O mapeamento genético de características microbianas e do hospedeiro revela a produção de lipídios imunomoduladores por Akkermansia muciniphila no intestino murino

Nature Microbiology volume 8, páginas 424–440 (2023) Cite este artigo

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Uma correção do autor para este artigo foi publicada em 27 de março de 2023

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As bases moleculares de como a variação genética do hospedeiro afeta o microbioma intestinal permanecem amplamente desconhecidas. Aqui, usamos uma população de camundongos geneticamente diversificada e aplicamos estratégias de genética de sistemas para identificar interações entre fenótipos de hospedeiros e micróbios, incluindo funções microbianas, usando metagenômica fecal, transcrições do intestino delgado e lipídios cecais que influenciam a dinâmica micróbio-hospedeiro. O mapeamento de locus de traço quantitativo (QTL) identificou regiões genômicas murinas associadas a variações em táxons bacterianos; funções bacterianas, incluindo motilidade, esporulação e produção de lipopolissacarídeos e níveis de lipídios derivados de bactérias e do hospedeiro. Encontramos QTL sobrepostos para a abundância de Akkermansia muciniphila e níveis cecais de lipídios ornitina. Estudos de acompanhamento in vitro e in vivo revelaram que A. muciniphila é a principal fonte desses lipídios no intestino, forneceram evidências de que os lipídios ornitina têm efeitos imunomoduladores e identificaram transcritos intestinais co-regulados com essas características, incluindo Atf3, que codifica para um fator de transcrição que desempenha papéis vitais na modulação do metabolismo e da imunidade. Coletivamente, esses resultados sugerem que os lipídios ornitina são potencialmente importantes para as interações A. muciniphila-hospedeiro e apóiam o papel da genética do hospedeiro como determinante das respostas aos micróbios intestinais.

O microbioma intestinal desempenha papéis fundamentais na fisiologia dos mamíferos e na saúde humana1,2,3. As exposições ambientais e a variação genética do hospedeiro modulam a composição da microbiota intestinal4,5,6 e contribuem para o grande grau de variação interpessoal observada nas comunidades microbianas intestinais humanas. Avanços recentes em tecnologias de sequenciamento e pipelines analíticos alimentaram o progresso em nossa compreensão do impacto da genética do hospedeiro e do microbioma intestinal na saúde. Estudos populacionais revelaram associações de características microbianas do intestino e genética do hospedeiro em humanos7,8,9,10,11 e coortes de camundongos12,13. Além disso, estudos que alavancam as informações genéticas do hospedeiro e a randomização mendeliana destacaram as conexões entre o microbioma intestinal e outras características moleculares complexas, incluindo níveis fecais de ácidos graxos de cadeia curta14, proteínas plasmáticas15 e grupo histológico ABO16 em humanos. No entanto, a maioria desses estudos se concentrou na composição microbiana do organismo e atualmente existe uma grande lacuna em nossa compreensão do impacto da variação genética do hospedeiro na capacidade funcional do microbioma intestinal.

Os metabólitos microbianos são nós críticos de comunicação entre os micróbios e o hospedeiro. Estes incluem pequenas moléculas derivadas de componentes dietéticos (por exemplo, N-óxido de trimetilamina)17 ou sintetizadas de novo por micróbios, como vitaminas18 e lipídios19. Os lipídios, incluindo eicosanóides, fosfolipídios, esfingolipídios e ácidos graxos, atuam como moléculas sinalizadoras para controlar muitos processos celulares20,21,22. Os micróbios intestinais não apenas modulam a absorção de lipídios dietéticos por meio da regulação da produção e metabolismo de ácidos biliares, mas também são uma fonte importante de lipídios e metabólitos precursores de lipídios produzidos pelo hospedeiro23,24. Os lipídios associados à membrana celular bacteriana também são importantes para as interações micróbio-hospedeiro19,25, embora nossa compreensão de seus papéis nessa dinâmica esteja surgindo apenas para bactérias intestinais.

Definir os princípios gerais que regem as interações micróbio-hospedeiro no ecossistema intestinal é uma tarefa assustadora. Os estudos de genética de sistemas podem gerar hipóteses que invocam processos e moléculas sem precedentes, que podem ser usados para a identificação de genes, vias e redes subjacentes a essas interações. Para investigar as conexões entre micróbios intestinais, lipídios intestinais e variação genética do hospedeiro, aproveitamos a coorte de camundongos Diversity Outbred (DO), uma população geneticamente diversa derivada de oito cepas fundadoras: C57BL/6J (B6), A/J (A/J ), 129S1/SvImJ (129), NOD/ShiLtJ (NOD), NZO/HLtJ (NZO), CAST/EiJ (CAST), PWK/PhJ (PWK) e WSB/EiJ (WSB)26,27. Essas oito cepas abrigam comunidades microbianas intestinais distintas e exibem respostas metabólicas díspares à doença metabólica induzida pela dieta28. A população DO é mantida por uma estratégia de endocruzamento visando maximizar o poder e a resolução do mapeamento genético. Caracterizamos o metagenoma fecal, transcriptoma intestinal e lipidoma cecal em camundongos DO e realizamos análise quantitativa de locus de traço (QTL) para identificar loci genéticos do hospedeiro associados a esses traços. Integramos QTL do microbioma (mbQTL) e QTL do lipidoma cecal (clQTL) para descobrir associações micróbio-lipídios e identificar genes candidatos expressos no intestino delgado distal associados a essas características de co-mapeamento. Esses conjuntos de dados representam um recurso valioso para interrogar os mecanismos moleculares que sustentam as interações entre o hospedeiro e o microbioma intestinal.

6.87, Pgenome-wide-adj < 0.2), 200 of which were genome-wide significant (LOD > 7.72, Pgenome-wide-adj < 0.05) and 45 associations for bacterial taxa (LOD > 6.87, Pgenome-wide-adj < 0.2), 15 of which were genome-wide significant (LOD > 7.72, Pgenome-wide-adj < 0.05) (Fig. 1a and Supplementary Tables 5 and 6). We identified a QTL hotspot on chromosome 15 at 63–64 Mbp; this genomic region was associated with 154 microbial traits with LOD score > 6 (Supplementary Table 7). We estimated DO founder allele effects as best linear unbiased predictors for the traits that mapped to this locus. Among these, we detected two clear groups of traits that exhibited opposite allele effects: a group of KOs and taxa showing positive association with the 129 allele, and another group of KOs and taxa that were negatively associated with the 129 allele (Extended Data Fig. 3). As detailed below, the two most abundant gut bacterial phyla, Firmicutes and Bacteroidetes, mapped to this locus with opposite allele effects./p> 9.19, Pstudy-wide-adj < 0.05; LOD > 7.72, Pgenome-wide-adj < 0.05; LOD > 6.87, Pgenome-wide-adj < 0.2). QTL hotspot at Chromosome 15 is highlighted by grey shading and orange colour text. b, Gut microbiome QTL hotspot on Chr15 has multiple bacterial sporulation and motility functions mapping to it. Protein coding genes are displayed for Chr15: 61–65 Mbp region, Gasdermin genes are highlighted in blue. c, Enrichment analysis (Fisher's exact test) for functions mapping at hotspot on Chr15. d, QTL for microbial functions that mapped to Chromosome 15 hotspot had negative 129S1/SvImJ allele effects. QTL for Firmicutes mapping to Chromosome 15 hotspot had negative 129S1/SvImJ allele effects, whereas QTL for Bacteroidetes mapping to this locus had positive 129S1/SvImJ allele effects. e, Spearman correlation analysis between the number of sporulation KOs detected in Firmicutes MAGs mapping at Chromosome 15 QTL hotspot and the LOD scores for these MAGs (P = 3.87 × 10−3, Spearman's ρ = 0.346)./p>10-fold, adjusted P < 0.05). Phosphatidylglycerols (PG), for example, which represent the second largest phospholipid class in our data, are known to be a major component of the bacterial lipidome33. In mammals, on the other hand, PG are only a minor component. Similarly, among glycerolipids, monogalactosyldiacylglycerols (MGDG) account for the second highest number of lipids detected in this class. While they are found at high levels in bacteria and plants, these lipids are only minor components of animal tissue34. These findings suggest that our analysis of the caecal lipidome captures components of the host and the gut microbiome. Correlation analysis between MAGs and caecal lipids abundance, plus comparison of the caecal lipidome of conventionally raised vs germ-free mice identified taxa that potentially modulate the abundance of lipids in the gut (Extended Data Fig. 5a,b, Supplementary Tables 8–10 and Supplementary Note 2). Furthermore, QTL mapping identified 399 significant QTL associations for caecal lipid features (LOD > 7.60, Pgenome-wide-adj < 0.05) (Fig. 2c, Supplementary Table 11 and Supplementary Note 3). Altogether these associations provide a wealth of information offering potential molecular descriptors of the genetic regulation of the microbiome./p> 6, Pgenome-wide-adj < 0.2) and 12 QTL hotspots were identified. Hotspots are marked with arrows and the corresponding genomic locus indicated. Dashed lines represent significance thresholds for QTL as determined by permutation tests (LOD > 7.60, Pgenome-wide-adj < 0.05). Of the identified lipids, 68.2% showed a total of 1,162 QTL (top panel), while a similar portion of 70.1% of unidentified features contributed 2,802 QTL (bottom panel). RT, retention time. For lipid class abbreviations, see Supplementary Table 16./p> 5.5 are highlighted by red colour. e, Founder allele effects for A. muciniphila MAGs and caecal OL were estimated in the DO population from the founder strain coefficients observed for the corresponding QTL at each locus from d./p>

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