Хемомикробиомный анализ миоинозитола, D-хироинозитола, фолиевой кислоты и пироглутамат-аниона марганца в контексте поддержки женской репродуктивной сферы

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Актуальность: Миоинозитол (МИ) и D-хироинозитол (ДХИ) используются в терапии заболеваний женской репродуктивной сферы и могут поддерживать рост полезной микробиоты.

Цель: Сравнительный хемомикробиомный анализ МИ, ДХИ и их синергистов – фолиевой кислоты (ФК) и пироглутамата марганца (ПМ) при приеме внутрь.

Материалы и методы: Хемомикробиомный анализ включал оценки накопления молекул в различных тканях, площади под кривой роста бактерий-комменсалов (AUC), воздействия на метаболические пути микробиоты и минимальных ингибирующих концентраций (MIC) для штаммов патогенных бактерий.

Результаты: Установлено синергидное воздействие МИ, ДХИ, ФК и ПМ на микробиом человека. Наибольший вклад в поддержку полезной микробиоты вносил МИ (AUC 0,74±0,17 у.е.), за ним следовали ДХИ и ФК (AUC в диапазоне 0,68–0,71 у.е.). Нормобиотой наиболее активно перерабатываются ФК (19,3±10,5%) и ДХИ (15,3±11,5%), а наименее активно – МИ (13,7±7,7%) и ПМ (13,2±11,3%). Наиболее активными бактериями – метаболизаторами исследованных веществ являлись различные штаммы Bacteroides fragilis (28–34%). В соответствии с результатами хемомикробиомного анализа МИ, ДХИ, ФК и ПМ могут проявлять пребиотические свойства и поддерживать рост комменсалов из родов бактероидов, стрептококков, бифидобактерий. МИ, ДХИ и ФК оказывали значительную поддержку росту бифидобактерий (AUC более 0,80). Проявляя пребиотические свойства, МИ, ДХИ и ФК могут поддерживать рост нормобиоты, важной для регуляции углеводного обмена. Исследованные вещества (в особенности ДХИ) могут тормозить рост патогенных микроорганизмов – Klebsiella pneumoniae, Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, Streptococcus pneumoniae (значения MIC порядка 20–30 мкг/мл).

Заключение: Проведенный анализ позволил установить, что совместный прием МИ, ДХИ, ФК и ПМ способствует поддержке здорового микробиома, что важно для женщин, особенно в период беременности и перименопаузы.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Иван Юрьевич Торшин

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Email: unesco.gromova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-2659-7998

к.ф.-м.н., с.н.с. Института фармакоинформатики

Россия, Москва

Андрей Николаевич Громов

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Email: unesco.gromova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7507-191X
SPIN-код: 8034-7910
Scopus Author ID: 7102053964
ResearcherId: C-7476-2018

инженер-исследователь

Россия, Москва

Ольга Алексеевна Громова

Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: unesco.gromova@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-7663-710X

д.м.н., профессор, в.н.с., научный руководитель Института фармакоинформатики

Россия, Москва

Список литературы

  1. Лиманова О.А., Громова О.А., Торшин И.Ю., Громов А.Н., Гришина Т.Р. Систематический анализ молекулярно-физиологических эффектов миоинозитола: данные молекулярной биологии, экспериментальной и клинической медицины. Эффективная фармакотерапия. Акушерство и гинекология. 2013; 3: 4-12. [Limanova O.A., Gromova O.A.,. Torshin I.Yu, Gromov A.N., Grishina T.R. Systematic analysis of molecular mechanisms and physiological effects of myo-inositol: findings of molecular biology, experimental and clinical medicine. Effective pharmacotherapy. Obstetrics and Gynecology. 2013; (3): 4-12 (in Russian)].
  2. Larner J. D-chiro-inositol--its functional role in insulin action and its deficit in insulin resistance. Int. J. Exp. Diabetes Res. 2002; 3(1): 47-60. https://dx.doi.org/10.1080/15604280212528.
  3. Торшин И.Ю., Громова О.А., Тетруашвили Н.К. Хемотранскриптомный анализ синергизма D-хироинозитола и миоинозитола в контексте постгеномной фармакологии. Акушерство и гинекология. 2022; 9: 150-60. [Torshin I.Yu., Gromova O.A., Tetruashvili N.K. Chemotranscriptome analysis of synergism between D-chiroinositol and myoinositol in the context of postgenomic pharmacology. Obstetrics and Gynecology. 2022; (9):150-60 (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2022.9.150-160.
  4. Громова О.А., Торшин И.Ю., Уварова Е.В., Тапильская Н.И., Калачева А.Г. Систематический анализ биологических ролей и фармакологических свойств D-хироинозитола. Гинекология. 2020; 22(3): 21-8. [Gromova O.A., Torshin I.Yu., Uvarova E.V., Tapilskaya N.I., Kalacheva A.G. Systematic analysis of the biological roles and pharmacological properties of D-chiro-inositol. Gynecology. 2020; 22(3): 21-8. (in Russian)]. https://dx.doi.org/ 10.26442/20795696.2020.3.200210.
  5. Торшин И.Ю., Майорова Л.А., Уварова Е.В., Тапильская Н.И., Громова О.А. Хемореактомный анализ стереоизомеров инозитола: различные профили фармакологического действия мио-инозитола и D-хиро-инозитола при нарушениях женской репродуктивной системы. Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2020; 19(5): 57-69. [Torshin I.Yu., Mayorova L.A., Uvarova E.V., Tapilskaya N.I., Gromova O.A. Chemoreactomic analysis of inositol stereoisomers: different profiles of pharmacological activity of myo-inositol and D-chiro-inositol in females with reproductive system disorders. Gynecology, Obstetrics and Perinatology. 2020; 19(5): 57-69. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.20953/1726-1678-2020-5-57-69.
  6. Громова О.А., Андреева Е.Н., Торшин И.Ю., Тапильская Н.И., Уварова Е.В. Системно-биологический анализ ролей марганца в акушерстве и гинекологии: репродуктивное здоровье женщины, регуляция менструального цикла и профилактика пороков развития плода. Вопросы гинекологии, акушерства и перинатологии. 2020; 19(1): 103-13. [Gromova O.A., Andreeva E.N., Torshin I.Yu., Tapil'skaya N.I., Uvarova E.V. A systemic biological analysis of the role of manganese in obstetrics and gynaecology: women’s reproductive health, menstrual cycle regulation and prevention of fetal malformations. Vopr. ginekol. akus.perinatol. (Gynecology, Obstetrics and Perinatology). 2020; 19(1): 103-13. (in Russian). https://dx.doi.org/10.20953/1726-1678-2020-1-103-113.
  7. Громова О.А., Торшин И.Ю., Калачева А.Г., Федотова Л.Э., Рудаков К.В. Молекулярные механизмы действия пироглутамата магния и его нейротропные эффекты. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2016; 116(12): 96 103. [Gromova O.A., Torshin I.Iu., Kalacheva A.G., Fedotova L.E., Rudakov K.V. Molecular mechanisms of pidolate magnesium action and its neurotropic affects. Journal of Neurology and Psychiatry named after S.S. Korsakov. 2016;116(12):96 103. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.17116/jnevro201611612196-103.
  8. Torshin I.Yu., Rudakov K.V. On the procedures of generation of numerical features over the splits of a set of objects and the problem of prediction of numeric target variables. Pattern Recognition and Image Analysis. 2019; 29(4): 654-67. https://dx.doi.org/10.1134/S1054661819040175.
  9. Torshin I.Yu., Rudakov K.V. On the theoretical basis of metric analysis of poorly formalized problems of recognition and classification. Pattern Recognition and Image Analysis. 2015; 25(4): 577-87. https://dx.doi.org/10.1134/S1054661815040252.
  10. Торшин И.Ю., Громова О.А., Захарова И.Н., Максимов В.А. Хемомикробиомный анализ лактитола. Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2019; 4: 111-21. [Torshin I.Yu., Gromova O.A., Zakcharova I.N., Maximov V.A. Hemomikrobiomny lactitol analysis. Experimental and Clinical Gastroenterology. 2019; (4): 111-21. (in Russian)]. https:/dx.doi.org/10.31146/1682-8658-ecg-164-4-111-121.
  11. Торшин И.Ю., Галустян А.Н., Иванова М.И., Хаджидис А.К., Громова О.А. Хемомикробиомный анализ синергизма D-маннозы и D-фруктозы в сравнении с другими метабиотиками. Эффективная фармакотерапия. 2020; 16(20): 22-31. [Torshin I.Yu., Galustyan A.N., Ivanova M.I., Khadzhidis A.K., Gromova O.A. Chemomicrobiome analysis of the synergy of D-mannose and D-fructose in comparison with other metabiotics. Effective pharmacotherapy. 2020; 16(20): 22-31. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.33978/ 2307-3586-2020-16-8-18.
  12. Громова О.А., Торшин И.Ю., Наумов А.В., Максимов В.А. Хемомикробиомный анализ глюкозамина сульфата, пребиотиков и нестероидных противовоспалительных препаратов. ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2020; 13(3): 270-82. [Gromova O.A., Torshin I.Yu., Naumov A.V., Maksimov V.A. Chemomicrobiomic analysis of glucosamine sulfate, prebiotics and non-steroidal anti-inflammatory drugs. FARMAKOEKONOMIKA. Modern Pharmacoeconomics and Pharmacoepidemiology. 2020; 13(3): 270-282. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.17749/2070-4909/farmakoekonomika.2020.049.
  13. Maier L., Pruteanu M., Kuhn M., Zeller G., Telzerow A., Anderson E.E. et al. Extensive impact of non-antibiotic drugs on human gut bacteria. Nature. 2018; 555(7698): 623-8. https://dx.doi.org/10.1038/nature25979.
  14. Human Microbiome Project Consortium. A framework for human microbiome research. Nature. 2012; 486(7402): 215-21. https://dx.doi.org/10.1038/nature11209.
  15. The Integrative Human Microbiome Project: dynamic analysis of microbiome-host omics profiles during periods of human health and disease. Cell Host Microbe. 2014; 16(3): 276-89. https://dx.doi.org/10.1016/ j.chom.2014.08.014.
  16. Kim S., Chen J., Cheng T., Gindulyte A., He J., He S. et al. PubChem 2019 update: improved access to chemical data. Nucleic Acids Res. 2019; 47(D1): D1102-D1109. https://dx.doi.org/10.1093/nar/gky1033.
  17. Ye D., Huang J., Wu J., Xie K., Gao X., Yan K. et al. Integrative metagenomic and metabolomic analyses reveal gut microbiota-derived multiple hits connected to development of gestational diabetes mellitus in humans. Gut Microbes. 2023; 15(1): 2154552. https://dx.doi.org/10.1080/19490976.2022.2154552.
  18. Park S., Zhang T., Kang S. Fecal microbiota composition, their interactions, and metagenome function in US adults with type 2 diabetes according to enterotypes. Int. J. Mol. Sci. 2023; 24(11): 9533. https://dx.doi.org/10.3390/ijms24119533.
  19. Yue T., Tan H., Wang C., Liu Z., Yang D., Ding Y. et al. High-risk genotypes for type 1 diabetes are associated with the imbalance of gut microbiome and serum metabolites. Front. Immunol. 2022; 13: 1033393. https://dx.doi.org/10.3389/fimmu.2022.1033393.
  20. Gao S., Zhao L.H., Tian X., Kong M.W., He J.Q., Ge X.C. et al. Characteristics of gut microbiota in female patients with diabetic microvascular complications. J. Diabetes Res. 2022; 2022: 2980228. https://dx.doi.org/10.1155/2022/2980228.
  21. Ma M., Su J., Wang Y., Wang L., Li Y., Ding G. et al. Association of body mass index and intestinal (faecal) Streptococcus in adults in Xining city, China P.R. Benef. Microbes. 2022; 13(6): 465-71. https://dx.doi.org/10.3920/BM2021.0046.
  22. Kunath B.J., Hickl O., Queiros P., Martin-Gallausiaux C., Lebrun L.A., Halder R. et al. Alterations of oral microbiota and impact on the gut microbiome in type 1 diabetes mellitus revealed by integrated multi-omic analyses. Microbiome. 2022; 10(1): 243. https://dx.doi.org/10.1186/s40168-022-01435-4.
  23. Liu J., Zhou L., Sun L., Ye X., Ma M., Dou M., Shi L. Association between intestinal Prevotella copri abundance and glycemic fluctuation in patients with brittle diabetes. Diabetes Metab. Syndr. Obes. 2023; 16: 1613-21. https://dx.doi.org/10.2147/DMSO.S412872.
  24. Aljuraiban G.S., Alfhili M.A., Aldhwayan M.M., Aljazairy E.A., Al-Musharaf S. Metagenomic shotgun sequencing reveals specific human gut microbiota associated with insulin resistance and body fat distribution in Saudi women. Biomolecules. 2023; 13(4): 640. https://dx.doi.org/10.3390/ biom13040640.
  25. Al-Ishaq R.K., Samuel S.M., Busselberg D. The influence of gut microbial species on diabetes mellitus. Int. J. Mol .Sci. 2023; 24(9): 8118. https://dx.doi.org/10.3390/ijms24098118.
  26. Kuo Y.W., Huang Y.Y., Tsai S.Y., Wang J.Y., Lin J.H., Syu Z.J. et al. Probiotic formula ameliorates renal dysfunction indicators, glycemic levels, and blood pressure in a diabetic nephropathy mouse model. Nutrients. 2023; 15(12): 2803. https://dx.doi.org/10.3390/nu15122803.
  27. Jiang T., Li Y., Li L., Liang T., Du M., Yang L. et al. Bifidobacterium longum 070103 fermented milk improve glucose and lipid metabolism disorders by regulating gut microbiota in mice. Nutrients. 2022; 14(19): 4050. https://dx.doi.org/10.3390/nu14194050.
  28. Ben Othman R., Ben Amor N., Mahjoub F., Berriche O., El Ghali C., Gamoudi A., Jamoussi H. A clinical trial about effects of prebiotic and probiotic supplementation on weight loss, psychological profile and metabolic parameters in obese subjects. Endocrinol. Diabetes Metab. 2023; 6(2): e402. https://dx.doi.org/ 10.1002/ edm2.402.
  29. Громова О.А., Торшин И.Ю., Тетруашвили Н.К., Галустян А.Н., Курицына Н.А. О перспективах использования комбинаций фолиевой кислоты и активных фолатов для нутрициальной поддержки беременности. Акушерство и гинекология. 2019; 4: 87-94. [Gromova O.A., Torshin I.Yu., Tetruashvili N.K., Galustyan A.N., Kuritsyna N.A. On prospects for using combinations of folic acid and active folates for the nutritional support of pregnancy. Obstetrics and Gynecology. 2019; (4): 87-94. (in Russian)]. https://dx.doi.org/10.18565/aig.2019.4.87-94.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Химические формулы молекул, для которых был проведен хемомикробиомный анализ

Скачать (12KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Оценки вероятностей накопления исследованных молекул в различных клетках и тканях человека

Скачать (27KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Профили воздействия исследованных молекул на микробном человека. А) Воздействие на площадь под кривой роста соответствующего комменсала (AUC). Ширина каждого прямоугольника пропорциональна соответствующему значению AUC. Б) Метаболомные эффекты исследованных веществ. В) Корреляции между уровнем биобезопасности и эффектами различных пребиотиков на рост бактерий-комменсалов микробиома ЖКТ человека. R2, значения квадрата коэффициента корреляции

Скачать (106KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Хемомикробиомные оценки процента переработки исследуемых веществ. А) для бактерий в культуре; Б) для добровольцев DI, D2 и др. с различными профилями микробиома. Хемомикробиомное моделирование эффектов исследованных молекул у различных пациентов (л=20). Красным обведены пациенты с преобладанием патогенной флоры ЖКТ (клостридии, бактероиды)

Скачать (105KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Хемомикробиомный анализ значений MIC (мкг/мл) в отношении ряда болезнетворных микроорганизмов

Скачать (96KB)
Метаданные
7. Продолжение рис. 5

Скачать (77KB)
Метаданные

© ООО «Бионика Медиа», 2023

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах