El alcohol y los movimientos intestinales pueden confundir los estudios de microbiología

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Los microbios intestinales representan una ecología compleja de decenas de billones de células bacterianas que tienen efectos de gran alcance en la salud mental trastornos a la salud cardiovascular. Si bien la composición del microbioma se ha correlacionado con ciertas enfermedades como la enfermedad de Parkinson, es difícil descifrar si tales asociaciones son solo una correlación, una consecuencia de la condición de salud o una causa o contribución a la enfermedad.

Una revisión publicada en Nature el 4 de noviembre tiene como objetivo buscar posibles variables de confusión mediante el análisis de diferencias fisiológicas y de estilo de vida entre personas con y sin una enfermedad en particular e identificando diferencias que podrían estar asociadas con la composición de la microbiota intestinal.

El científicohabló con el inmunólogo del Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas Ivan Vujkovic-Cvijin, posdoctorado y coautor de la revisión, acerca de sus hallazgos.

El científico: ¿Qué lo motivó a escribir este artículo?

Ivan Vujkovic-Cvijin: He estado involucrado en el campo de examinar cómo el microbioma intestinal puede afectar la salud de p personas con VIH. En ese campo, hubo un descubrimiento fascinante de que los hombres que tienen sexo con hombres tienen una composición de microbioma intestinal muy diferente a la de los hombres que tienen sexo con mujeres. La población predominante de personas con VIH en los Estados Unidos y gran parte de Europa Occidental son hombres que tienen sexo con hombres. Resultó que cuando observamos algunos de los estudios que se habían realizado en el campo, estábamos comparando personas con VIH que son hombres que tienen sexo con hombres con sujetos no infectados que son hombres que tienen sexo con mujeres. En esos estudios, no solo estábamos encontrando diferencias que dependían del VIH, sino también en función de la preferencia sexual, cuando en realidad solo pretendíamos identificar aquellas bacterias que difieren como resultado del VIH.

Ivan Vujkovic-CvijinNIAID

En ese sentido, podemos decir que esos estudios fueron confundidos por la preferencia sexual. Resulta que si bien el VIH tiene un impacto en el microbioma intestinal, este otro factor que no esperábamos tiene un efecto mucho más fuerte en el microbioma. Eso realmente nos llevó a dar un paso atrás y preguntarnos qué otras variables de confusión podrían existir de las que no somos conscientes. No se había realizado un examen exhaustivo de qué variables podrían confundir las comparaciones de sujetos enfermos con sujetos no enfermos, por lo que realmente estimuló esta investigación.

TS: ¿Qué otras variables de confusión le sorprendieron?

IVC: Había algunas cosas que se habían descrito relativamente bien en la literatura como que tenían un gran impacto en el microbioma y ya se había comenzado a incorporar en los diseños de estudio, como la edad y el sexo. Pero nos sorprendió descubrir que el consumo de alcohol y la calidad de las deposiciones (es decir, si las heces suelen ser sueltas, duras o normales) eran fuentes bastante fuertes de efectos confusos para muchas enfermedades. Esto es algo que no diría que fue apreciado por el campo y ciertamente fue un resultado inesperado.

Ambos factores parecían tener un impacto muy fuerte en el microbioma y, lo que es más importante, esas dos variables. a menudo difieren en las personas con una enfermedad en comparación con las personas sin enfermedad. Nuestro consumo de alcohol cambia lo que sucede cuando nos enteramos de un diagnóstico. [Por ejemplo,] estábamos tomando medicamentos [que a menudo] limitan nuestro consumo de alcohol y, a veces, también a la inversa. Y la calidad de las deposiciones a menudo se ve afectada por ciertas enfermedades. Esperamos que los estudios futuros incorporen la consideración de esos [dos factores].

Todos somos únicos en términos de nuestro sistema inmunológico, cómo respondemos a las enfermedades infecciosas y cuán susceptibles somos a otras enfermedades crónicas. La biología, en muchos sentidos, es un intento de comprender qué causa estas diferencias en cómo responde la gente. Ciertamente, sabemos que el microbioma es muy diferente entre las poblaciones. Algunas estimaciones dicen que solo comparto alrededor del diez por ciento de las bacterias que podría tener en una determinada clasificación taxonómica. Estamos entusiasmados de que podamos ampliar nuestra comprensión de los determinantes de por qué mi microbioma puede ser diferente al suyo.

TS: ¿Puede darme un desglose de sus hallazgos con el consumo de alcohol?

IVC: Vimos un efecto muy dependiente de la dosis. Cuanto más alcohol consumía una persona, mayor era el impacto en el microbioma. Incluso beber ocasionalmente una o dos veces por semana tuvo un impacto medible en el microbioma. Una cosa que pensamos que era interesante es que el alcohol en sí mismo se usa como desinfectante en nuestros laboratorios de microbiología, y uno podría esperar que el alcohol mate algunas bacterias en el intestino y reduzca la diversidad del microbioma intestinal, pero en realidad encontramos el efecto contrario, que nos parece fascinante. Hubo un aumento en la diversidad que también fue dependiente de la dosis. Todavía no conocemos las implicaciones para la salud de esta mayor diversidad, pero estamos intrigados por el hallazgo porque fue una sorpresa relativa.

TS: Cuénteme un poco acerca de su metodología. 

IVC: Vaya, es realmente hermoso. Estábamos muy entusiasmados con la contribución de la ciencia de datos a nuestro campo del microbioma. Entonces, lo que hicimos fue aprovechar un estudio enorme, el conjunto de datos más grande disponible públicamente que examina los microbiomas intestinales en eventos humanos en todo el mundo, y junto con estas muestras, se entregaron cuestionarios a cada individuo que eran muy detallados, más de cien preguntas. Teníamos mucha información sobre cada muestra que pudimos usar para identificar las variables que tenían el mayor impacto en el microbioma.

La metodología que elegimos usar fue el aprendizaje automático, y realmente El hermoso componente del aprendizaje automático es el concepto de validación cruzada en el que toma una parte de los participantes de su estudio que difieren en una variable, digamos personas mayores versus jóvenes, toma un subconjunto del total que está comparando y examina qué patrones en el microbioma distinguen a esos dos grupos. Con los sujetos que el algoritmo no vio, prueba si los patrones que encontró en el primer subconjunto son sólidos y también se observan en los sujetos no vistos.

Esta es una forma muy poderosa de evaluar cómo fuerte y replicable el impacto en el microbioma es de una variable determinada. Pudimos cuantificar eso discretamente, y lo hicimos para todas las variables en el conjunto de datos y las clasificamos por importancia.

TS : ¿Qué recomendaciones tiene para los microbiólogos o la gente que lee sobre microbiología?

IVC: Con base en estos hallazgos, presentamos la recomendación de que los estudios del microbioma humano capturen información sobre estas variables. Estas son dos cosas que normalmente no se recopilaron como parte de los estudios clínicos, mientras que la edad, el IMC y el sexo sí lo son. Recomendamos una expansión de las variables que se recopilan en términos de información y, si es posible, hacer coincidir estas variables entre los grupos que se comparan, porque tienen un impacto en el microbioma, y queremos mitigar la cantidad de estudios que realmente están analizando. estos efectos de estas variables de confusión y, en cambio, reducen sus resultados a lo que es realmente de interés en la enfermedad que se está estudiando.

IVC et al., Host variables confund microbiota studies de enfermedades humanas Naturaleza, doi:10.1038/s41586-020 -2881-9, 2020.