Генотип-ассоциированные изменения состава кишечной микробиоты у пациентов с хроническим гепатитом С: анализ с учетом половозрастных особенностей

Цель исследования. Сравнительный анализ состава кишечной микробиоты пациентов с хронической HCV-инфекцией, инфицированных вирусом генотипов 1 и 3, с учетом половозрастных особенностей. Материалы и методы. Проведено одноцентровое поперечное клиническое исследование, в которое включены 119 пациентов с хроническим гепатитом С. Определен состав микробного разнообразия кишечника методом метагеномного секвенирования 16S рРНК. Высокопроизводительное секвенирование проводили с помощью генетического анализатора MiSeq (Illumina, США) с использованием протокола, основанного на анализе вариабельных регионов гена 16S рРНК. Данные анализировали с использованием Kraken2. Результаты. У пациентов с генотипом 1 HCV отмечено увеличение численности таких таксонов, как Helicobacter (padj < 0,001), Shewanella (padj = 0,101), Terribacillus (padj < 0,001), Providencia (padj = 0,050), Coprobacter (padj < 0,001), Duodenibacillus (padj = 0,044), Paraclostridium (padj = 0,008), Monoglobus (padj < 0,001) и др. А у пациентов с генотипом 3 HCV – Yersinia (padj = 0,003), Citrobacter (padj = 0,010), Brevibacterium (padj = 0,001), Latilactobacillus (padj <0,001), Butyrivibrio (padj = 0,085), Bombilactobacillus (padj < 0,001) и др. Заключение. При инфицировании генотипом 1 HCV отмечено изменение метаболического баланса с увеличением численности условно-патогенных микроорганизмов, сульфатредуцирующих бактерий (Nitratidesulfovibrio (padj = 0,014) и бактерий, участвующих в метаболизме желчных кислот (Gordonibacter (padj = 0,112)). У пациентов с генотипом 3 наблюдается смешанная картина: увеличивается численность потенциальных патогенов и сохраняется представленность полезных бактерий.

На сегодняшний день хронический вирусный гепатит С (ХГС) по-прежнему остается глобальной проблемой здравоохранения [1]. Естественное течение ХГС сопровождается развитием фиброза печени, однако скорость его прогрессирования зависит от многих факторов, в том числе и от самого вируса гепатита С (HCV), который отличается высокой генетической неоднородностью. Различные генотипы вируса неоднородно распространены в мире, по-разному повреждают печень и реагируют на лечение [2].

Печень и кишечник анатомически и функционально тесно связаны между собой, данная связь известна как ось «кишечник–печень». В связи с этим все большее внимание уделяется роли кишечной микробиоты в развитии заболеваний печени [3]. Поскольку генотип вируса определяет особенности течения болезни, логично предположить, что он также может формировать уникальный состав кишечной микробиоты.

При изучении особенностей состава микробиоты важно исключить смешивающие факторы, такие как пол и возраст, которые влияют на микробиом и могут маскировать различия или же, наоборот, создавать ложные связи с изучаемыми факторами. Для выявления истинных микробных маркеров ХГС требуется применение статистических методов, которые позволяют исключить влияние этих ключевых факторов [4].

Цель исследования – сравнительный анализ состава кишечной микробиоты пациентов с хронической HCV-инфекцией, инфицированных вирусом генотипов 1 и 3, с учетом половозрастных особенностей.

Материалы и методы

Проведено одноцентровое поперечное клиническое исследование на базе центральной научно-исследовательской лаборатории УО «Гомельский государственный медицинский университет» и учреждения «Гомельская областная инфекционная клиническая больница». Работа выполнена с соблюдением этических норм и правил проведения медицинских исследований. Получено разрешение этического комитета УО «Гомельский государственный медицинский университет» (протокол № 5 от 19.09.2024).

В исследование включено 119 пациентов с HCV-инфекцией, из которых у 36 (30,3%) чел. установлен диагноз цирроза печени НСV-этиологии. Методом ультразвуковой эластометрии определена степень фиброза печени в соответствии с классификацией METAVIR. Критерии включения пациентов в исследование: возраст старше 18 лет; установленный диагноз хронической HCV-инфекции; отсутствие противовирусного лечения или вирусологическая неудача в лечении хронической HCV-инфекции; отсутствие приема антибактериальных лекарственных средств или лекарственных средств, регулирующих микробио­ценоз кишечника в предыдущие 30 дней; согласие на участие в исследовании. Пациенты с воспалительными и онкологическими заболеваниями кишечника, коинфекцией ВИЧ, вирусным микст-гепатитом, гепатоцеллюлярной карциномой, обструктивными заболеваниями желчного пузыря, декомпенсированными хроническими заболеваниями (не связанными с HCV) были исключены из исследования.

Статистическую обработку данных проводили с использованием пакетов MS Office Excel и Statistica, 12.0. Нормальность распределения количественных показателей оценивали с помощью критерия Колмогорова–Смирнова. Так как все описываемые переменные не соответствовали нормальному распределению, для последующей обработки данных использовали методы непараметрической статистики (тест Манна–Уитни, критерий χ² Пирсона). Различия считали статистически значимыми при р < 0,05. Количественные данные представлены в виде Me [Q1; Q3], качественные – в виде абсолютного и относительного значения – n (%).

Анализ состава кишечной микробиоты

Образцы кала собирали утром в стерильные контейнеры. Транспортировали образцы в лабораторию в термоконтейнере с поддерживаемой температурой 2–5 °C. Полученные пробы замораживали и хранили в морозильной камере при температуре −80 °C до использования.

Секвенирование проводили с помощью секвенатора MiSeq (Illumina, США) с использованием протокола, основанного на анализе вариабельных регионов гена 16s рРНК. Результаты 16S-секвенирования в виде FASTQ файлов с набором фрагментов последовательностей ДНК и показателей качества каждого элемента последовательности подвергли программной обработке для получения таблицы таксономических уровней и данных о количественном таксономическом составе для каждого образца. Назначение таксономических уровней и количественную оценку состава микробиоты выполняли с помощью программы Kraken2 (база 6/5/2024).

Статистическую обработку данных секвенирования проводили в среде программирования R. В качестве описательных статистик, характеризующих центральные т...

Стома И.О., Цейко З.А., Ковалев А.А., Воропаев Е.В., Осипкина О.В., Зятьков А.А., Шафорост А.С.