ketoacids (80年)。完成BCCA物种的代谢生成cataplerotic代谢物,随后应用于三羧酸(TCA)周期代燃料(即。使用脂肪生成的ATP),生酮或生成葡糖的基质(81年- - - - - -83年)。此外,理气BCAA分解代谢的基因在脂肪组织的参与者与BCAA升高血清浓度与高HOMA-IR值(p< 0.05)(84年)。它已经表明,属的细菌乳酸菌帮助维持代谢体内平衡通过改善氨基酸代谢途径的代谢受损的老鼠为了更好地弥补受损的芳基碳氢化合物受体(AhR)信号通过增加肠道的可用性代谢物能够通过气道高反应性的信号(85年)。据报道从实验研究肠道微生物群可以直接利用色氨酸和生产bacteria-derived吲哚(86年,87年)。例子包括indolyl硫酸p硫酸甲酚,这刺激GLP-1和增加从胰腺β细胞分泌胰岛素(83年,88年,89年)。同样,KEGG浓缩的结果分析表明,到目前为止,most-downregulated通路BCAA降解途径(74年)。

本文有几个缺陷。首先,小样本大小意味着研究的准确性较低。其次,大多数文章没有提供足够的特定的肠道微生物多样性指标和组合,进行准确的定量分析是不可能的。因此,这些研究提供的证据是不够的。第三,由于数据有限,我们无法分层患者通过采样时间,饮食、肥胖、大陆桥因素,等。机械的见解肠道微生物群仍然是有限的,因此需要进一步的研究来确定特定的生物标志物和他们引起疾病的机制。

数据可用性声明

最初的贡献提出了研究中都包含在这篇文章/补充材料。进一步调查可以直接到相应的作者。

作者的贡献

我,XG和DH写的手稿和研究数据。我和RH研究数据,导致讨论,回顾了手稿。SC, ZL、RH和DZ的讨论和回顾了手稿。所有作者阅读和批准了最终版本的手稿,并负责数据的完整性和数据分析的准确性。

资金

广东省重点研究和发展项目(2019 b020210002),中国国家重点研发项目(2018 yfa0606200),广东省科技项目(2018 b020207006)、广东省重点区域R & D计划项目(2019 b020230001)和国家重点R & D计划项目(2018 yfc1314105)支持这项研究。

确认

作者要感谢广东省公共卫生研究所的广东省疾病控制和预防中心。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fimmu.2022.1097853/full补充材料

引用