Пневматическая подвеска — установка в Санкт-Петербурге, цены на Пневматическая подвеска
Что такое пневмоподвеска?
Пневмоподвеской (пневматической подвеской) называют разновидность подвески, в которой привычные амортизаторы и пружины заменены пневматическими подушками.
Помимо стандартной функции подвески, пневматическое оснащение дает возможность регулировки дорожного просвета в автоматическом или полуавтоматическом режиме. В пневматической подвеске в качестве упругих элементов применяются пневмоупоры на каждом колесе. Стоит отметить, что пневматическая подвеска не является отдельным видом подвески автомобиля. Пневмоподвеска может основываться на конструкциях уже имеющихся подвесок. Пневмоэлементы могут быть смонтированы на стойках МакФерсон, многорычажной подвеске, упругой балке и прочих модификациях подвески.
Достоинства и преимущества пневмоподвески
Основным достоинством пневматической подвески является высокая плавность хода автомобиля и отсутствие каких-либо шумов, так как в качестве упругого элемента используется сжатый воздух. Однако в зависимости от предназначения автомобиля, пневмоподвеска может быть и, напротив, – жесткой.
К достоинствам также можно отнести автоматическое регулирование клиренса и жесткости отдельных стоек в движении. Однако это относится лишь к заводским исполнениям адаптивных подвесок. Самостоятельная установка четырехконтурной пневмоподвески с автоматическим управлением очень сложна и затратна, поэтому такая практика обычно не применяется, так как велик шанс ошибиться при монтаже и испортить комплект пневмоподвески.
В пневматической подвеске реализовано, как правило, три алгоритма управления:
- автоматическое поддержание уровня кузова;
- принудительное изменение уровня кузова;
- автоматическое изменение уровня кузова в зависимости от скорости движения.
Кроме этого применение амортизаторов с регулируемой степенью демпфирования значительно расширяет характеристики пневматической подвески, позволяя помимо высоты кузова изменять жесткость подвески в зависимости от условий движения.
Кто производит пневмоподвеску?
VB-Airsuspension B.V (Нидерланды) – бренд VB-Airsuspension и «ВиБиЭй» ООО– бренд EuroAir – ведущие в мире разработчики и производители пневматических подвесок. Их продукция предназначена для легких коммерческих автомобилей всех основных европейских производителей в том числе Mercedes, Ford, Volkswagen и Газель (ГАЗ).
Продукция представлена тремя основными типами:
- Полностью автоматические VB-FullAir для задней оси (2C) или для обеих осей (4C) – предназначены в основном для повышения комфорта и безопасности Вашего автомобиля.
- Вспомогательные EuroAir или VB-SemiAir – предназначены для повышения способности автомобиля противостоять максимальным загрузкам, улучшения управляемости и повышения безопасности на дорогах.
- Усиленные и специальные элементы подвески (например, металлические пружины VB-CoilSpring) – предназначены для замены штатных элементов, если нужно изменить их потребительские качества в сторону большей грузоподъемности или, наоборот, в сторону повышения комфортности.
Где купить и где установить?
Приобрести и установить пневмоподвеску поможет Компания СТАЙЕР – официальный партнер компании VB-Airsuspension. В компании Стайер можно установить на Ваши микроавтобусы и легковые автомобили пневматическую подвеску взамен устанавливаемой на заводах изготовителях механической, а также поставить дополнительный комплект к существующей рессорной подвеске. Все работы по переоборудованию проводятся под контролем инженеров компании.
д. Здесь Вы подберете звуковой сигнал на автомобиль нужной тональности и мощности.Установка пневмоподвески на автомобили | Элитгаз Екатеринбург
Элитгаз производит установку пневмоподвески на автомобили: ГАЗель, Соболь, Next, Peugeot Boxer, Citroen Jamper, Fiat Ducato и другие.
Преимущества установки пневмоподвески:
– Усиление задней подвески;
– Возможность изменять клиренс и упругость подвески в зависимости от загрузки а/м;
– Снижение нагрузки на элементы подвески, что значительно увеличивает срок их эксплуатации;
– Более мягкая, комфортная и безопасная езда по российским дорогам, лучшая устойчивость а/м в поворотах.
Пневмоподвеска: максимальная высота – 240 мм, минимальная – 80 мм
Типовые кронштейны позволяют без проблем установить пневмоподвеску на автомобиль.
Характеристики пневмоподвески:
– Максимальное статическое давление воздуха – 7 атм.
– Кратковременные пики давления во время езды – до 14 атм.
– Грузоподъемность одного пневмобаллона (при 7 атм.) – 1200 кг.
– Ход пневмоподвески – 160 мм (при использовании пневмобаллона 170×3 ход может быть увеличен до 230 мм).
– Подключение воздуха – трубка 6/4 мм.
– Конструкция разборная, при выходе из строя сильфона (резиновой части пневмоподвески) он может быть заменен.
Варианты управления воздухом пневмоподвески:
– Одноконтурная система (через тройник): пневмобаллоны накачиваются одновременно, обеспечивая мягкую работу при езде. Минус – машина хуже держит крены в поворотах и хуже справляется с перекосом груза, когда центр тяжести находится не по центру автомобиля, а смещен к одному из бортов.
– Двухконтурная система: давление в пневмобаллонах регулируется раздельно, машина увереннее держит крены в поворотах, а перекос из-за неравномерной загрузки можно компенсировать разным давлением в пневмобаллонах.
– Псевдодвухконтурная система: позволяет одновременно накачивать пневмобаллоны до одинакового давления, одновременно сбрасывать давление, но в отличие от одноконтурной системы не позволяет перетекать воздуху из одной подушки в другую на поворотах.
Цены на установку пневмоподвески*
| Комплект с монтажом на рессорную подвеску (1 ось) | от 29000 руб |
| Комплект с монтажом на рессорную подвеску (1 ось) с компрессорной частью «под ключ» (12V, производительность 36-47 л/мин, max.  давление 7,7-10,5 bar) без промежуточного ресивера (накачка воздуха напрямую в пневмобаллоны) | от 44920 руб |
| Комплект с монтажом на рессорную подвеску (1 ось) с компрессорной частью «под ключ» (12V, производительность 36-47 л/мин, max. давление 7,7-10,5 bar) с промежуточным ресивером (7,5 л) | от 50830 руб |
| Комплект с монтажом на рессорную подвеску (1 ось) с компрессорной частью повышенной производительности «под ключ» (12V, производительность 72 л/мин, max. давление 8,1 bar, встроенный ресивер 8 л) | от 51500 руб |
* все цены включают стоимость работ по установке
Звоните +7 (343) 253-2-888, +7 (963) 275-2-888
Спонтанный пневмоторакс | Детская больница Филадельфии
Спонтанный пневмоторакс — это внезапное начало коллапса легкого без какой-либо очевидной причины, например, травма грудной клетки или известное заболевание легких. Коллапс легкого возникает из-за скопления воздуха в пространстве вокруг легких. Это скопление воздуха оказывает давление на легкие, поэтому они не могут расширяться так сильно, как обычно, когда вы делаете вдох. В большинстве случаев спонтанного пневмоторакса небольшой участок в легком, наполненный воздухом, называемый пузырем, разрывается, в результате чего воздух просачивается в пространство вокруг легкого.
Спонтанный пневмоторакс может быть маленьким или большим. Небольшой спонтанный пневмоторакс может разрешиться без лечения, тогда как более крупный пневмоторакс может потребовать хирургического вмешательства.
В большинстве случаев причина спонтанного пневмоторакса неизвестна. Высокие и худые мужчины-подростки обычно подвергаются наибольшему риску, но женщины также могут иметь это заболевание. Другие факторы риска включают нарушения соединительной ткани, курение и такие занятия, как подводное плавание с аквалангом, большие высоты и полеты.
Спонтанный пневмоторакс обычно протекает без серьезных симптомов.
У пациентов с коллапсом легкого могут внезапно появиться следующие симптомы:
- Острая боль в груди, усиливающаяся при глубоком вдохе или кашле
- Одышка
Более крупный пневмоторакс вызовет более серьезные симптомы, в том числе:
- Герметичность
- Легкая усталость
- Учащенное сердцебиение
- Синеватый цвет кожи из-за недостатка кислорода
- Расширение носа
- Втягивание грудной клетки
Если у вашего ребенка внезапно появилась одышка или острая боль в груди, которая усиливается от дыхания, обратитесь в отделение неотложной помощи для осмотра или позвоните по номеру 911.Чтобы поставить точный диагноз, медицинская бригада оценит симптомы вашего ребенка и проведет медицинский осмотр, включая следующее:
- История болезни: Ваш врач получит полную историю болезни вашего ребенка в дополнение к оценке симптомов, которые он испытывает в настоящее время. Вам могут быть заданы вопросы о том, когда начались симптомы, серьезности боли или одышки и времени, в течение которого вы ждали до прибытия в отделение неотложной помощи.
- Физический осмотр: С помощью стетоскопа врач вашего ребенка выслушает приглушенные звуки дыхания на пораженной стороне или их отсутствие.
- Рентген грудной клетки: Этот рентгенологический тест покажет пневмоторакс, если он присутствует.
Лечение спонтанного пневмоторакса зависит от продолжительности, тяжести симптомов и размера пневмоторакса.
Изображения спонтанного пневмоторакса
Это рентген грудной клетки пациента с коллапсом легкого.На изображении показан большой правосторонний пневмоторакс, вызванный скоплением воздуха в пространстве вокруг легкого.
Это изображение показывает грудную трубку, помещенную между ребрами, — один из вариантов лечения пациентов с большим пневмотораксом и тяжелыми симптомами.
Установка плевральной дренажной трубки может помочь выпустить воздух, скопившийся в пространстве вокруг легкого, и позволить легкому снова расшириться.
Установка плевральной дренажной трубки может помочь выпустить воздух, скопившийся в пространстве вокруг легкого, и позволить легкому снова расшириться.1 из 1
Пациентам, которые обращаются за лечением по поводу минимальных или исчезающих симптомов по прошествии более 24 часов, будет сделан рентген грудной клетки для определения лечения.Если визуализация выявляет только небольшой пневмоторакс, пациенту может потребоваться только кислородная добавка и наблюдение в больнице в течение короткого периода времени.
Пациентам с большим пневмотораксом, которые обращаются за лечением в течение короткого времени с момента возникновения и имеют более серьезные симптомы, может потребоваться установка дренажной трубки (вставленной между ребрами) для снятия напряжения. В большинстве случаев размещение грудной трубки позволяет легкому полностью и быстро расшириться.
Пневматическую трубку можно оставить на несколько дней.В течение этого времени ваш ребенок должен оставаться в больнице для продолжения обследования. Она сделает серию рентгеновских снимков грудной клетки, чтобы контролировать пневмоторакс и определить, улучшается он или ухудшается.
Некоторые пациенты с пневмотораксом также могут получать дополнительный кислород, который может улучшить симптомы и помочь воздуху вокруг легких реабсорбироваться быстрее.
Пациенты с постоянной утечкой воздуха из плевральной дренажной трубки в течение более пяти дней или пациенты с рецидивирующим или двусторонним спонтанным пневмотораксом могут быть кандидатами на операцию.Узнайте больше об операции по поводу коллапса легкого.
Если вашему ребенку сделана операция или он проходит стационарное лечение с использованием дренажной трубки или кислородной терапии для лечения спонтанного пневмоторакса, вам необходимо записаться на прием к хирургу для последующего наблюдения через три-четыре недели после выписки.
После того, как ваш ребенок прошел курс лечения от спонтанного пневмоторакса, важно внимательно следить за его здоровьем.
Позвоните врачу, если у вашего ребенка возникнут какие-либо из следующих симптомов:
- Температура выше 101 градуса по Фаренгейту
- Признаки инфицирования участков разрезов, в том числе: покраснение, желтые или зеленые выделения, болезненность, тепло или неприятный запах
- Любые другие проблемы
Если ваш ребенок страдает одним из следующих признаков или симптомов, его необходимо как можно скорее доставить в отделение неотложной помощи для получения надлежащего лечения:
- Внезапное начало боли в груди
- Одышка или затрудненное дыхание
Влияние ингибиторов ренин-ангиотензиновой системы на инфекции нижних дыхательных путей при диабете 2 типа: исследование диабета Фримантла, фаза II
Резюме
ЦЕЛЬ Определить, защищают ли ингибиторы АПФ (ACEi) и блокаторы рецепторов ангиотензина (ARB) против инфекций нижних дыхательных путей, осложняющих диабет 2 типа.
ДИЗАЙН И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ Из 1732 участников с диабетом, набранных для длительной обсервационной фазы II исследования диабета Фримантла (FDS2) в период с 2008 по 2011 гг., У 1482 был подтвержденный диабет 2 типа (средний возраст 65,8 лет и средняя продолжительность диабета 9,0 лет; 51,6 % были мужчинами). За всеми наблюдались госпитализации по поводу пневмонии / гриппа или смерти от пневмонии / гриппа, что было подтверждено подтвержденной связью административных данных от начала исследования до конца 2016 года. Регрессия Кокса и регрессия конкурирующего риска использовались для выявления независимых предикторов этого исхода.
РЕЗУЛЬТАТЫ Две трети участников ( n = 982) принимали ACEi и / или ARB при входе в исследование (498 [33,6%] ACEi, 408 [27,5%] ARB, 76 [5,1%] оба) . В течение 9 511 человеко-лет наблюдения (среднее ± стандартное отклонение 6,4 ± 2,0 года) 174 участника перенесли пневмонию / грипп (156 госпитализаций и 18 летальных исходов без госпитализации).
В регрессионном анализе Кокса исходное использование ИАПФ / БРА было независимо связано со снижением риска возникновения пневмонии / гриппа (отношение рисков для конкретных причин [HR] 0.64 [95% ДИ 0,45, 0,89], P = 0,008). Учет конкурирующего риска смерти не изменил этот результат (подраспределение HR 0,67 [0,48, 0,95], P = 0,024), и аналогичное снижение наблюдалось для ACEi, только ARB и комбинированной терапии ACEi / ARB. Не было значительных изменений в использовании ACEi / ARB во время последующего наблюдения [взаимодействие с ln (время), P = 0,70]. Ранее сообщалось о других значимых предикторах пневмонии / гриппа, клинически вероятных переменных.
ВЫВОДЫ ИАПФ / БРА снижают риск пневмонии / гриппа у людей с диабетом 2 типа.
Введение
Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что риск инфекций нижних дыхательных путей повышается у людей с диабетом 2 типа (1–3) и что связанная с этим смертность выше, чем у людей без диабета (4). Кроме того, хотя частота хронических сосудистых осложнений диабета снизилась за последние два десятилетия (5), эта тенденция не наблюдается в отношении инфекций.В отличие от неуклонного сокращения числа взрослых без диабета, частота госпитализаций по поводу пневмонии оставалась относительно стабильной среди людей с диабетом в США в последние годы (6). Поскольку диабет является сильным фактором риска развития легочных осложнений коронавирусной болезни 2019 (COVID-19) (7), со временем это расхождение должно стать более заметным.
Одним из факторов, который был идентифицирован как потенциально обеспечивающий защиту от внебольничных инфекций, является использование лекарств, которые ингибируют ренин-ангиотензиновую систему (РАС) и, таким образом, ослабляют побочные эффекты окислительного стресса и воспаления, опосредованного РАС (8).В случае инфекций нижних дыхательных путей результаты метаанализа показали, что ингибиторы АПФ (ACEi), но не блокаторы рецепторов ангиотензина (ARB), защищают от пневмонии в общих популяционных исследованиях (9).
Однако более недавнее исследование показало, что БРА более эффективны, чем ИАПФ, в профилактике пневмонии у людей с хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ) (10). Одно исследование, проведенное в Великобритании на базе первичной медико-санитарной помощи, с участием людей с диабетом показало, что иАПФ предотвращает внебольничную пневмонию (11).Эквивалентных исследований БРА при диабете не проводилось, но поскольку диабет связан с прогрессирующей легочной дисфункцией (12), ответ на этот класс по сравнению с ИАПФ может быть аналогичен таковому при ХОБЛ (10).
Ввиду непоследовательных и неполных данных по диабету, цель настоящего исследования состояла в том, чтобы изучить, связано ли использование ИАПФ или БРА со снижением частоты госпитализаций по поводу инфекций нижних дыхательных путей у репрезентативных людей с типом инфекции. 2 сахарный диабет.Поскольку существует большое количество других признанных факторов риска для этого типа инфекции (13), важно включить возможные смешивающие переменные в оценку независимого вклада ингибиторов РАС, что является ограничением предыдущих исследований (9–11). Ингибиторы РАС обычно используются в качестве гипотензивных средств и для ренопротекции при диабете 2 типа (14), но положительное влияние на частоту инфекций нижних дыхательных путей может оправдать их более широкое использование.
Дизайн и методы исследования
Место исследования, участники и одобрения
Фаза II исследования диабета Фримантла (FDS2) — это продольное обсервационное исследование, проводимое в городском сообществе, определенном почтовым индексом, с населением 157000 человек, окружающих город Фримантл в штат Западная Австралия (Вашингтон) (15).Социально-экономические данные, касающиеся дохода, занятости, жилья, транспорта и других переменных в исследуемой области, показывают средний Индекс относительных социально-экономических преимуществ и недостатков 1033 с диапазоном по почтовому индексу 977–1113, цифры аналогичны показателям граждан Австралии.
среднее ± стандартное отклонение, которые установлены на уровне 1000 ± 100 (16).
Описания набора FDS2, характеристики выборки и подробные сведения о не набранных на работу лицах с диабетом были ранее опубликованы (15). Вкратце, люди, проживающие в зоне охвата с подтвержденным врачом диагнозом диабета (за исключением гестационного сахарного диабета), были идентифицированы через все доступные больничные и общественные источники.Из 4639 больных диабетом, выявленных в период с 2008 по 2011 гг., 1668 (36,0%) были приняты на работу в FDS2. Бывшие участники Фазы I FDS, набранные в период с 1993 по 1996 год и переехавшие из зоны охвата ( n = 64), также были набраны, в результате чего общая когорта составила 1732 человека. Средний ± стандартное отклонение исходный возраст набранных в FSD2 составлял 62,0 ± 13,8 по сравнению с 61,3 ± 17,4 года у пациентов, идентифицированных, но не набранных; 52,2% и 52,4%, соответственно, были мужчинами; и 90,1% и 89,5%, соответственно, имели диабет 2 типа ( P ≥ 0.По 17 в каждом случае) (17).
Процедуры исследования
Все участники FDS2 были приглашены на очные оценки при въезде, а затем раз в два года, перемежаясь с рассылкой раз в два года почтовых вопросников (15). Личные оценки включали стандартизированный комплексный опросник и физикальное обследование, а также биохимические тесты натощак, проведенные в единой лаборатории, аккредитованной на национальном уровне. Было предложено, чтобы участники приносили все лекарства / рецепты на каждое посещение, и детали были проверены и записаны.Были задокументированы истории курения, употребления алкоголя и вакцинации. ИМТ определялся вместе с индексом формы тела (ABSI), который представляет собой более надежную оценку висцерального ожирения (18). Исследование функции легких проводилось в соответствии со стандартами спирометрии Американского торакального общества (19).
Диабет 2 типа у участников был установлен на основании истории лечения диабета (особенно инсулина и его начала относительно диагноза), ИМТ, возраста на момент постановки диагноза, характера первого обращения и / или самоидентификации.
Среди 1551 пациента с клинически определенным диабетом 2 типа последующее тестирование на антитела против GAD и моногенный диабет снизило это число до 1482 с истинным диабетом 2 типа (16). Расовая / этническая принадлежность была классифицирована на основе самостоятельного выбора, страны / страны рождения и рождения родителей / бабушек и дедушек, а также языка (языков), на котором говорят дома, как англо-кельтский, южноевропейский, другой европейский, азиатский, аборигенный или смешанный. /Другие.
Осложнения диабета были идентифицированы с использованием стандартных определений (20).Альбуминурию оценивали путем измерения отношения альбумина к креатинину в моче ранним утром и по оценке почечной недостаточности на основе расчетной скорости клубочковой фильтрации (рСКФ) (21). Периферическая сенсорная нейропатия была определена с использованием клинической части Мичиганского инструмента для скрининга нейропатии. Ретинопатия определялась как одна микроаневризма глаза или хуже, предыдущее лазерное лечение на фотографии глазного дна или оценка офтальмолога. Участники были классифицированы как имеющие ишемическую болезнь сердца, если в анамнезе были инфаркт миокарда, стенокардия, аортокоронарное шунтирование или ангиопластика, и как имеющие цереброваскулярное заболевание, если в анамнезе был инсульт или транзиторная ишемическая атака.Заболевание периферических артерий определялось как лодыжечно-плечевой индекс ≤0,90 или связанная с диабетом ампутация нижней конечности.
Установление результатов
Сбор данных о госпитальной заболеваемости (HMDC) содержит информацию обо всех государственных / частных госпитализациях в Западной Австралии с 1970 года, в то время как Реестр рождений, смертей и браков регистрирует подробную информацию обо всех смертях в Западной Австралии (22). FDS2 был связан с этими базами данных через систему передачи данных Западной Австралии (WADLS), одобренную Комитетом по этике исследований человека Департамента здравоохранения штата Вашингтон, для предоставления проверенных данных об инцидентах до конца 2016 года.
Представляющими интерес исходами во время последующего наблюдения были госпитализации по поводу основных бактериальных и вирусных паренхиматозных инфекций легких, пневмонии или гриппа с использованием кодов J10 – J18 МКБ-10, австралийской модификации (МКБ-10-AM), которые были ранее утверждены (23). . Также были выявлены случаи смерти от пневмонии / гриппа или от них на основании свидетельства о смерти или заключения коронера.
Сбор данных о госпитальной заболеваемости использовался для дополнения данных, полученных с помощью оценок FDS2, относящихся к распространенному / предшествующему заболеванию в течение 5 лет до включения в исследование.Эти данные были использованы для расчета индекса коморбидности Чарлсона (CCI) (24), который включает в себя инфаркт миокарда, сердечную недостаточность, цереброваскулярное заболевание, заболевание периферических артерий, хроническое заболевание легких, ревматизм, язвенную болезнь, гемипарез или парапарез в анамнезе. почечная недостаточность, заболевание печени и рак. Для целей настоящего исследования мы исключили состояния, закодированные как хронические осложнения диабета (коды МКБ-9, клиническая модификация [МКБ-9-CM] 250 и коды МКБ-10-AM E10 – E14).
Статистический анализ
Компьютерные пакеты IBM SPSS Statistics 25 (IBM Corporation, Армонк, Нью-Йорк) и Stata / SE 15 (StataCorp, Колледж Стейшн, Техас) использовали для статистического анализа. Данные представлены в виде пропорций, среднего ± стандартное отклонение, среднего геометрического (стандартное отклонение) или, если переменные не соответствуют нормальному или логнормальному распределению, медианы и межквартильного размаха. Для независимых выборок двусторонние сравнения пропорций проводились с помощью точного критерия Фишера, для нормально распределенных переменных — с помощью теста Стьюдента t , а для переменных с ненормально распределенными — с помощью теста Манна-Уитни U .Множественная логистическая регрессия (обратное пошаговое условное моделирование с P <0,05 для ввода переменной и ≥0,05 для удаления) использовалась для определения ассоциированных с исходным уровнем использования ACEi / ARB.
Регрессионное моделирование Кокса использовалось для определения независимых предикторов времени до первой госпитализации или смерти от пневмонии / гриппа или смерти от них. Переменные были включены, если они были клинически правдоподобными с двумерной величиной P <0,20. Они удалялись по одному, сначала те, которые имели наименьшую статистическую значимость, до тех пор, пока все переменные в модели не стали значимыми при P <0.05. Использование ACEi / ARB при входе в исследование было затем добавлено в модель как бинарная переменная (без использования ACEi / ARB, использование ACEi / ARB) и как категориальная переменная (без использования ACEi / ARB, только ACEi, только ARB). , как ACEi, так и ARB). Моделирование регрессии конкурирующего риска Файна и Грея было выполнено аналогичным образом, чтобы учесть конкурирующий риск смерти от причин, отличных от пневмонии или гриппа (25). Предположение о пропорциональных рисках было проверено для каждой модели с использованием остатков Шенфельда для индивидуальных и глобальных ковариат, а также с использованием изменяющихся во времени ковариат.У 34 участников (2,3%) отсутствовали данные по одной или нескольким переменным в окончательных моделях. В качестве анализа чувствительности шесть переменных с отсутствующими данными были многократно вменены (× 20), и анализ был повторен с вмененными данными.
Результаты
Исходные характеристики
На момент включения в исследование 1482 участника FDS2 с диабетом 2 типа имели средний возраст ± SD 65,8 ± 11,6 лет, медианную продолжительность диабета 9,0 лет (межквартильный диапазон 3,0–16,0) и 51,6% были мужчинами. Две трети ( n = 982) принимали ACEi и / или ARB при входе в исследование (498 [33.6%] ACEi, 408 [27,5%] ARB и 76 [5,1%] оба). Независимые партнеры базового использования ACEi и / или ARB показаны в таблице 1 (см. Дополнительную таблицу 1 для сравнения двух переменных). Использование ACEi / ARB было связано с более длительной продолжительностью диабета и более высоким ИМТ и сгруппировано с другими фармакотерапевтическими препаратами, включая липид-модифицирующие агенты (с дополнительной обратной связью с общим холестерином в сыворотке), блокаторы кальциевых каналов, диуретики и аспирин.
Было отмечено постепенное увеличение использования с увеличением экскреции альбумина с мочой, в то время как участники с рСКФ ≥45 и <60 мл / мин / л.73 человека 2 с большей вероятностью принимали ACEi / ARB, чем пациенты с рСКФ за пределами этого диапазона. Хотя участники с заболеванием периферических артерий с большей вероятностью получали лечение ИАПФ / БРА, чем участники без ИАП, пациенты с CCI ≥3 с меньшей вероятностью принимали эти препараты, чем пациенты с более низким бременем сопутствующих заболеваний.
Отношения шансов 95% доверительный интервал для независимых исходных ассоциаций использования ACEi / ARB у участников FDS2 с диабетом 2 типа
Случай пневмонии / гриппа и изменения в использовании ингибиторов RAS
В течение 9511 человеко-лет наблюдения (среднее ± SD 6.4 ± 2,0 года) до первой госпитализации по поводу пневмонии или гриппа, смерти или конца декабря 2016 г. — в зависимости от того, что наступит раньше — 174 (11,7%) участников перенесли эпизодическую пневмонию или грипп (156 госпитализаций по поводу пневмонии / гриппа или с ними и 18 смертность от пневмонии / гриппа или от них без госпитализации [приблизительная заболеваемость 18,3 на 1000 человеко-лет]).
Исходные характеристики когорты, классифицированной по статусу пневмонии / гриппа, показаны в таблице 2. По сравнению с участниками, у которых не было инфекций нижних дыхательных путей во время последующего наблюдения в двумерном анализе, пациенты с пневмонией / гриппом были старше и старше. менее образованные изначально, с меньшей вероятностью состояли в браке или фактических отношениях, с меньшей вероятностью были англо-кельтскими и с большей вероятностью были коренными жителями и потребляли меньше алкоголя.У них была более продолжительная продолжительность диабета и большее абдоминальное ожирение, и они с большей вероятностью получали лечение инсулином. У них была более высокая частота пульса в состоянии покоя и более низкое диастолическое артериальное давление, более высокая экскреция альбумина с мочой и более низкая рСКФ, а также более высокая вероятность хронических сосудистых осложнений диабета.
Они с большей вероятностью были госпитализированы с пневмонией / гриппом до включения в исследование, с большей вероятностью были вакцинированы как против гриппа, так и от пневмококка, а также имели худшую легочную функцию.
Исходные данные, ассоциированные с инцидентной госпитализацией или смертью от пневмонии или гриппа у участников FDS2 с диабетом 2 типа
Предикторы первой госпитализации или смерти от пневмонии / гриппа
Результаты моделирования регрессии Кокса: Обобщено в Таблице 3. После корректировки для наиболее экономичной модели независимых участников первой госпитализации в связи с пневмонией или гриппом, либо со смертью от них, либо с ними, использование ИАПФ или БРА на исходном уровне было связано со значительным, 36%, сниженным риском инцидентная пневмония / грипп (отношение рисков для конкретных причин [csHR] 0.64 [95% ДИ 0,45, 0,89], P = 0,008). Другими значимыми переменными в модели были пожилой возраст, коренная и другая европейская национальность, повышение HbA 1c и ABSI, увеличение частоты сердечных сокращений и снижение диастолического артериального давления, увеличение экскреции альбумина с мочой и хроническая болезнь почек 3 или 4 стадии, использование ингибиторов протонной помпы , повышенная ХИМ и предшествующая госпитализация с пневмонией / гриппом.
Таблица 3Модели независимых исходных предикторов первой госпитализации по поводу пневмонии или гриппа, смерти от пневмонии или гриппа или смерти от них
Чтобы выяснить, существуют ли различия по типу ингибитора РАС, мы использовали категориальные переменные для использования ИАПФ / БРА (т.е., без ACEi / ARB, только ACEi, только ARB, как ACEi, так и ARB) в одной и той же модели Кокса. Соответствующие скорректированные значения csHR без использования ACEi / ARB в качестве эталона составили 0,66 (95% ДИ 0,45, 0,97) ( P = 0,036), 0,62 (0,41, 0,93) ( P = 0,020) и 0,60 (0,30, 1,17). ) ( P = 0,13) соответственно.
Принятие во внимание конкурирующего риска смерти от других причин во время последующего наблюдения ослабило снижение риска, но оно осталось значительным (отношение рисков субраспределения [sdHR] 0,67 [95% ДИ 0.48, 0,95], P = 0,024). (См. Таблицу 3.) Предположение о пропорциональных рисках не было нарушено ни для одной из переменных в моделях ( P ≥ 0,31) или в целом ( P = 0,65).
Модели, использующие данные с множественным условным исчислением, дали аналогичные результаты. Для модели Кокса скорректированное csHR для использования ACEi / ARB составляло 0,61 (95% ДИ 0,44, 0,85) ( P = 0,003), а для модели конкурирующего риска скорректированное sdHR составляло 0,70 (0,50, 0,98) ( P = 0,039). При очных оценках раз в два года аналогичное количество участников принимало ИАПФ или БРА по сравнению с исходным уровнем (68.3% из 1152 в год 2, 69,5% из 893 в год 4 и 71,3% из 739 в год 6). Использование двоичной переменной ACEi / ARB не менялось во времени [взаимодействие с ln (время), P = 0,70].
Смертность
Из участников, перенесших эпизод пневмонии / гриппа, 88 были госпитализированы и оставались живы к концу периода наблюдения (конец 2016 г.), 68 были госпитализированы, но умерли к концу 2016 г., а 18 умер от пневмонии или от пневмонии, но не был госпитализирован. Из 68 госпитализированных пациентов, которые умерли во время наблюдения, среднее время ± стандартное отклонение между госпитализацией и смертью составило 586 ± 626 дней, без существенной разницы по статусу лечения ИАПФ / БРА (21 не лечился, 563 ± 600 дней, vs.47 пролеченных, 597 ± 644 дня; Тест Манна-Уитни U , P = 0,98). Три участника, которые не принимали ИАПФ / БРА (14,3%), и 10 участников (21,3%) умерли в течение 30 дней после первой госпитализации по поводу пневмонии / гриппа или от них ( P = 0,74).
Выводы
Настоящее исследование показывает, что использование ИАПФ и / или БРА защищало от госпитализации по поводу пневмонии и гриппа независимо от ряда признанных факторов риска в течение среднего периода наблюдения> 6 лет в репрезентативном сообществе основанная когорта людей с диабетом 2 типа.
Два класса терапии ингибиторами РАС, как монотерапия, так и в комбинации, имели сходные эффекты, обеспечивая снижение частоты этих инфекций нижних дыхательных путей на ≥30% после корректировки. Конкурирующий риск смерти имел лишь незначительное влияние на величину пользы, и не было зависящего от времени влияния приема препаратов ACEi / ARB. Эти данные имеют значение для лечения, особенно в эпоху, когда инфекции нижних дыхательных путей остаются основной причиной госпитализации по поводу инфекции у людей с диабетом (1,6), что все чаще происходит из-за COVID-19 (7).
Опубликованные на сегодняшний день доказательства того, что использование ингибиторов RAS может быть полезным в этом отношении, противоречивы. Метаанализ общих популяционных исследований выявил снижение заболеваемости пневмонией на 34% при применении ИАПФ, что близко к 36% -ной защите при применении любого ингибитора РАС в текущем исследовании, но без значительного улучшения при использовании БРА (9). Единственное специфичное для диабета исследование, ретроспективное исследование с участием большой базы данных исследований общей практики Великобритании, обнаружило меньший, но все же значимый защитный эффект в 28% от ACEi, но БРА не рассматривались, не было дифференциации по типу диабета, и там была ограниченная доступность смешивающих переменных (11).Недавнее тайваньское исследование показало, что БРА более эффективны, чем ИАПФ в профилактике пневмонии при ХОБЛ (10), и мы были обеспокоены тем, что это открытие может иметь отношение к диабету 2 типа из-за прогрессирующей, в значительной степени рестриктивной легочной дисфункции, о которой постоянно сообщалось. (12). Тем не менее, несмотря на противоречивые результаты для БРА в предыдущих исследованиях (9,10), мы обнаружили, что БРА и ИАПФ имели сходные эффекты в нашей хорошо охарактеризованной когорте людей с диабетом 2 типа.
Хотя есть доказательства того, что комбинация ACEi и ARB полезна при протеинурии (26) и сердечной недостаточности (27), существуют также побочные эффекты, включая острое повреждение почек (AKI), гиперкалиемию и гипотензию (28).
В соответствии с исследованиями в других странах (29,30), каждый 13 из наших участников, принимавших ингибитор РАС, проходил комбинированную терапию. Эта подгруппа, по-видимому, с учетом ограничений небольшого размера выборки и, следовательно, низкой статистической мощности, имела преимущества, аналогичные преимуществам монотерапии для профилактики пневмонии / гриппа (снижение на 40%, незначительное). Руководства обычно рекомендуют временное прекращение терапии ингибиторами РАС во время интеркуррентных заболеваний, таких как пневмония / грипп, из-за риска ОПП и его последствий, но обоснованность такой практики подвергается сомнению (31).У нас не было подробных данных о стационарном лечении и ведении пациентов после выписки, включая использование ингибиторов РАС, но мы не обнаружили существенной разницы в смертности в зависимости от предшествующего статуса лечения ИАПФ / БРА, в том числе через 30 дней после выписки.
Другие важные независимые предикторы первой госпитализации или смерти от пневмонии / гриппа в наших многомерных моделях соответствовали тем, о которых сообщалось ранее в исследованиях пневмонии как в общей популяции (13,32–34), так и в популяции с диабетом ( 3), включая возраст, коренное население Австралии, избыточный вес, хроническое заболевание почек и альбуминурию, предшествующую госпитализацию по поводу респираторной инфекции, терапию ингибиторами протонной помпы и гликемический контроль.Курение и ХОБЛ являются другими признанными факторами риска в общих популяционных исследованиях (13), но не в текущем исследовании. Тем не менее, ХОБЛ, вероятно, была отнесена к категориям CCI или частоте пульса в состоянии покоя (35), особенно потому, что легочная функция не была значимым прогностическим фактором в наших моделях, в то время как низкий уровень курения у наших участников (менее одного из восьми) мог скрыть ассоциацию. Обратная связь с диастолическим артериальным давлением и, как следствие, широким пульсовым давлением может указывать на связь с сердечно-сосудистыми заболеваниями, которая не была согласована в общих популяционных исследованиях (13).
Участники, этническая принадлежность которых была из частей Европы, отличных от Великобритании / Ирландии и стран Южной Европы, имели повышенный риск пневмонии / гриппа, что отражает региональные различия европейского населения в целом (36). Ни пневмококковая вакцина, ни вакцинация против гриппа не были прогностическими, что отражает общие популяционные исследования (13).
Ведутся споры о том, может ли использование ACEi / ARB, назначенных по общепринятым показаниям, способствовать развитию инфекции COVID-19 и ее осложнений или, в качестве альтернативы, обеспечить кардиореспираторную защиту (37), но большинство руководств рекомендует не прекращать их в качестве меры предосторожности. (38).Кроме того, имеющаяся информация свидетельствует о том, что, хотя COVID-19 сам по себе вызывает пневмонию, вторичная бактериальная легочная инфекция может осложнять до половины смертельных случаев (39). Настоящие данные предоставляют некоторую поддержку для продолжения терапии ИАПФ или БРА у пациентов из группы риска или пациентов с легкими симптомами, которые относятся к группе низкого риска ОПП из-за потери жидкости (31).
Текущее исследование имело ограничения. Данные FDS носили наблюдательный характер, но мало доказательств того, что оценки эффектов вмешательства в хорошо проведенных наблюдательных исследованиях постоянно больше, чем оценки из рандомизированных контролируемых исследований или качественно отличаются от них (40).Мы не изучали зависимости «доза-ответ», поскольку нашей целью было оценить, было ли назначение обычного лечения ИАПФ / БРА связано с госпитализацией от пневмонии / гриппа и летальным исходом. Выбор дозы будет зависеть от переносимости, а также от сердечно-сосудистых и почечных показаний, которые не зависят от инфекции. Независимые участники исходного уровня использования ИАПФ / БРА в значительной степени соответствовали показаниям и предупреждениям / противопоказаниям для сердечно-сосудистой системы / почек, которые не были напрямую связаны с инфекцией, что минимизировало риск искажения показаний.
Сильные стороны текущего исследования включают перспективный дизайн, большое количество пациентов, подробные оценки и определение конечных точек посредством подтвержденной связи данных.
Настоящие данные представляют собой надежное расширение и разъяснение опубликованных исследований, в которых изучается взаимосвязь между применением ИАПФ / БРА и инфекциями нижних дыхательных путей в контексте диабета 2 типа. Подробный характер данных FDS2 позволяет оценивать положительные эффекты терапии ингибиторами РАС независимо от важных мешающих переменных, в то время как мы также допускаем использование этих методов лечения в зависимости от времени и сопутствующий риск смерти.Наши результаты показывают, что профилактика пневмонии / гриппа у людей с диабетом может представлять собой новое показание для этих методов лечения, особенно в таких ситуациях, как нынешняя пандемия COVID-19, когда легочные инфекции вызывают особую озабоченность.
Информация о статье
Благодарности. Авторы выражают благодарность сотрудникам FDS2, исследователям и участникам, персоналу Западно-Австралийского отделения связи данных, Службе сбора данных о госпитальной заболеваемости, Регистру рождений, смертей и браков, Национальной корональной информационной системе и Департаменту юстиции штата Виктория. Безопасность сообщества для использования данных файла записи единицы причины смерти.
Финансирование. Настоящее исследование финансировалось Национальным советом по здравоохранению и медицинским исследованиям Австралии (гранты на проекты 513781 и 1042231). T.M.E.D. поддерживается стипендией практиков Фонда будущих медицинских исследований.
Финансирующие органы не принимали участия в разработке исследования, сборе данных, анализе и интерпретации результатов или написании этой рукописи.
Двойственность интересов. О потенциальных конфликтах интересов, относящихся к этой статье, не сообщалось.
Авторские взносы.
T.M.E.D., главный исследователь FDS2, задумал исследование, предоставил клиническую интерпретацию и подготовил окончательную версию рукописи. W.A.D., соисследователь FDS2, предоставил статистические советы и отредактировал рукопись. T.M.E.D. является гарантом этой работы и, как таковой, имеет полный доступ ко всем данным в исследовании и берет на себя ответственность за целостность данных и точность анализа данных.
- Поступила 20.04.2020 г.
- Принято 27 мая 2020 г.
- © 2020 Американская диабетическая ассоциация
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка вашего браузера для приема файлов cookie
Существует множество причин, по которым cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее частые причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки своего браузера, чтобы он принимал файлы cookie, или чтобы спросить, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает вас, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, используйте кнопку «Назад» и примите файлы cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Если вы подозреваете это, попробуйте другой браузер.
- Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы исправить это, установите правильное время и дату на своем компьютере.
- Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Чтобы предоставить доступ без файлов cookie потребует, чтобы сайт создавал новый сеанс для каждой посещаемой страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, пока вы не введете его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступа к остальной части вашего компьютера, и только сайт, который создал файл cookie, может его прочитать.
Многоцентровый анализ микробиоты мокроты у больных туберкулезом
Abstract
Влияние туберкулеза и противотуберкулезной терапии на состав и изменение микробиоты легких человека было объектом нескольких исследований. Однако до сих пор не было представлено четких результатов и взаимосвязи между M . tuberculosis легочная инфекция и резидентная микробиота легких остается неясной. В этой работе мы описываем результаты, полученные в результате многоцентрового исследования микробиоты образцов мокроты от пациентов с туберкулезом или неродственными заболеваниями легких и здоровых доноров, привлеченных в Швейцарии, Италии и Бангладеш, с конечной целью открытия биомаркера на основе микробиоты, связанного с туберкулез.Бактериальная амплификация 16S рДНК, высокопроизводительное секвенирование и обширный биоинформатический анализ выявили специфическую для пациента флору и высокую вариабельность численности таксонов.
Среди зачисленных лиц не удалось идентифицировать общую сигнатуру, за исключением незначительных различий, которые не соответствовали различным географическим условиям. Более того, противотуберкулезная терапия не вызвала каких-либо серьезных изменений в разнообразии микробиоты, что исключает ее использование в качестве биомаркера для наблюдения за больными туберкулезом, проходящими лечение.
Образец цитирования: Sala C, Benjak A, Goletti D, Banu S, Mazza-Stadler J, Jaton K, et al. (2020) Многоцентровый анализ микробиоты мокроты у больных туберкулезом. PLoS ONE 15 (10): e0240250. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250
Редактор: Каталин Андреа Уилкинсон, Кейптаунский университет, ЮЖНАЯ АФРИКА
Поступила: 2 марта 2020 г .; Одобрена: 22 сентября 2020 г .; Опубликовано: 12 октября 2020 г.
Авторские права: © 2020 Sala et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.
Доступность данных: Необработанные чтения были депонированы в Архиве считывания последовательностей (SRA) под номером доступа PRJNA611472 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/sra/PRJNA611472). Таблицы подсчета и код, использованный в анализах, размещены на https: // github.ru / abenjak / TB_microbiome_paper.
Финансирование: CS получил финансирование от Швейцарского научно-исследовательского института вакцин (http://swissvaccineresearchinstitute.ch/). Спонсор не имел никакого отношения к дизайну исследования, сбору и анализу данных, принятию решения о публикации или подготовке рукописи.
Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.
Введение
Туберкулез (ТБ) — широко распространенное инфекционное заболевание, вызываемое Mycobacterium tuberculosis , которое передается через капли аэрозоля, содержащие бациллы, выделяемые инфицированными людьми.В 2018 году Всемирная организация здравоохранения оценила 10 миллионов новых случаев туберкулеза во всем мире, которые привели к 1,6 миллионам смертельных случаев, таким образом оценивая туберкулез как основную причину смерти от одного патогена [1].
М . tuberculosis На патогенез и исход ТБ-инфекции влияют несколько факторов, таких как бактериальное происхождение [2], лекарственная чувствительность штаммов [3], коинфекция ВИЧ [4] или цитомегаловирусом (CMV) [5], сопутствующие заболевания, такие как диабет [6], генетические предрасполагающие факторы (например, дефицит IFN-γ / IL-12 [7]) и недоедание [8].
Одним из возникающих факторов-хозяев, которые могут играть роль в заболевании туберкулезом, является микробиота, которая определяется как микробное сообщество, населяющее несколько участков тела, включая кишечник [9], влагалище, легкие и мочевой пузырь [10–12]. Комменсальные микробные сообщества живут в этих отделах слизистой оболочки и, как полагают, положительно влияют на здоровье человека, модулируя активность иммунной системы, обеспечивая устранение неэффективно работающих иммунных клеток и защищая хозяина от патогенов [11,13].Нарушение микробиоты (дисбиоз), вызванное лечением антибиотиками, факторами питания или инфекциями, может привести к дисфункции соответствующих органов [14], тем самым способствуя развитию заболевания. Было показано, что антибиотикотерапия может изменять состав микробиоты и, в некоторых случаях, связана с неблагоприятными последствиями для здоровья пациентов [15].
Противотуберкулезное лечение является длительным (не менее шести месяцев для случаев лекарственной чувствительности) и включает комбинацию лекарств узкого, а также широкого спектра действия в схемах, которые могут повлиять на структуру и состав микробных сообществ, сосуществующих в пределах хозяин.
Было показано, что противотуберкулезное лечение первой линии (состоящее из изониазида, рифампицина, этамбутола и пиразинамида) мало влияет на состав микробиоты в кишечнике больных ТБ, хотя относительная численность некоторых таксонов ( Lactobacillus и Prevotella ) оказалось измененным [16].
Исследования, проведенные на мышиной модели ТБ, показали, что колонизация кишечника Helicobacter hepaticus приводит к усилению воспаления легких и патологии при заражении M . туберкулез [17,18]. С другой стороны, похоже, что H . pylori имеет противоположный эффект [19]. К сожалению, до сих пор было проведено мало исследований на людях, и они дали противоречивые результаты. В одном исследовании не было обнаружено значительных изменений микробиоты кишечника у лиц с латентной инфекцией ТБ [16], в то время как в другом были обнаружены изменения в численности бактерий, продуцирующих короткоцепочечные жирные кислоты [20,21]. Интересно, что исследование, посвященное одному случаю ТБ с множественной лекарственной устойчивостью, отобранному во время терапии, показало, что кишечная флора истощилась в результате длительного лечения препаратами второго ряда [22].В целом, эти данные предполагают наличие взаимодействия между комменсальными кишечными микробами и заболеваниями легких через ось кишечник-легкие. В частности, метаболиты, продуцируемые кишечными бактериями, влияют на иммунные реакции в дыхательных путях, как в случае аллергической астмы [23–25].
Взаимодействие между микробиотой дыхательных путей и туберкулезом было предметом различных анализов, обзор которых приведен в [26–28]. Большинство исследований на людях проводилось на образцах мокроты или мазках из зева и ротоглоточного секрета с помощью амплификации и секвенирования рибосомной ДНК 16S (рДНК).В целом, результаты ограничены и противоречивы, с высокой вариабельностью, измеренной в различных экспериментальных условиях. Например, Куи и его коллеги показали, что активное заболевание ТБ связано с более высоким разнообразием таксонов [29].
Другая группа обнаружила несколько различий между случаями ТБ и контрольной группой, ограничившись Mogibacterium , Moryella и Oribacterium [30]. Третье исследование показало, что Streptococcus , Prevotella и Neisseria spp.были более распространены у больных туберкулезом, чем в когорте здоровых [31]. Напротив, Ву и его сотрудники обнаружили, что количество Prevotella было снижено в случаях туберкулеза по сравнению со здоровым контролем [32], тогда как Ботеро сравнил бактериальные и грибковые таксоны, обнаруженные в образцах мокроты, с таксонами в мазках из носа у больных ТБ и сообщил, что они были отчетливыми [33]. С другой стороны, исследование, основанное на бронхоальвеолярном лаваже, обнаружило больше Cupriavidus , Mycobacterium и Porphyromonas у людей с поражениями ТБ и более высокое содержание Streptococcus в контрольной группе [34].
В данной работе мы проанализировали таксономический состав микробиоты мокроты у больных ТБ и у контрольных субъектов (здоровых доноров или пациентов с заболеванием легких, отличным от ТБ) с помощью амплификации 16S рДНК из образцов мокроты. Мы сообщаем о микробных сообществах конкретных пациентов, что не позволило экстраполировать общие сигнатуры. Кроме того, лечение ТБ антибиотиками, по-видимому, не приводило к каким-либо изменениям в составе микробиоты мокроты или относительной численности видов, что препятствовало определению биомаркера на основе микробиоты.
Результаты
Обоснование и цель работы
Ранее многочисленные исследования продемонстрировали, как состав микробиоты кишечника, легких и кожи влияет на клиническую эволюцию различных патологий, включая воспалительные, аутоиммунные и поведенческие расстройства, а также инфекционные заболевания [35–40]. В этом многоцентровом исследовании мы исследовали состав микробиоты мокроты при туберкулезе и во время противотуберкулезного лечения.
В частности, мы набрали пациентов, страдающих туберкулезом легких, из разных стран (в основном, Бангладеш, Италии и Швейцарии), таким образом оценив микробиоту мокроты различных этнических групп, и выполнили амплификацию бактериальной 16S рДНК из их образцов мокроты с последующим высокопроизводительным секвенированием.Наши цели заключались в следующем:
- Проанализируйте и сравните состав микробиоты мокроты у больных ТБ и у контрольных субъектов, не затронутых заболеванием ТБ, но здоровых или пораженных пневмонией.
- Охарактеризуйте микробиоту мокроты у больных ТБ, получающих противотуберкулезную терапию. В этом случае было проведено изучение временного курса.
Общей целью исследования было определение нового биомаркера на основе состава микробиоты.
Поскольку пациенты набирались в разных странах в разное время и могли подвергаться различным терапевтическим протоколам, мы ожидали, что уникальный биоинформатический анализ может оказаться невозможным, и, что наиболее важно, он будет слабым с научной точки зрения.В то время как подготовка ДНК, амплификация 16S рДНК ПЦР, подготовка библиотеки и секвенирование следовали одним и тем же протоколам на протяжении всего исследования, биоинформатические инструменты были оптимизированы, пока исследование продолжалось. По этим причинам результаты будут представлены отдельно.
Первые анализы состава микробиоты в образцах мокроты, полученных от FIND
Чтобы изучить разнообразие микробиоты мокроты у больных ТБ и сравнить ее с микробиотой пациентов, не пораженных ТБ, мы сотрудничали с FIND (Фонд инновационной новой диагностики, Женева, Швейцария), который предоставил доступ к первым проанализированным образцам.Первая партия образцов мокроты включала образцы, полученные от 15 пациентов с активным туберкулезом и от 15 человек без туберкулеза. Ни одному из этих людей не был поставлен диагноз ВИЧ. Образцы, не инфицированные туберкулезом, были взяты у пациентов из Канады (Виннипег), Гамбии, Испании (Барселона), тогда как Вьетнам, Бразилия (Сальвадор), Гамбия и Уганда представляли страны, где были взяты образцы пациентов с ТБ (Таблица 1).
Первым параметром, учитываемым при анализе, было альфа-разнообразие, которое представляет собой меру таксономического разнообразия выборок и подсчитывает количество различимых таксонов в каждой выборке [41].Никаких существенных различий не наблюдалось, что указывает на то, что образцы с туберкулезом и не с туберкулезом были одинаково разнообразны, и не было образца с большим количеством идентифицированных таксонов (S1A рис.). При рассмотрении нормализованной численности филумов в различных выборках не было отмечено иерархической кластеризации по заболеванию (туберкулез или не туберкулез) или региону происхождения, что указывает на высокую изменчивость (рис. 1А). Аналогичным образом, анализ основных компонентов (PCoA) не выявил разделения образцов мокроты (рис. 1B).
Рис. 1. Анализ первой партии образцов, полученных от FIND.
A. Тепловая карта численности филумов в выборках. Иерархическая кластеризация не разделяла данные ни по заболеванию (туберкулез — фиолетовый, не туберкулез — зеленым), ни по региону происхождения. B. PCoA (PC1 vs. PC2), отображающие все образцы, окрашенные в соответствии со страной. Различные формы (треугольник или круг) обозначают образцы TB и non-TB соответственно. Никакой сегрегации не наблюдалось.Процент отклонения, объясненный для первых компонентов, показан на вставке.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.g001
Исследование было расширено на географически подобранный набор данных, который включал 30 ВИЧ-отрицательных пациентов, 15 из которых были с активным туберкулезом, а 15 — без него. В каждой из двух групп по 8 образцов были из Вьетнама и 7 из Южной Африки (таблица 2). Как было обнаружено в предыдущем несогласованном анализе, альфа-разнообразие было одинаковым для двух групп на всех таксономических уровнях (S1B Рис).Анализ таксономического состава с помощью иерархической кластеризации выявил четкое разделение выборок ТБ и других групп на уровне семьи, в то время как влияние страны происхождения не было замечено (рис.
2A, 2B и S2A). Интересно, что партия секвенирования имела незначительное влияние, если вообще имело место, на полученные результаты (фиг. 2A и S2A фиг.). PCoA частично отделил семейства бактерий, принадлежащих к Bacteroidetes, от семейств Fusobacteria на PC1 и семейств Proteobacteria из семейств Firmicutes на PC2 (фиг. S2B), что указывает на различия в профилях численности для этих таксонов.Кроме того, дифференциальный анализ численности выявил Lachnospiraceae (Phylum Firmicutes) как одно из семейств, для которых абсолютное log2-кратное изменение больше 1 и скорректированное значение p ниже 0,05 (рис. 2C).
Рис. 2. Анализ второй партии образцов, полученных от FIND.
A. Тепловая карта численности семей в выборках. Иерархическая кластеризация показывает сегрегацию для большинства образцов TB (фиолетовый) и не TB (зеленый). Никакой сегрегации не наблюдается для партии секвенирования или региона происхождения.Аннотации строк показывают сильные стороны и значимость семей в образцах ТБ по сравнению с образцами без ТБ (дифференциальный анализ численности — см. Методы — значимый, если абсолютное log2 кратное изменение> 1 и скорректированное значение p <0,05). B. Столбчатые диаграммы для количественной оценки представлений образцов TB и non-TB в двух кластерах, полученных в A , а также их региона происхождения. C. Распределение численности репрезентативных семей, идентифицированных в A в образцах с туберкулезом и не туберкулезом.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.g002
Микробное разнообразие пациентов, набранных в Швейцарии
Чтобы расширить исследование на другой географический регион и охарактеризовать эволюцию микробиоты мокроты во время противотуберкулезной терапии, были оценены 10 больных туберкулезом из Швейцарии (таблица 3). Образцы индуцированной мокроты собирали в разные моменты времени на протяжении терапии, то есть через 0, 2, 4, 8 недель, 5 и 6 месяцев.
Актинобактерии, Bacteroidetes, Firmicutes, Fusobacteria и Proteobacteria представляли собой основные типы, идентифицированные в этих образцах (рис. 3A и 3B).Когда были рассчитаны нормализованные численности Phylum, статистически значимое изменение наблюдалось для Bacteroidetes между моментом времени 0, который показал наивысший уровень, и другими моментами времени (рис. 3A). С другой стороны, тепловая карта на рис. 3B иллюстрирует изменчивость, наблюдаемую в численности Phylum среди разных пациентов и в разные моменты времени. Подробный анализ средних и медианных значений агрегированных выборок подтвердил, что Bacteroidetes и соответствующие нижестоящие таксономические уровни (т.е. Класс Bacteroidia, отряд Bacteroidales, семейство Prevotellaceae, род Prevotella и виды Prevotella melaninogenica ) были преобладающими таксонами в момент времени 0, и их численность постепенно снижалась со временем (S3 Рис.).
Рис. 3. Анализ образцов, полученных от CHUV.
A. Обилие филумов по временным точкам. Существенное изменение можно было наблюдать только для Bacteroidetes между моментом времени 0 и другими пятью точками времени (попарный t-критерий с скорректированным значением p <0.01). B. Тепловая карта численности филумов в образцах и масштабирование по бактериям. К Phyla была применена иерархическая кластеризация. Образцы отсортированы по пациентам (разные цвета) и по времени (TP).
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.g003
Микробное разнообразие пациентов, набранных в Италии
Набор дополнительного набора образцов в Национальном институте инфекционных заболеваний в Риме (Италия) позволил провести сравнение между пациентами, пораженными туберкулезом или пневмонией (подробности показаны в таблице 4).В целом в исследовании приняли участие 22 пациента: у 10 из них был диагностирован активный туберкулез, тогда как среди 12 пациентов без туберкулеза у 11 была пневмония, а у 1 — абсцесс легкого.
У всех из них собирали мокроту в разное время во время терапии. В частности, у большинства больных ТБ были взяты образцы через 0, 2 недели, 4 недели, 8 недель, 5 месяцев и 6 месяцев после начала терапии. Однако, в зависимости от тяжести заболевания и соблюдения пациентом клинического протокола эксперимента, у некоторых из них мокрота была собрана на 9, 10 и 11 месяцах.По тем же причинам сбор откашливания у членов контрольной группы производился на 0, 2, 3, 4, 5, 6 и 7 месяцах после начала терапии. Чтобы избежать эффектов пакетного секвенирования, библиотеки секвенирования всех образцов были объединены и секвенированы вместе.
Анализ считываний 16S рДНК Illumina доказал, что охват секвенированием был превосходным для всех образцов, при этом более 99,7% считываний были сопоставлены с базой данных Greengenes [42]. S4 На рис. Показаны наиболее распространенные филы, идентифицированные в образцах (Firmicutes, Bacteroidetes, Actinobacteria, Proteobacteria, Fusobacteria, TM7, Tenericutes, SR1 и Spirochaetes), и подчеркивается наблюдаемая высокая изменчивость.После нормализации до глубины секвенирования и идентификации бактериальных таксонов, представленных в каждом образце, альфа-разнообразие было рассчитано с использованием филогенетического разнообразия веры и индекса Шеннона. В целом, корреляции между временными точками не наблюдалось (Шеннон: Пирсон 0,1963, p-значение 0,0566; Spearman 0,1807, p-значение 0,0796; Faith: Pearson 0,2656, p-значение 0,0093; Spearman 0,2228, p-значение 0,0300) и Крускал. -Тест Уоллиса не выявил значительных различий между пациентами с туберкулезом и пациентами с несвязанным заболеванием легких (S5 рис.) И умеренными различиями между временными точками (S6 рис.).Расчет бета-разнообразия (т. Е. Количественная мера различия сообществ) был рассчитан с использованием теста несходства Брея-Кертиса [43] (на основе численности), индекса Жаккара (на основе наличия или отсутствия видов) и невзвешенного и взвешенного UniFrac [44] методы (последний включает филогенетические отношения).
PCoA не выявил какой-либо кластеризации ни статуса заболевания, ни момента времени для любого из упомянутых выше методов (рис. 4 показывает PCoA Брея-Кертиса, PERMANOVA pseudo-F = 1.096, значение p = 0,137). Не было обнаружено значительного различия между больными туберкулезом и пациентами, не страдающими туберкулезом, ни по одному из показателей бета-разнообразия (метод PERMANOVA, с 999 перестановками: Жаккар, псевдо-F = 1,087, p-значение = 0,051; невзвешенный Unifrac, псевдо-F = 1,923, p-значение = 0,001; Weighted Unifrac, псевдо-F = 1,711, p-значение = 0,135).
Рис. 4. Анализ главных компонентов (PCoA) образцов мокроты, собранных в Италии, на основе расстояний Брея-Кертиса.
A. Образцы, взятые у больных туберкулезом (ТБ).Разные цвета обозначают разные моменты времени. B. Образцы, взятые у пациентов с пневмонией (не ТБ). Разные цвета соответствуют различным временным точкам.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.g004
Дифференциальный анализ численности был проведен с использованием ANCOM (Анализ состава микробиомов [45]) и метода Гнейса [46]. Статистический анализ исследования ANCOM не был значимым. После анализа дифференциальной численности различных таксонов метод Гнейса доказал, что более 70% изменчивости сообщества было обусловлено изменчивостью среди субъектов и менее 20% могло быть отнесено к другим факторам, таким как группы выборки или временные точки. (S7 Рис).
Наконец, анализ волатильности оценил, насколько изменчивой была зависимая переменная по сравнению с непрерывной независимой переменной (то есть временем) в одной или нескольких группах. Индекс альфа-разнообразия Шеннона не показал каких-либо устойчивых зависимых от времени изменений у пациентов с ТБ по сравнению с пациентами без ТБ, как показано на S8 Рис.
. Таким образом, в группе больных туберкулезом или контрольной группе, набранных в Италии, не было обнаружено каких-либо дифференциально распространенных признаков с течением времени.
Микробное разнообразие пациентов, набранных в Бангладеш
Последняя группа образцов мокроты была собрана в «институте icddr, b» в Бангладеш, куда было набрано 11 больных туберкулезом.Их образцы были взяты в разные моменты времени на протяжении терапии вместе с 10 здоровыми донорами, у которых были взяты образцы только один раз. Демографические и клинические особенности зачисленных субъектов подробно описаны в Таблице 5.
Технические проблемы (не удалось собрать некоторую мокроту, неудачная подготовка библиотеки или неудачное секвенирование других образцов) исключили 2 здоровых доноров и 5 ТБ временных точек из последующих анализов. Покрытие секвенированием было хорошим во всех остальных образцах с> 99.5% чтения сопоставлены с набором данных Greengenes [42].
S9 Fig перечисляет наиболее распространенные Phyla, идентифицированные в образцах, которые в целом совпадают с ранее обнаруженными в мокроте, собранной в Италии, а именно: Firmicutes, Bacteroidetes, Actinobacteria, Proteobacteria, Fusobacteria, TM7, Tenericutes, SR1 и Spirochaetes. Как сообщалось об итальянских пациентах, высокая изменчивость наблюдалась и среди жителей Бангладеш. Альфа-разнообразие было рассчитано для этих выборок, как описано выше для итальянской когорты.Не наблюдалось значительных различий в альфа-разнообразии между здоровыми донорами и группой больных туберкулезом (Kruskal-Wallis: Faith Phylogenetic Diversity, H = 1,45, p-значение = 0,2; индекс Шеннона, H = 2,94, p-значение = 0,09). . В отличие от итальянской когорты, умеренное снижение альфа-разнообразия было очевидно у пациентов с ТБ после 2 недель противотуберкулезной терапии по сравнению с образцами здоровых доноров (Faith Phylogenetic Diversity, р-значение Краскела-Уоллиса = 0,026) и по сравнению с ТБ. образцы в момент времени 0 (Филогенетическое разнообразие веры, значение p Краскала-Уоллиса = 0.005) (рис.5). Кроме того, был проведен анализ PCoA по Брею-Кертису, чтобы проверить, сгруппированы ли образцы в соответствии с какими-либо метаданными (то есть контрольными или TB, в разные моменты времени).
Рис. 6 показывает, что четкое группирование невозможно. Не было обнаружено значительных различий между группами с использованием индекса Жаккара (PERMANOVA псевдо-F 1,317, p-значение 0,056) и невзвешенного и взвешенного UniFrac (PERMANOVA псевдо-F 1,115, p-значение 0,32 и псевдо-F 3,272, p-значение. 0,035 соответственно) (S10 Рис.).
Рис. 5.
Альфа-разнообразие образцов мокроты, полученных из Бангладеш. A. Филогенетическое разнообразие веры. Б. Индекс Шеннона. Образцы из контрольной группы и больных туберкулезом перечислены на оси X. Больные туберкулезом сгруппированы по времени. Серые точки представляют собой выбросы. Парная статистика Краскела-Уоллиса показана для значений p меньше 0,05. Группа «ОЛЛ пациента» (красная) тестировалась отдельно по сравнению с контролем (тест не был статистически значимым).Критерий Краскела-Уоллиса для всех групп составил 19,05 (значение p 0,004) для филогенетического разнообразия веры и 14,94 (значение p 0,021) для индекса Шеннона.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.g005
Рис. 6. Анализ основных компонентов (PCoA) образцов мокроты, собранных в Бангладеш.
Анализ основан на расстояниях Брея-Кертиса и показывает пациентов контрольной группы и больных туберкулезом в разные моменты времени.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.g006
Дифференциальный анализ численности был рассчитан с помощью методов ANCOM [45] и Gneiss [46], как описано для образцов, собранных в Италии. Значение для исследования ANCOM было слабым и незначительным. Кроме того, анализ Гнейса дифференциальной численности различных таксонов показал, что большая часть изменчивости была вызвана различиями между субъектами, и только около 5% было связано со временем (S11 Рис.). Аналогично наблюдениям, проведенным с образцами, полученными в Италии, отсутствие микробной картины, т.е.е. ни в одной из групп не было обнаружено каких-либо дифференциально распространенных признаков.
Действительно, каждый пациент характеризовался определенным профилем микробиоты, что не позволяло экстраполировать его на общую сигнатуру.
Наконец, анализ волатильности оценил изменчивость альфа-разнообразия во времени. Индекс Шеннона не изменился в течение 6 месяцев у больных туберкулезом (S12, рис.). Таким образом, результаты, полученные с когортой из Бангладеш, подтвердили отсутствие признаков, которые значительно и по-разному распространены у людей с активным туберкулезом по сравнению с людьми без этого заболевания, во время постановки диагноза, а также с течением времени.
Обсуждение
Надежные биомаркеры, позволяющие диагностировать активное, латентное или реактивированное заболевание ТБ и наблюдать за больными ТБ во время химиотерапии, играют ключевую роль в определении клинических вмешательств [47, 48]. В дополнение к медицинскому обследованию в настоящее время доступно несколько биомаркеров, включая анализ конверсии мокроты, маркеры активации макрофагов и обнаружение микобактериальной ДНК, липоарабиноманнана или хемокинов в образцах мочи [49–53]. К сожалению, некоторые из этих биомаркеров имеют ограниченное применение при малобациллярном и детском туберкулезе и мало или совсем не используются при латентном туберкулезе, тогда как другие страдают от непоследовательности или ограниченной применимости в конкретных условиях.Анализы высвобождения IFN-γ (IGRA), такие как тесты QuantiFERON-TB Gold Plus и T-SPOT TB, измеряют ответы на антигены (например, ESAT-6 или CFP-10), которые позволяют отличить инфекцию от иммунитета, вызванного вакцинацией, но не между активным заболеванием и скрытый М . туберкулез инфекция [54].
Гипотеза, лежащая в основе этого исследования, заключалась в том, что исследование микробиоты мокроты могло бы идентифицировать и определить новый класс биомаркеров на основе микробиоты, которые могли бы дополнить существующие инструменты.Чтобы ответить на этот вопрос, были проведены многоцентровые исследования для характеристики микробиоты мокроты в контексте заболевания туберкулезом.
Из них три были независимыми проспективными когортными исследованиями. Результаты, основанные на анализе последовательности 16S, выявили незначительные и противоречивые различия в содержании микробов в образцах мокроты.
Никаких различий в альфа-разнообразии у больных туберкулезом или пневмонией не наблюдалось. Только когорта из Бангладеш показала снижение альфа-разнообразия через 2 недели после начала противотуберкулезной терапии, которое затем постепенно увеличивалось со временем.Интересно, что микробные профили людей, набранных в Дакке, казались более однородными, чем у итальянской когорты, возможно, потому, что последняя демонстрировала большее этническое разнообразие.
Были обнаружены только спорадические различия, если таковые были. Таксономический состав сильно различается среди пациентов и в разные моменты времени. Это было особенно очевидно для наиболее распространенных видов, таких как Streptococcus и Prevotella , которые в некоторых образцах составляли большую часть микробиома.Наш анализ не выявил какого-либо конкретного таксона, который коррелировал бы с заболеванием ТБ.
Предыдущие исследования микробиоты мокроты в основном проводились в Китае [29,30,32,34], Колумбии [33] и Индии [31], что затрудняет корреляцию с нашим исследованием. Более того, большинство упомянутых выше отчетов были основаны на одном образце, собранном до лечения антибиотиками. Следовательно, трудно экстраполировать какое-либо сходство или различие с итальянской и бангладешской группами, для которых характерен анализ динамики времени.С другой стороны, можно провести предварительное сравнение с нашими когортами FIND и CHUV. Например, повышенная численность Neisseriaceae была отмечена у больных туберкулезом из второй группы FIND, как и Кришна и его коллеги [31]. Бактерии, принадлежащие к типу Bacteroidetes, оказались наиболее многочисленными в CHUV, установленном в момент времени 0, а также были определены Wu и его коллегами [32] как одни из наиболее затронутых в их исследованиях относительной численности.
Настоящая работа основана на сборе образцов спонтанной или индуцированной мокроты, которые могут быть загрязнены микробной флорой верхних дыхательных путей и, следовательно, не могут точно отражать микробную популяцию в легких.Для точного отбора проб легких потребуется бронхоальвеолярный лаваж, но использование этого довольно инвазивного метода неэтично в продольных исследованиях, подобных представленному здесь.
Это исследование основано на пяти наборах данных, каждый из которых включает от 11 до 30 выборок, разбитых на лиц с туберкулезом и лиц, не страдающих туберкулезом. Хотя эти числа находятся в пределах порядка размера выборки из предыдущих работ [30,31,33], для определения общего биомаркера могут потребоваться еще большие наборы образцов.
Возможным ограничением этого расследования было то, что M . tuberculosis имел, по-видимому, низкую численность, о чем свидетельствует секвенирование 16S рДНК, хотя праймеры, используемые для ПЦР, успешно амплифицировали правильный фрагмент ДНК из очищенной геномной ДНК. Причина этого неизвестна, хотя в исследовании Сулеймана и его коллег сообщается о том же наблюдении, то есть об ограничении амплификации и секвенирования 16S рДНК при обнаружении микобактерий в образцах дыхательных путей [55]. Более действенным подходом к анализу состава мокроты и микробиоты легких может быть метагеномика, возможно, в сочетании с транскриптомным и метаболомным анализами.Хотя эти процедуры успешно применялись для исследования микробиоты кишечника [56], небольшое количество материала, которое может быть извлечено из образцов легких или мокроты, может ограничить их использование.
В заключение следует отметить, что никакой связи между составом микробиоты мокроты и заболеванием туберкулезом или вариациями на протяжении противотуберкулезного лечения не было обнаружено в трех различных условиях.
Материалы и методы
Сбор образцов в Фонде инновационных новых диагностических средств (FIND), Женева, Швейцария
Запрос на образцы мокроты от ВИЧ-отрицательных пациентов с ТБ и других пациентов был подан в Фонд инновационных новых диагностических средств (FIND) лабораторией проф.
Коул в EPFL в ноябре 2013 года, а затем снова в июне 2014 года. Запросы были рассмотрены Комитетом по проверке FIND Specimen Bank и одобрены. В ноябре 2013 года компания FIND пожертвовала тридцать образцов мокроты, взятых у лиц с туберкулезом (15) и лиц, не страдающих туберкулезом (15). В июне 2014 года FIND пожертвовала вторую партию образцов, включая 15 образцов с туберкулезом и 15 без туберкулеза. прошел микробиологическое тестирование для исключения туберкулеза. Образцы индуцированной мокроты были отправлены замороженными в EPFL для подготовки ДНК, амплификации 16S рДНК, секвенирования и биоинформатического анализа.Таблицы 1 и 2 показывают социально-демографические данные пациентов, образцы которых были получены от FIND.
Утверждение исследования и сбор образцов в Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV) в Лозанне, Швейцария
Исследование было одобрено Европейской кантональной комиссией по исследованиям человека (CER-VD) с протоколом 35/09. Письменное информированное согласие было получено от десяти ВИЧ-отрицательных пациентов с положительным посевом и легочного ТБ, включенных в исследование.Образцы индуцированной мокроты собирали, обеззараживали в (NALC / NaOH), хранили при -80 ° C и отправляли в EPFL для подготовки ДНК, амплификации 16S рДНК, секвенирования и биоинформатического анализа. В таблице 3 приведены социально-демографические данные субъектов, обучающихся в Швейцарии.
Утверждение исследования и сбор образцов в Национальном институте инфекционных заболеваний (INMI) «L. Спалланцани »в Риме, Италия
Исследование было одобрено этическим комитетом Национального института инфекционных болезней им. Л.Spallanzani »IRCCS с надписью« PARERE n. 98/2014 »(20 октября, -е, , 2014), и все включенные пациенты предоставили письменное информированное согласие. Двадцать два ВИЧ-отрицательных пациента были госпитализированы с подозрением на туберкулез легких с ноября 2014 г. по июль 2015 г. в больнице «Л. Были зачислены в больницу инфекционных болезней Спалланцани в Риме.
Из 22 пациентов у 10 был подтвержденный посевом ТБ и у 12 была пневмония.
Больные туберкулезом в активной форме.
Скрининг симптомов туберкулеза проводился в соответствии с внутренними рекомендациями Национального института инфекционных заболеваний «L.Спалланцани »(Протокол INMI di Gestione Clinica della Tubercolosi- Revisione N.7-Gennaio 2020 www.inmi.it/protocolli_e_linee_guida.html).
ТБ с подтвержденной культурой был определен как по крайней мере одна положительная культура для M . tuberculosis чувствительны к препаратам первого ряда из спонтанной или индуцированной мокроты. В частности, у 8 пациентов был положительный мазок мокроты на кислотоустойчивые бациллы (КУБ) и у 2 больных мазок мокроты был отрицательным; однако эти 2 мокроты были положительными при амплификации нуклеиновых кислот (анализ Xpert MTB / RIF; Cepheid, США).Культивирование проводили как на твердых средах (метод пропорции в среде Левенштейна-Йенсена), так и на жидких средах (системы MGIT 960; Becton Dickinson, Sparks, MD, США).
Шесть больных туберкулезом из 10 принимали цефалоспорины не более 2 дней до отбора проб. У пациентов, не получавших лечения (4 из 10), первый образец мокроты был взят в течение 72 часов после начала противотуберкулезной терапии. Первоначальное лечение проводилось в стационаре до тех пор, пока не была достигнута конверсия мокроты AFB (анализ Xpert MTB / RIF) на трех последовательных отрицательных образцах, собранных в течение одной недели.После выписки пациенты ежемесячно наблюдались амбулаторно на протяжении всего курса лечения (6 месяцев). Результат лечения был успешным (отрицательный посев и бессимптомный пациент) у всех 10 больных туберкулезом.
Пациенты с пневмонией (не туберкулезные).
Внебольничная пневмония определялась как острая инфекция паренхимы легких, которая была связана, по крайней мере, с некоторыми симптомами острой инфекции, сопровождалась наличием острого инфильтрата на рентгенограмме грудной клетки у пациентов, не госпитализированных или проживающих в течение длительного времени.
учреждение временного ухода за более чем 14 дней до появления симптомов.У всех пациентов с пневмонией был отрицательный мазок мокроты на КУБ и отрицательный посев на M. tuberculosis. В группу также вошел больной с абсцессом легкого.
Для образцов как на туберкулез, так и на пневмонию, начиная со второго месяца лечения, индуцировалась вся мокрота. Все образцы обеззараживали в N-ацетил-L-цистеин-гидроксиде натрия (NALC / NaOH), хранили при -80 ° C и отправляли в EPFL для подготовки ДНК, амплификации 16S рДНК, секвенирования и биоинформатического анализа. В таблице 4 представлены социально-демографические данные итальянской когорты.
Утверждение исследования и сбор образцов в icddr, b, Дакка, Бангладеш
Это исследование было одобрено Комитетом по обзору исследований (RRC, 21 апреля 2014 г.) и Комитетом по этике (06 августа 2014 г.) icddr, b. Набор пациентов начался с 26 апреля 2014 г. сразу после получения разрешения от RRC. Вновь зарегистрированные пациенты с легочным туберкулезом (ЛТБ) с положительным мазком были отобраны из больницы Шьямоли, Дакка, на основе удобства для обеспечения последующего наблюдения. Здоровые добровольцы (контрольная группа) были набраны из числа обслуживающего персонала пациентов, посещавших icddr, больницу Дакки.Все включенные в исследование люди дали письменное информированное согласие на участие в исследовании. Контрольные группы не имели каких-либо клинических симптомов, указывающих на туберкулез, на момент включения в исследование и ранее не имели туберкулеза. Скрининг симптомов туберкулеза проводился в соответствии с внутренними рекомендациями icddr, b, Дакка. Микробиологическое исследование мокроты проводилось для исключения туберкулеза у здоровых людей.
Сбор образцов.
После получения информированного согласия ВИЧ-отрицательные пациенты с ТБ и контрольная группа были помещены в изолированную комнату обоих соответствующих исследовательских центров для сбора образцов.Образцы индуцированной мокроты были собраны у всех контрольных групп и у пациентов с PTB, которые не могли откашляться от образцов мокроты хорошего качества, особенно на более поздних этапах лечения.
Образцы мокроты были собраны с соблюдением всех асептических мер предосторожности и только опытными врачами / медсестрами. Образцы были собраны у пациентов с PTB в шести временных точках в течение 6-месячного курса противотуберкулезного лечения: в день 0 (когда диагноз поставлен во время регистрации), через 2 недели после начала лечения (1 st ). последующее наблюдение), 4 недели после начала лечения (2 -е наблюдение ), 8 недель после начала лечения (3 -е наблюдение ), 5 месяцев после начала лечения (4 -е наблюдение ) и 6 месяцев после начала лечения (5 -е наблюдение ).
Что касается контроля, образцы индуцированной мокроты собирали только во время набора.
В когорте Бангладеш четыре из 15 зарегистрированных пациентов с положительным мазком мокроты выбыли из исследования сразу после включения в исследование. Поэтому они были исключены из анализа образцов. Из оставшихся 11 пациентов двое были потеряны для последующего наблюдения в последний момент (конец лечения). Мы смогли завершить все последующие наблюдения за оставшимися 9 пациентами с туберкулезом. С другой стороны, были включены 10 здоровых контролей, и у каждого из них была собрана однократная индуцированная мокрота.
После сбора образцы были доставлены в лабораторию микобактериологии icddr, b в тот же рабочий день. Все образцы были обработаны и обеззаражены там по стандартному методу NALC / NaOH. Обработанные образцы хранились и отправлялись при -20 ° C в Федеральную политехническую школу Лозанны (EPFL) в Швейцарии для подготовки ДНК, амплификации 16S рДНК, секвенирования и биоинформатического анализа. Всего было собрано 74 образца мокроты / индуцированной мокроты от всех участников исследования.В таблице 5 представлены социально-демографические данные 11 пациентов с ПТБ и 10 контрольных.
Выделение ДНК из образцов мокроты
Образцы мокроты хранили при -80 ° C до использования. ДНК экстрагировали из образцов мокроты, полученных в Италии и Бангладеш, с помощью набора QIAmp UCP Pathogen Mini (Qiagen) в соответствии с рекомендациями производителя.
Образцы мокроты, полученные в Швейцарии (CHUV и FIND), обрабатывали с помощью системы MagNa Pure 96 и набора для выделения ДНК MagNa Pure LC (Roche) в соответствии с протоколами, предоставленными производителем.Очищенную ДНК количественно определяли с помощью флуорометра Qubit (Life Technologies). Эти манипуляции проводились в условиях сдерживания уровня биобезопасности 3 (BSL3).
Амплификация 16S рДНК, подготовка библиотеки и высокопроизводительное секвенирование
ПЦР-амплификацию двух вариабельных (V1-V2) участков (349 п.н.) гена 16S РНК проводили с использованием праймеров 5′-AGR GTT YGA TYM TGG CTC AG-3 ‘и 5’-TGC TGC CTC CCG TAG GAG T -3 ‘(Microsynth AG, Швейцария), где «R» может быть A или G, «Y» может быть C или T, «M» может быть A или C [30].Platinum PCR Super Mix High Fidelity (Life Technologies) использовали в соответствии с рекомендациями производителя, без образца в качестве отрицательного контроля. Продукты ПЦР очищали с помощью набора для очистки MinElute PCR Purification Kit (Qiagen) и количественно определяли с помощью Qubit (Life Technologies). Библиотеки секвенирования были подготовлены с помощью набора TruSeq ChIP Sample Prep Kit (Illumina), начиная с 10 нг ПЦР-амплифицированной ДНК, и проверены Qubit and Fragment Analyzer (Agilent) перед загрузкой ячейки для секвенирования. Мультиплексное (таблица S1) высокопроизводительное секвенирование выполняли в Федеральной политехнической школе Лозанны на приборе MiSeq (Illumina) с набором реагентов MiSeq V2 500 циклов (Illumina), где библиотеки разбавляли до 8 пМ и объединяли в соответствии с исходным происхождением. образцов мокроты.PhiX (PhiX Control V3, Illumina) был добавлен (15%) для создания разнообразия в кластерах секвенирования.
Биоинформатический анализ
Пожалуйста, обратитесь к таблице S1 для получения статистики последовательности. Наборы образцов из FIND и образцы мокроты, полученные из CHUV, анализировали следующим образом. Последовательности были обрезаны по качеству с помощью Trimmomatic [57], а парные чтения были объединены с помощью SeqPrep [58].
Считывания секвенирования были сопоставлены с Greengenes [42] v13.5 с использованием bowtie2 [59] со следующими параметрами: -k 50 (50 совпадений выравнивания), -N 1 (только 1 несоответствие), -L 20 (длина семян 20 нуклеотидов). ), — сквозной -p 5.Для каждого идентификатора Greengene ID подсчеты были получены путем суммирования количества считываний, сопоставленных с генами, с поправкой на множественные совпадения (считывания с множественными совпадениями mh считались как 1/ mh ). Бактерии, представленные менее чем в 10 образцах, были отфильтрованы. Затем исходные подсчеты были нормализованы перед дальнейшим анализом до модифицированных z-показателей, то есть логарифмические подсчеты были нормализованы к медианным значениям выборки и к среднему абсолютному отклонению (MAD). Статистический анализ был проведен в R (версия 3.3.1, https://www.r-project.org/) с использованием стандартных пакетов (например, stats, base, utils), а также limma (v. 3.28, https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc /html/limma.html) для дифференциального анализа численности и ggplot (v. 2.3, https://ggplot2.tidyverse.org/reference/). Графики PCoA были получены с применением метода prcomp (статистика пакета R) для центрированных и масштабированных нормализованных численностей. Кластеры были получены из нормализованной и масштабированной численности с использованием иерархической кластеризации (с использованием метода hclust из статистики пакета R) на основе расстояния корреляции Пирсона.Тепловые карты были построены с использованием pheatmap пакета R (v.1.0). Дифференциальный анализ численности был выполнен с использованием пакета R limma (v. 3.28). Значимые бактерии были отобраны с использованием абсолютного log2-кратного изменения 1 и скорректированного значения p (FDR) 0,05.
Образцы из Италии и Бангладеш были проанализированы в пакете QIIME2 (версия 2018.8) [60] с использованием Greengenes v13.8 в качестве справочной базы данных. Использовали набор схожести 97% Greengenes.
OTU были выбраны с использованием параметров по умолчанию и опции «—enable_rev_strand_match».После просмотра таблицы OUT данные были сокращены для получения даже глубины. Фильтр качества был установлен на 30 (модуль качественного фильтра), и для уменьшения шума при чтении использовалось удаление размытия. Sklearn (https://scikit-learn.org/stable/) использовался для классификации таксономии. Наивный байесовский классификатор был обучен целевой области 16S набора данных 99_otus Greengenes (извлеченной с использованием последовательностей праймеров (см. Выше) и модуля извлечения-чтения классификатора признаков).
Вспомогательная информация
S1 Рис.
Альфа-разнообразие первой (A) и второй (B) партии образцов мокроты, полученных от FIND. Индекс Шеннона рассчитывался на уровнях типа, класса, порядка, семейства и рода. Пробы TB выделены фиолетовым цветом, пробы без TB — зеленым. Показаны p-значения отдельных двусторонних t-критериев.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s001
(PDF)
S2 Рис. Анализ второй партии образцов, полученных от FIND.
A. PCoA (PC1 по сравнению с PC2), отображающая образцы, окрашенные серией секвенирования, сформированные по TB и заполненные по странам.Общая дисперсия, объясненная для первых компонентов, показана на вставке. Показатели PCoA показаны на прямоугольных диаграммах под графиком. На ПК1 была отмечена сегрегация образцов с туберкулезом и не туберкулезом. B. PCoA (PC1 против PC2) на бактериях, окрашенных Phylum. Bacteroidetes и Fusobacteria имеют тенденцию сегрегировать на PC1, в то время как Firmicutes и Proteobacteria разделяются на PC2. Коробчатые диаграммы показывают оценки PC1 и PC2 по типу.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s002
(PDF)
S3 Фиг.
Тепловые карты средней (вверху) и медианной (внизу) численности для проб, полученных из CHUV. Иерархическая кластеризация применялась ко всем таксономическим уровням (тип, класс, отряд, семейство, род и вид).
Образцы отсортированы по времени.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s003
(PDF)
S4 Рис. Таксономия образцов мокроты, полученных из Италии, на уровне Phylum.
Образцы от больных туберкулезом и не больных туберкулезом перечислены на оси X и сгруппированы по временным точкам.Относительная численность каждого типа указана на оси Y.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s004
(PDF)
S5 Рис.
Альфа-разнообразие (верность филогенетическому разнообразию в A и индекс Шеннона в B) образцов мокроты, полученных из Италии. Образцы от больных туберкулезом и не больных туберкулезом были сгруппированы и указаны на оси X. Результаты теста Краскела-Уоллиса представлены на рисунке. Пороговое значение p: 0,01.
https://doi.org/10.1371 / journal.pone.0240250.s005
(PDF)
S6 Рис. Альфа-разнообразие образцов мокроты, полученных из Италии.
A. Филогенетическое разнообразие веры. Б. Индекс Шеннона. Образцы от больных туберкулезом и пациентов, не страдающих туберкулезом, сгруппированные по времени, перечислены на оси X. Серые точки представляют собой выбросы. Парная статистика Краскела-Уоллиса показана для значений p меньше 0,05. Тест Краскела-Уоллиса для всех групп составил 13,9 (p-значение 0,126) для филогенетического разнообразия веры и 13.89 (значение p 0,123) для индекса Шеннона.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s006
(PDF)
S7 Рис. Анализ гнейса для выявления признаков, которые в разной степени присутствуют в образцах мокроты, полученных из Италии.
На рисунке показана тепловая карта дендрограммы относительной численности между наборами таксонов (балансов). Отдельные образцы, вероятно, способствовали наиболее заметному балансу.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s007
(PDF)
S8 Фиг.Анализ летучести образцов мокроты, полученных из Италии, измеренный с помощью индекса Шеннона.
Непрерывная черная полоса: глобальное среднее значение. Показаны полосы погрешностей. Пределы глобального контроля (+/- 2x и 3x стандартные отклонения от глобального среднего) обозначены пунктирными столбцами.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s008
(PDF)
S9 Рис. Таксономия на уровне Phylum образцов мокроты, полученных из Бангладеш.
Образцы из контрольной группы или пациентов с ТБ перечислены на оси X и сгруппированы по временным точкам.Относительная численность каждого типа указана на оси Y.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s009
(PDF)
S11 Рис. Анализ гнейса для выявления признаков, которые в разной степени присутствуют в образцах мокроты, полученных из Бангладеш.
На рисунке показана тепловая карта дендрограммы относительной численности между наборами таксонов (балансов). Отдельные образцы, вероятно, способствовали наиболее заметному балансу.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s011
(PDF)
S12 Рис. Анализ летучести образцов мокроты, полученных из Бангладеш, измеренный с помощью индекса Шеннона.
Непрерывная черная полоса: глобальное среднее значение. Показаны полосы погрешностей. Пределы глобального контроля (+/- 2x и 3x стандартные отклонения от глобального среднего) обозначены пунктирными столбцами.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0240250.s012
(PDF)
Благодарности
Мы хотели бы поблагодарить FIND (Фонд инновационных новых диагностических средств, Женева, Швейцария) за предоставленные образцы мокроты и Dr.Александру Харари за начальные обсуждения. Исследователи Национального института инфекционных болезней им. Л. Spallanzani »-IRCCS, Рим, Италия, благодарны всем пациентам, медсестрам (в частности, Сара Пантанелла, Даниэла Милордо, Лорелла Тинари, Лучиана Делл’Арципрет) и врачам, которые помогли провести это исследование.
Ссылки
- 1.
КТО. Global Tuberculosis Report 2019. 2019.
- 2. Бритес Д., Гагнё С. Природа и эволюция геномного разнообразия в комплексе Mycobacterium tuberculosis.Adv Exp Med Biol. 2017; 1019: 1–26. pmid: 29116627
- 3. Miotto P, Zhang Y, Cirillo DM, Yam WC. Механизмы лекарственной устойчивости и тестирование лекарственной чувствительности при туберкулезе. Respirol Carlton Vic. 2018; 23: 1098–1113. pmid: 30189463
- 4. дю Брюн Э., Петон Н., Эсмаил Х., Хоулетт П.Дж., Куссенс А.К., Уилкинсон Р.Дж. Недавний прогресс в понимании активации иммунной системы в патогенезе сочетанной инфекции ВИЧ и туберкулеза. Curr Opin ВИЧ СПИД. 2018; 13: 455–461. pmid: 30286038
- 5.Мюллер Дж., Таннер Р., Мацумия М., Сноуден М.А., Ландри Б., Сатти И. и др. Цитомегаловирусная инфекция является фактором риска заболевания туберкулезом у младенцев. JCI Insight. 2019; 4. pmid: 31697647
- 6. Koesoemadinata RC, McAllister SM, Soetedjo NNM, Febni Ratnaningsih D, Ruslami R, Kerry S и др. Скрытая туберкулезная инфекция и легочный туберкулез у пациентов с сахарным диабетом в Бандунге, Индонезия. Trans R Soc Trop Med Hyg. 2017; 111: 81–89. pmid: 28419376
- 7.Купер AM, Solache A, Khader SA. Интерлейкин-12 и туберкулез: возвращение к старой истории. Curr Opin Immunol. 2007; 19: 441. pmid: 17702558
- 8. Мартин SJ, Сабина EP. Недоедание и связанные с ним расстройства при туберкулезе и его терапии. J Diet Suppl. 2019; 16: 602–610. pmid: 29958051
- 9. Лей Р. Э., Петерсон Д. А., Гордон Д. И.. Экологические и эволюционные силы, формирующие микробное разнообразие в кишечнике человека. Клетка. 2006; 124: 837–848. pmid: 16497592
- 10.Ларсен Э.С., Йенсен ООН, Поульсен А.М., Голетти Д., Йохансен И.С. Иммунотерапия Bacillus Calmette-Guérin при раке мочевого пузыря: обзор иммунологических аспектов, клинических эффектов и инфекций БЦЖ. APMIS Acta Pathol Microbiol Immunol Scand. 2019. pmid: 31755155
- 11. Франк Д. Н., Чжу В., Сартор Р. Б., Ли Э. Изучение биологического и клинического значения дисбиоза человека. Trends Microbiol. 2011; 19: 427–434. pmid: 21775143
- 12. Honda K, Littman DR.Микробиота в адаптивном иммунном гомеостазе и болезнях. Природа. 2016; 535: 75–84. pmid: 27383982
- 13. Хупер Л.В., Литтман Д.Р., Макферсон А.Дж. Взаимодействие между микробиотой и иммунной системой. Наука. 2012; 336: 1268–1273. pmid: 22674334
- 14. Карстенс Л., Асквит М., Дэвин С., Штауфер П., Фэйр Д., Грегори В. Т. и др. Влияет ли микробиом мочи на неотложное недержание мочи и его тяжесть? Front Cell Infect Microbiol. 2016; 6: 78.pmid: 27512653
- 15. Джернберг С., Лёфмарк С., Эдлунд С., Янссон Дж. Долгосрочное воздействие антибиотиков на микробиоту кишечника человека. Microbiol Читать англ. 2010. 156: 3216–3223.
- 16. Випперман М.Ф., Фитцджеральд Д.В., Джусте МАДЖ, Таур Й., Намасиваям С., Шер А. и др. Лечение туберкулеза антибиотиками вызывает глубокий дисбактериоз микробиома, который сохраняется долгое время после завершения терапии. Sci Rep.2017; 7: 10767. pmid: 28883399
- 17.Арнольд И.К., Хатчингс С., Кондова И., Эй А., Паури Ф., Беверли П. и др. Инфекция Helicobacter hepaticus у мышей BALB / c отменяет индуцированную субъединичной вакциной защиту против M. tuberculosis. Вакцина. 2015; 33: 1808–1814. pmid: 25748336
- 18. Majlessi L, Sayes F, Bureau J-F, Pawlik A, Michel V, Jouvion G, et al. Колонизация Helicobacter сопровождается измененной микробиотой кишечника и резким нарушением иммунного контроля над Mycobacterium tuberculosis. Mucosal Immunol.2017; 10: 1178–1189. pmid: 28145441
- 19. Perry S, de Jong BC, Solnick JV, de la Luz Sanchez M, Yang S, Lin PL и др. Инфекция Helicobacter pylori связана с защитой от туберкулеза. PloS One. 2010; 5: e8804. pmid: 20098711
- 20.
Ло М., Лю И, Ву П, Ло Д-Х, Сун Кью, Чжэн Х и др. Изменение микробиоты кишечника у больных туберкулезом легких. Front Physiol. 2017; 8: 822. pmid: 29204120
- 21. Маджи А., Мисра Р., Дхакан Д. Б., Гупта В., Махато Н. К., Саксена Р. и др.Микробиом кишечника способствует снижению иммунитета у больных туберкулезом легких за счет изменения продуцентов бутирата и пропионата. Environ Microbiol. 2018; 20: 402–419. pmid: 29322681
- 22. Dubourg G, Lagier JC, Armougom F, Robert C, Hamad I, Brouqui P и др. Микробиота кишечника пациента с устойчивым туберкулезом более подробно изучается культуромикой, чем метагеномикой. Eur J Clin Microbiol Infect Dis Off Publ Eur Soc Clin Microbiol. 2013; 32: 637–645.pmid: 23291779
- 23. Marsland BJ, Trompette A, Gollwitzer ES. Ось кишечника-легкого при респираторных заболеваниях. Ann Am Thorac Soc. 2015; 12 Приложение 2: S150–156. pmid: 26595731
- 24. Ege MJ, Mayer M, Normand A-C, Genuneit J, Cookson WOCM, Braun-Fahrländer C и др. Воздействие микроорганизмов окружающей среды и детская астма. N Engl J Med. 2011; 364: 701–709. pmid: 21345099
- 25. Форсайт П., Инман, доктор медицины, Биненшток Дж. Пероральное лечение живыми Lactobacillus reuteri подавляет аллергическую реакцию дыхательных путей у мышей.Am J Respir Crit Care Med. 2007. 175: 561–569. pmid: 17204726
- 26. Naidoo CC, Nyawo GR, Wu BG, Walzl G, Warren RM, Segal LN, et al. Микробиом и туберкулез: современное состояние, потенциальные применения и определение повестки дня клинических исследований. Ланцет Респир Мед. 2019; 7: 892–906. pmid: 30910543
- 27. Хонг Би-И, Молен Н.П., Адами А.Дж., Гранадос Х., Балселлс М.Э., Сервантес Дж. Изменения микробиома во время туберкулеза и противотуберкулезной терапии. Clin Microbiol Rev.2016; 29: 915–926. pmid: 27608937
- 28.
Намасиваям С., Шер А., Гликман М.С., Випперман М.Ф. Микробиом и туберкулез: ранние доказательства перекрестных разговоров. mBio. 2018; 9. pmid: 30228238
- 29. Цуй З, Чжоу Й, Ли Х, Чжан И, Чжан С., Тан С. и др. Сложный микробный состав мокроты у больных туберкулезом легких. BMC Microbiol. 2012; 12: 276. pmid: 23176186
- 30. Cheung MK, Lam WY, Fung WYW, Law PTW, Au CH, Nong W и др.Микробиота мокроты при туберкулезе, выявленная пиросеквенированием 16S рРНК. PloS One. 2013; 8: e54574. pmid: 23365674
- 31. Кришна П., Джайн А., Бисен П.С. Разнообразие микробиома мокроты больных туберкулезом легких. Eur J Clin Microbiol Infect Dis Off Publ Eur Soc Clin Microbiol. 2016; 35: 1205–1210. pmid: 27142586
- 32. Ву Дж., Лю В., Хэ Л., Хуанг Ф., Чен Дж., Цуй П. и др. Микробиота мокроты, связанная с новым, рецидивирующим и неэффективным лечением туберкулеза.PloS One. 2013; 8: e83445. pmid: 24349510
- 33. Ботеро Л. Е., Дельгадо-Серрано Л., Сепеда М. Л., Бустос Дж. Р., Анзола Дж. М., Дель Портильо П. и др. Отбор клинических образцов дыхательных путей для анализа микробиоты у больных туберкулезом легких. Микробиом. 2014; 2: 29. pmid: 25225609
- 34. Чжоу Ю., Линь Ф., Цуй З., Чжан Х, Ху Ц., Шэнь Т. и др. Корреляция между Cupriavidus или Porphyromonas и первичным туберкулезом легких, обнаруженная путем анализа микробиоты в жидкости бронхоальвеолярного лаважа пациентов.PloS One. 2015; 10: e0124194. pmid: 26000957
- 35. Ян Д., Син Y, Сун X, Цянь Y. Влияние дисбактериоза микробиоты легких на воспаление. Иммунология. 2019. pmid: 31631335
- 36. Шарма А., Дас П., Бушманн М., Гилберт Дж. Будущее микробиомной терапии в клинических применениях. Clin Pharmacol Ther. 2019. pmid: 31617205
- 37. Юэ Б., Ло Х, Ю З, Мани С., Ван З., Доу В. Воспалительное заболевание кишечника: потенциальный результат сговора между кишечной микробиотой и иммунной системой слизистой оболочки.Микроорганизмы. 2019; 7. pmid: 31614539
- 38.
Шнайдер AM, Нельсон AM. Кожная микробиота: друг или враг педиатрического здоровья кожи и кожных заболеваний. Pediatr Dermatol. 2019. pmid: 31588632
- 39. Sampson TR, Debelius JW, Thron T, Janssen S, Shastri GG, Ilhan ZE и др. Микробиота кишечника регулирует двигательный дефицит и нейровоспаление на модели болезни Паркинсона. Клетка. 2016; 167: 1469–1480. e12. pmid: 27912057
- 40. Hsiao EY, McBride SW, Hsien S, Sharon G, Hyde ER, McCue T. и др.Микробиота модулирует поведенческие и физиологические аномалии, связанные с нарушениями развития нервной системы. Клетка. 2013; 155: 1451–1463. pmid: 24315484
- 41. Прагман А.А., Кнутсон К.А., Гулд Т.Дж., Исааксон Р.Э., Рейли К.С., Вендт С.Х. Альфа-разнообразие микробиоты верхних дыхательных путей при хронической обструктивной болезни легких связано с фенотипом обострения: обсервационное исследование случай-контроль. Respir Res. 2019; 20: 114. pmid: 31174538
- 42. greengenes. второй геном.com. [цитировано 24 ноября 2019 г.]. Доступно: http://greengenes.secondgenome.com/.
- 43. Брей-младший, Кертис Дж. Посвящение горным лесным общинам Южного Висконсина. Ecol Monogr. 1957; 27: 325–349.
- 44. Lozupone C, Knight R. UniFrac: новый филогенетический метод для сравнения микробных сообществ. Appl Environ Microbiol. 2005; 71: 8228–8235. pmid: 16332807
- 45. Мандал С., Ван Треурен В., Уайт Р.А., Эггесбо М., Найт Р., Педдада С.Д.Анализ состава микробиомов: новый метод изучения микробного состава. Microb Ecol Health Dis. 2015; 26: 27663. pmid: 26028277
- 46. Мортон Дж. Т., Сандерс Дж., Куинн Р. А., Макдональд Д., Гонсалес А., Васкес-Баеза И. и др. Деревья баланса выявляют дифференциацию микробной ниши. mSystems. 2017; 2. pmid: 28144630
- 47.
Goletti D, Lee M-R, Wang J-Y, Walter N, Ottenhoff THM. Обновленная информация о биомаркерах туберкулеза: от коррелятов риска до коррелятов активного заболевания и излечения от болезни. Respirol Carlton Vic. 2018; 23: 455–466. pmid: 29457312
- 48. Голетти Д., Линдестам Арлехамн С.С., Скриба Т.Дж., Энтони Р., Чирилло Д.М., Алонзи Т. и др. Можем ли мы предсказать излечение от туберкулеза? Какие инструменты доступны? Eur Respir J. 2018; 52.
- 49. Педерсен Дж. Л., Бокил Н. Дж., Сондерс Б. М.. Являются ли миРНК ответом на вопрос о разработке новых биомаркеров туберкулеза? Tuberc Edinb Scotl. 2019; 118: 101860. pmid: 31472444
- 50. Salgado-Bustamante M, Rocha-Viggiano AK, Rivas-Santiago C, Magaña-Aquino M, López JA, López-Hernández Y.Метаболомика применяется для открытия биомаркеров туберкулеза и сахарного диабета. Biomark Med. 2018; 12: 1001–1013. pmid: 30043640
- 51. Ту Фан Л.М., Туфа Л.Т., Ким Х.Дж., Ли Дж., Пак ТиДжей. Тенденции диагностики активного туберкулеза с использованием наноматериалов. Curr Med Chem. 2019; 26: 1946–1959. pmid: 30207212
- 52. Сингхания А., Верма Р., Грэм С.М., Ли Дж., Тран Т., Ричардсон М. и др. Модульная сигнатура транскрипции определяет фенотипическую гетерогенность туберкулезной инфекции человека.Nat Commun. 2018; 9: 2308. pmid: 29921861
- 53. Коррейя-Невес М., Фрёберг Г., Коршун Л., Виегас С., Ваз П., Раманлал Н. и др. Биомаркеры туберкулеза: случай липоарабиноманнана. ERJ Open Res. 2019; 5.
- 54. Петруччиоли Э., Чиаккио Т., Ванини В., Куцци Дж., Codecasa LR, Феррарезе М. и др. Влияние терапии на ответ Quantiferon-Plus у пациентов с активной и латентной туберкулезной инфекцией. Sci Rep.2018; 8: 15626. pmid: 30353115
- 55.Sulaiman I, Wu BG, Li Y, Scott AS, Malecha P, Scaglione B и др. Оценка микробиома дыхательных путей при нетуберкулезных микобактериях. Eur Respir J. 2018; 52.
- 56.
Хорнунг Б., Мартинс душ Сантуш, ВАП, Шмидт Х, Шаап П.Дж. Изучение микробной функциональности в экосистеме кишечника с помощью системной биологии. Genes Nutr. 2018; 13: 5.
Global Tuberculosis Report 2019. 2019.
Франк Д. Н., Чжу В., Сартор Р. Б., Ли Э. Изучение биологического и клинического значения дисбиоза человека. Trends Microbiol. 2011; 19: 427–434. pmid: 21775143
Изменение микробиоты кишечника у больных туберкулезом легких. Front Physiol. 2017; 8: 822. pmid: 29204120
mBio. 2018; 9. pmid: 30228238
Кожная микробиота: друг или враг педиатрического здоровья кожи и кожных заболеваний. Pediatr Dermatol. 2019. pmid: 31588632
Respirol Carlton Vic. 2018; 23: 455–466. pmid: 29457312