L’orologio del microbioma

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Il nostro microbioma ha un orologio biologico che ne struttura l’età, la composizione e i suoi effetti a lungo termine sulla salute

Mentre sappiamo per certo che il microbiota intestinale (GM, gut microbiota) di neonati e adulti differisce per specie, diversità e funzionalità, la teoria dell’invecchiamento intestinale rimane ancora da approfondire, perché non ci sono cambiamenti di spessore riconosciuti nel GM durante l’età adulta. Alcuni anziani hanno un GM simile a quello dei giovani e c’è una sovrapposizione tra gruppi di specie distintive legate a decenni di vita.

In uno studio condotto su 367 volontari giapponesi sani [1], esaminati dall’infanzia alla vecchiaia, i bifidobatteri hanno dominato nella prima infanzia, ma l’abbondanza relativa di Actinomycetota (ex Actinobacteria) è diminuita sostanzialmente dopo lo svezzamento ed è stata progressivamente sostituita da Bacillota (ex Firmicutes). Un ulteriore cambiamento si è verificato intorno ai 70 anni, quando sono stati osservati aumenti nell’abbondanza relativa di Bacteroidota e Pseudomonadota, mentre Bacillota è diminuito.

È interessante pensare che utilizzando campioni di 1165 adulti, un modello di machine learning può prevedere l’età di una persona sana dal suo GM con una precisione inferiore a 6 anni. Va però sottolineato che questo sistema di previsione non ha funzionato per i pazienti con diabete tipo 1, che hanno mostrato un’accelerazione dell’età del microbioma rispetto all’età anagrafica [2].

In un altro studio [3] condotto su 1.000 volontari cinesi sani, i modelli GM hanno mostrato notevoli somiglianze tra adulti sani anziani e quelli giovani rispetto alla composizione complessiva GM; un fatto già osservato in studi precedenti [4]. In questo caso, la salute era determinata dall’invecchiamento del GM rispetto agli anni di vita. È interessante notare che questo studio ha anche rivelato una diversità stabile in tutte le categorie di età, con uno spostamento dei profili GM intorno ai 19-24 anni che potrebbe riflettere cambiamenti negli ormoni o negli stili di vita (ad es. andare all’università o nell’esercito, con conseguente cambio di abitudini di vita).

I fattori che influenzano la composizione microbiota nel corso della vita

Prendendo in esame diversi studi, sono stati delineati cinque fattori: ambiente, dieta, genetica, antibiotici e salute.

Ambiente

I bambini esposti ad ambienti meno urbanizzati hanno un minor rischio di condizioni autoimmuni. Studi su bambini finlandesi e tedeschi [5] hanno riscontrato una ridotta incidenza di asma nei bambini allevati in fattoria, con la polvere interna delle fattorie che presentava una minore abbondanza di Streptococcaceae. Il rischio di asma nei bambini che non vivevano nelle fattorie è diminuito poiché la loro composizione del microbiota domestico è diventata più simile a quello presente nelle fattorie. Gli studi sulle popolazioni tribali hanno rilevato una diversità GM distinta e molto più ricca rispetto alle popolazioni industrializzate [6].

Dieta

Il GM risponde alla dieta in quanto determina i substrati disponibili. Uno studio di metagenomica [7] multicentrico ha trovato tre gruppi distinti di composizione GM associati ai substrati piuttosto che alla nazionalità. Studi successivi li hanno suddivisi in due gruppi distinti correlati al consumo di grassi animali: proteine e zuccheri semplici (gruppo Bacteroides) o verdure, carboidrati complessi e fibre (gruppo Prevotella). Questo è stato visto in pratica quando il GM è stato studiato in persone con diete diverse [8], dove le prevotellaceae erano più abbondanti con diete a base vegetale, mentre i batterioidoti erano più abbondanti nei vegani e nei vegetariani che negli onnivori.
Tuttavia, i SCFA fecali (acidi grassi a catena corta) più elevati sono stati osservati con un’elevata compliance alla dieta, anche negli onnivori, se divisi in base all’aderenza alla dieta Mediterranea.

Cambiare la dieta da carne a vegetariana, o viceversa, può alterare il GM, ma solo finché la dieta viene mantenuta. I vegetariani abituali tornano più rapidamente al loro GM di base dopo aver ripreso le loro diete abituali [9]. Anche il consumo di una bevanda funzionale a base di Cyperus esculentus L. (noci tigre) ha spostato il modello GM verso i produttori di SCFA, ma ciò dipendeva dal microbioma di base di ciascun individuo [10].

Genetica

Uno studio su gemelli britannici [11] ha rilevato lignaggi ereditari familiari con maggiori somiglianze all’interno delle famiglie Ruminococcaceae e Lachnospiraceae per i gemelli monozigoti rispetto ai gemelli dizigoti. Un’analisi di campioni fecali di 71 individui ha rilevato che la diversità e la composizione dei bifidobatteri erano fortemente associate allo stato secretore/non secretore degli antigeni ABH del gruppo isto-sanguigno, che sembra essere uno dei determinanti genetici dell’ospite per la composizione del GM [12].

Antibiotici

Pur avendo un’influenza complessivamente positiva sulla salute umana, gli antibiotici infliggono comunque un disastro ecologico sui GM, spazzando via le specie utili insieme ai patogeni. Il GM ricresce, ma in genere non raggiunge lo stesso equilibrio di specie, in particolare nelle persone che seguono ripetuti cicli di antibiotici. Alcuni individui non recuperano mai il loro GM basale [13]. Una serie di studi SRMA (systematic review and meta-analysis) osservazionali [14] hanno inoltre rilevato un aumento del rischio a lungo termine di condizioni autoimmuni e obesità nei bambini sottoposti a più cicli di antibiotici.

Salute

Alcune condizioni hanno un impatto sul GM. La celiachia, per esempio, modifica l’equilibrio delle specie GM e aumenta la diversità, mentre la finestra temporale tra sieroconversione e diabete di tipo 1 nei bambini geneticamente predisposti è caratterizzata da una ridotta diversità alfa e una maggiore prevalenza di specie legate all’infiammazione [15]. Queste osservazioni si adattano alla più ampia teoria della disbiosi intestinale che colpisce l’eziologia di diverse malattie croniche, che potrebbero anche essere bidirezionali, come dimostrato dalla scoperta che la sepsi induce infiammazione di basso grado e stress ossidativo nell’intestino tramite TNF-α e interleuchina-1β. Ciò modifica negativamente l’equilibrio GM, poiché le specie reattive dell’ossigeno hanno effetti antibatterici selettivi [16]. All’estremo opposto dello spettro di età, ci sono associazioni tra i cambiamenti GM e l’inizio dell’immunosenescenza [17].

Fonte:

  • Ruxton, C., Kajita, C., Rocca, P., & Pot, B. (2023). Microbiota and probiotics: Chances and challenges – a symposium reportGut Microbiome, 4, E6. doi:10.1017/gmb.2023.4 (Traduzione di Lorenzo Baiardi)

Note bibliografiche:

  1. Odamaki T, Kato K, Sugahara H, Hashikura N, Takahashi S, Xiao JZ, Abe F, Osawa R. Age-related changes in gut microbiota composition from newborn to centenarian: a cross-sectional study. BMC Microbiol. 2016 May 25;16:90.
  2. Galkin F, Mamoshina P, Aliper A, Putin E, Moskalev V, Gladyshev VN, Zhavoronkov A. Human Gut Microbiome Aging Clock Based on Taxonomic Profiling and Deep Learning. iScience. 2020 Jun 26;23(6):101199.
  3. Bian G, Gloor GB, Gong A, Jia C, Zhang W, Hu J et al. The Gut Microbiota of Healthy Aged Chinese Is Similar to That of the Healthy Young. mSphere. 2017 Sep 27;2(5):e00327-17.
  4. Odamaki, T., Kato, K., Sugahara, H. et al. Age-related changes in gut microbiota composition from newborn to centenarian: a cross-sectional study. BMC Microbiol 16, 90 (2016).
  5. Kirjavainen PV, Karvonen AM, Adams RI, Täubel M, Roponen M, Tuoresmäki P et al. Farm-like indoor microbiota in non-farm homes protects children from asthma development. Nat Med. 2019 Jul;25(7):1089-1095.
  6. Clemente JC, Pehrsson EC, Blaser MJ, Sandhu K, Gao Z, Wang B et al. The microbiome of uncontacted Amerindians. Sci Adv. 2015 Apr 3;1(3):e1500183.
  7. Arumugam M, Raes J, Pelletier E, Le Paslier D, Yamada T, Mende DR et al. Enterotypes of the human gut microbiome. Nature. 2011 May 12;473(7346):174-80. Erratum in: Nature. 2011 Jun 30;474(7353):666. Erratum in: Nature. 2014 Feb 27;506(7489):516.
  8. De Filippis F, Pellegrini N, Vannini L, Jeffery IB, La Storia A, Laghi L et al. High-level adherence to a Mediterranean diet beneficially impacts the gut microbiota and associated metabolome. Gut. 2016 Nov;65(11):1812-1821.
  9. David LA, Maurice CF, Carmody RN, Gootenberg DB, Button JE, Wolfe BE et al. Diet rapidly and reproducibly alters the human gut microbiome. Nature. 2014 Jan 23;505(7484):559-63.
  10. Selma-Royo M, García-Mantrana I, Collado MC, Perez-Martínez G. Intake of Natural, Unprocessed Tiger Nuts (Cyperus esculentus L.) Drink Significantly Favors Intestinal Beneficial Bacteria in a Short Period of Time. Nutrients. 2022 Apr 20;14(9):1709.
  11. Goodrich JK, Davenport ER, Beaumont M, Jackson MA, Knight R, Ober C et al. Genetic Determinants of the Gut Microbiome in UK Twins. Cell Host Microbe. 2016 May 11;19(5):731-43.
  12. Wacklin P, Mäkivuokko H, Alakulppi N, Nikkilä J, Tenkanen H, Räbinä J et al. Secretor genotype (FUT2 gene) is strongly associated with the composition of Bifidobacteria in the human intestine. PLoS One. 2011;6(5):e20113.
  13. Xiao F, Zhu W, Yu Y, Huang J, Li J, He Z et al. Interactions and Stability of Gut Microbiota in Zebrafish Increase with Host Development. Microbiol Spectr. 2022 Apr 27;10(2):e0169621.
  14. Duong QA, Pittet LF, Curtis N, Zimmermann P. Antibiotic exposure and adverse long-term health outcomes in children: A systematic review and meta-analysis. J Infect. 2022 Sep;85(3):213-300.
  15. Wang JM, Bai J, Zheng FY, Ling Y, Li X, Wang J, Zhi YC, Li XJ. Diversity of the gut microbiome in three grasshopper species using 16S rRNA and determination of cellulose digestibility. PeerJ. 2020 Nov 5;8:e10194.
  16. Cernada M, Bäuerl C, Serna E, Collado MC, Martínez GP, Vento M. Sepsis in preterm infants causes alterations in mucosal gene expression and microbiota profiles compared to non-septic twins. Sci Rep. 2016 May 16;6:25497.
  17. Candore G, Balistreri CR, Colonna-Romano G, Grimaldi MP, Lio D, Listi’ F, Scola L, Vasto S, Caruso C. Immunosenescence and anti-immunosenescence therapies: the case of probiotics. Rejuvenation Res. 2008 Apr;11(2):425-32.