Resumen de Herramientas para el estudio de la microbiota y aplicaciones terapéuticas basadas en su modulación
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El objetivo principal de esta Tesis Doctoral fue estudiar la microbiota en distintos procesos fisiológicos y patológicos a nivel tanto composicional como funcional, empleando distintas tecnologías ómicas e incorporando técnicas basadas en machine learning.
En el primer capítulo se evaluó la implicación de la microbiota oral en la aparición de caries, estudiando la microbiota bacteriana de dos cohortes de gemelos monocigóticos con y sin caries. El principal hallazgo fue la descripción de una incipiente, aunque leve, diferenciación de la microbiota oral concomitante a la aparición del proceso cariogénico, que sin embargo no permitió identificar ningún biomarcador robusto basado en la microbiota oral. Los modelos basados en machine learning para predecir la caries empleando la huella de microbiota oral mostraron una precisión modesta pero insuficiente.
En el segundo capítulo se analizó la microbiota fecal de pacientes con infección protésica crónica sometidos a tratamiento antibiótico supresor, un modelo idóneo para medir el impacto de un consumo prologado de antibióticos sobre la microbiota. Se evaluaron tanto cambios en la composición bacteriana como alteraciones en su viabilidad, así como la adquisición de bacterias multirresistentes. El tratamiento antibiótico supresor presentó un perfil de seguridad elevado, con baja tasa de efectos adversos y de selección de bacterias multirresistentes. Se observó una elevada heterogeneidad del efecto de la antibioterapia en la composición de la microbiota, primando la especificidad de cada individuo sobre el impacto propio de cada grupo de antibióticos o duración del tratamiento. Además, la viabilidad de la microbiota fecal no se vio afectada.
En el tercer capítulo se monitorizó el impacto de la dieta pre-quirúrgica y de la cirugía bariátrica en la composición y funcionalidad de la microbiota intestinal de personas con obesidad mórbida, estratificando según el tipo de cirugía (sleeve/bypass). Para ello, se emplearon técnicas de metagenómica, metaproteómica y metabolómica para la determinación de la composición bacteriana fecal y la concentración de ácidos grasos de cadena corta, aminoácidos, aminas biogénas y amonio en cuatro tiempos (basal, tras una dieta pre-quirúrgica, 1 y 3 meses tras la cirugía). Las variables recogidas se integraron mediante análisis big data y se emplearon en la construcción de un modelo predictivo de pérdida de peso. Se observó una pérdida de peso similar en ambos tipos de cirugía, pero con una evolución opuesta en la composición bacteriana. A nivel metabólico los cambios fueron mucho menos patentes, destacando el aumento progresivo del amonio en los individuos sometidos a bypass. Inesperadamente, los cambios derivados de la dieta fueron escasos y no se lograron identificar predictores robustos de pérdida de peso.
En el cuarto capítulo se exploró la utilidad de la transferencia de microbiota fecal para el tratamiento de la Colitis Ulcerosa, buscando mejorar su éxito terapéutico mediante el diseño de un test para la selección del donante de heces. Este test monitoriza la respuesta inmunitaria in vitro de la mucosa del receptor frente a la microbiota fecal de distintos posibles donantes, escogiendo la que genere una mayor tolerancia inmunológica. Primero se evaluó el rendimiento del test enfrentando células inmunocompetentes de cadáveres y diferentes extractos de microbiota fecal, para posteriormente validar su utilidad clínica en Colitis Ulcerosa. El test demostró la presencia de respuestas inmunológicas diferenciales que permitían guiar la selección de donante y evidenció que las células inmunocompetentes de la mucosa intestinal desarrollan una respuesta tolerogénica generalizada frente a microbiotas extrañas. Sin embargo, el test no mejoró el rendimiento clínico de la transferencia de microbiota fecal, sugiriendo que la compatibilidad inmunológica no parece ser un factor esencial que condicione el éxito terapéutico de este procedimiento en Colitis Ulcerosa.
- English
The last decade has been a true revolution in the characterization of the microbial communities that colonize our organism, exploring their possible involvement in numerous pathologies and designing strategies for their modulation. Despite the huge number of studies published on human microbiota, the methodological heterogeneity, the challenge of analyzing complex ecosystems and the lack of agreement on the definition of a normal microbiota have made it difficult to reach solid conclusions. The main objective of this PhD Thesis is to study the microbiota in different physiological and pathological processes from a compositional and functional point of view, using different omics technologies and incorporating analytical techniques based on machine-learning. In addition, the last chapter presents a method for optimizing microbiota modulation using an approach based on the study of donor-recipient immunological compatibility...
