Diese explorative Studie an sechs Patienten mit Morbus Parkinson, die eine fäkale Mikrobiota-Transplantation erhielten, zeigte zeitliche Veränderungen in der Diversität der Darmmikrobiota, der taxonomischen Zusammensetzung und der vorhergesagten funktionellen Profile, begleitet von Verbesserungen motorischer und nicht-motorischer Symptome. Diese Ergebnisse liefern vorläufige Hinweise, die eine weitergehende Untersuchung mikrobiotabasierter Interventionen unterstützen.
Forschungsartikel
Auswirkungen einer fäkalen Mikrobiota-Transplantation auf die intestinalen mikrobiellen Eigenschaften und klinischen Phänotypen bei Patienten mit Parkinson-Krankheit
In diesem Artikel
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Veränderungen der Darmmikrobiota wurden mit der Parkinson-Krankheit (PD) assoziiert, aber langzeitliche mikrobielle Veränderungen nach einer fäkalen Mikrobiota-Transplantation (FMT) sowie deren klinische Zusammenhänge sind bisher unzureichend verstanden. Diese einzentrische, retrospektive Beobachtungsstudie umfasste sechs Patienten mit PD, die basierend auf der Krankheitsdauer (>6 Jahre vs. ≤6 Jahre) in Subgruppen mit hoher und niedriger Schwere eingeteilt wurden. Sechsunddreißig Stuhlproben wurden vor der FMT sowie monatlich über einen Zeitraum von fünf Monaten danach gesammelt. Mikrobielle Diversität, Gemeinschaftsstruktur, taxonomische Zusammensetzung und vorhergesagte funktionelle Profile wurden mittels 16S-rRNA-Gen-Sequenzierung analysiert. Die Auswertungen umfassten Alpha- und Beta-Diversität, taxonomische Abundanz, lineare Diskriminanzanalyse der Effektgröße, funktionelle Vorhersagen mittels Tax4Fun2 sowie Spearman-Rangkorrelationen zwischen mikrobiellen Merkmalen und klinischen Indikatoren. Deskriptive Analysen zeigten Unterschiede in mikrobieller Artenvielfalt, Diversität, Gemeinschaftsstruktur und vorhergesagten Funktionen zwischen den Schweregrad-Subgruppen sowie über die Zeitpunkte nach der FMT hinweg. Zu Studienbeginn wiesen die Patienten mit geringerer Krankheitsschwere eine höhere mikrobielle Artenvielfalt und Diversität auf als die schwer betroffene Gruppe, mit relativ erhöhten Häufigkeiten von Taxa wie Bifidobacterium und Lactobacillus. Einen Monat nach der FMT stiegen Artenvielfalt und Diversität in der schweren Subgruppe im Vergleich zum Ausgangswert an, begleitet von Veränderungen in der taxonomischen Zusammensetzung. Beide Subgruppen zeigten zeitabhängige Schwankungen in der mikrobiellen Diversität und in der angereicherten Vorhersage von Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)-Pfaden nach der FMT. Zu den vorhergesagten Funktionen gehörten der Metabolismus von Kohlenhydraten und Aminosäuren, die Biosynthese sekundärer Metabolite, Membrantransport und Signaltransduktion. Mehrere operationelle taxonomische Einheiten korrelierten mit Indikatoren für motorische Beeinträchtigung, Verstopfung, Schlafqualität, funktionellen Status und neuropsychiatrische Symptome. Die FMT war somit mit langzeitlichen Veränderungen der Darmmikrobiota hinsichtlich Diversität, Zusammensetzung und vorhergesagten Funktionen assoziiert, und bestimmte mikrobielle Merkmale standen im Zusammenhang mit motorischen und nichtmotorischen Parametern. Aufgrund der geringen Zahl an Teilnehmern in dieser retrospektiven Kohorte sind diese Ergebnisse vorläufig und bedürfen der Bestätigung in größeren, kontrollierten Studien. Zukünftige Untersuchungen sollten klären, ob diese mikrobiellen Veränderungen reproduzierbar sind, über fünf Monate hinaus anhalten, auf eine Engraftment des Spenders zurückzuführen sind und mit messbaren klinischen Verbesserungen nach der Transplantation bei PD einhergehen.
Einleitung
Die Parkinson-Krankheit (PD) ist eine häufige, fortschreitende neurodegenerative Erkrankung, die durch Bradykinesie, Rigor, Ruhetremor und posturale Instabilität gekennzeichnet ist1. Obwohl die Pathogenese noch nicht vollständig aufgeklärt ist, wurden mehrere Faktoren, darunter Neuroinflammation, Umweltexpositionen und genetische Anfälligkeit, in die Entstehung und Progression der Erkrankung einbezogen2. Epidemiologische Befunde zeigen, dass die PD zu den häufigsten neurologischen Erkrankungen bei älteren Erwachsenen gehört und mit einer erheblichen Behinderungsbelastung verbunden ist, wobei die Prävalenz mit zunehmendem Alter steigt3. Aktuelle Therapien, insbesondere die Dopaminersatztherapie, können motorische Symptome bis zu einem gewissen Grad lindern, wirken sich jedoch nur begrenzt auf den Krankheitsverlauf und viele nichtmotorische Symptome aus, und die Therapieansprechen variieren zwischen Individuen4. Daher bleibt die weitere Untersuchung krankheitsrelevanter biologischer Veränderungen und potenzieller therapeutischer Zielstrukturen klinisch bedeutsam.
Die mikrobielle Gemeinschaft im Darm spielt eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung der Darmbarrierefunktion, der Regulierung immunologischer Reaktionen und der Unterstützung der metabolischen Homöostase5. Bei der fäkalen Mikrobiota-Transplantation (FMT) wird die Darmmikrobiota eines gesunden Spenders auf einen Empfänger übertragen, um das mikrobielle Gleichgewicht im Darm wiederherzustellen6,7. Mehrere tierexperimentelle Studien haben darauf hingewiesen, dass die Transplantation der Darmmikrobiota neurobehaviorale Phänotypen beeinflussen kann8,9. Da Mikrobiota von Patienten mit Depressionen oder Angststörungen entsprechende Verhaltensänderungen bei Mäusen hervorrufen können, könnten Mikrobiota von gesunden Spendern die Verhaltensausprägung verbessern10. Zudem haben vorläufige klinische Beobachtungen über eine Verbesserung der Symptome nach FMT bei einigen Patienten mit Parkinson-Krankheit (PD) und Autismus berichtet, was darauf hindeutet, dass mikrobiota-basierte Interventionen bei neurologischen und neuropsychiatrischen Erkrankungen von potenziellem Interesse sein könnten11,12. Dennoch bleiben die Mechanismen, die diesen Effekten zugrunde liegen, unklar, und klinische Studien sind erforderlich, um Sicherheit und Wirksamkeit der FMT bei PD zu belegen.
Obwohl frühere Studien einen Zusammenhang zwischen der Darmmikrobiota und Morbus Parkinson nahelegten, sind die longitudinalen Veränderungen der mikrobiellen Zusammensetzung im Darm nach einer Fäkalienmikrobiota-Transplantation (FMT) sowie deren Assoziationen mit klinischen Merkmalen weiterhin unzureichend verstanden. Es ist weiterhin unklar, ob Patienten mit unterschiedlichen klinischen Schweregraden nach einer FMT unterschiedliche mikrobielle Reaktionen zeigen.
In dieser einzentrischen retrospektiven Beobachtungsstudie untersuchten wir Patienten mit Morbus Parkinson (PD), die im Rahmen der routinemäßigen klinischen Praxis eine Fäkale Mikrobiota-Transplantation (FMT) erhalten hatten. Klinische Scores vor und nach der FMT wurden analysiert, und verfügbare Stuhlproben wurden mittels 16S-rRNA-Gen-Sequenzierung weiter untersucht, um die Diversität der Darmmikrobiota, die taxonomische Zusammensetzung, vorhergesagte funktionelle Profile sowie deren Korrelationen mit klinischen Indikatoren zu erforschen. Ziel dieser Studie war es, die klinischen Ergebnisse und das Profil der Darmmikrobiota nach der FMT bei Morbus Parkinson zu charakterisieren und vorläufige Hinweise für zukünftige prospektive kontrollierte Studien zu liefern.
Protokoll
Die Studie wurde gemäß der Deklaration von Helsinki durchgeführt, und das Protokoll wurde vom Ethikkomitee des Zweiten Angegliederten Krankenhauses der Nanjing Medical University genehmigt (Genehmigungsnummer: 2021-KY-100-01). Von allen Teilnehmern wurde schriftlich informierte Einwilligung eingeholt.
Diese einzentrische retrospektive Beobachtungsstudie wurde an der Abteilung für Neurologie des Zweiten Angegliederten Krankenhauses der Nanjing Medical University durchgeführt. Von Januar 2022 bis Dezember 2023 wurden insgesamt 32 Patienten mit primärer Parkinson-Krankheit eingeschlossen, die die Diagnosekriterien für die Parkinson-Krankheit (Ausgabe 2020) erfüllten. Schließlich wurden sechs Patienten, die strengen Selektionskriterien genügten und alle Studienschritte abgeschlossen hatten, in die anschließende Analyse einbezogen. Einzelheiten zur Screening-, Ausschluss- und Nachuntersuchungsprozedur sind in Abbildung 1, Zusatzmaterial dargestellt.
Sammlung von Stuhlproben und Analyse der mikrobiellen Gemeinschaft
Das fäkale Mikrobiom wurde von gesunden Freiwilligen gewonnen. Der Spenderauswahlprozess wurde streng gemäß dem chinesischen Expertenkonsens zur klinischen Anwendung der Fäkalmikrobiota-Transplantation durchgeführt. Kriterien für die Spenderrekrutierung: Alter zwischen 18 und 40 Jahren, ohne Vorerkrankung chronischer Erkrankungen; keine Anamnese gastrointestinaler Erkrankungen, Stoffwechselstörungen, Autoimmunerkrankungen oder psychiatrischer Erkrankungen; keine Einnahme von Antibiotika, Probiotika, Immunsuppressiva oder Protonenpumpenhemmern in den letzten drei Monaten; kein Aufenthalt in epidemischen Gebieten, keine Bluttransfusionen und keine Operationen in den letzten sechs Monaten. Blut- und Stuhluntersuchungen zur Ausschlussdiagnostik infektiöser Erkrankungen und Krankheitserreger umfassten: Humanes Immundefizienzvirus (HIV), Hepatitis-B-Virus (HBV), Hepatitis-C-Virus (HCV), Treponema pallidum, Clostridium difficile, Salmonella, Shigella, Campylobacter, pathogene Escherichia coli, enterische Viren und Parasiten. Das Volumen einer einzelnen validen Stuhlprobe sollte mindestens 50 g betragen. Mithilfe eines automatisierten Systems zur Aufreinigung fäkaler Mikrobiota (siehe Tabelle der Materialien) wurden je 100 g frischer Stuhl mit 500 mL steriler Kochsalzlösung versetzt, dreimal standardisiert zentrifugiert und gewaschen (700 × g, 3 min) und unmittelbar nach Herstellung einer Suspension mit steriler Kochsalzlösung im Volumenverhältnis 1:2 appliziert. Die Probanden erhielten eine einmalige Injektion von 150 mL Suspension, die etwa 5 × 10^13 vitale Bakterien enthielt13.
Alle Empfänger erhielten die Fäkalmikrobiota-Transplantation (FMT) mittels Koloskopie, wobei das Endoskop bis in den Z盲cum und den aufsteigenden Dickdarm vorgeschoben wurde; die Suspension wurde langsam und gleichm盲脽ig durch den Biopsiekanal appliziert, um eine bevorzugte Kolonisation des rechten Kolons zu f枚rdern. Nach der Applikation verblieben die Patienten mindestens 2 Stunden in der rechten Seitenlage. Vor dem Eingriff wurde 3 Tage lang eine kohlenhydratarme Di盲t verordnet, danach 24 Stunden vor dem Eingriff eine vollst盲ndige Fl眉ssigkeitskost, wobei feste Nahrung 6 Stunden und Fl眉ssigkeiten 2 Stunden vor der Infusion enthalten wurden. Am Abend vor der Transplantation erfolgte eine standardm盲脽ige Darmreinigung des gesamten Darms mit Polyethylenglykol-Elektrolytl枚sung, bis ein klarer, stuhlfreier Ausfluss erzielt wurde. Medikament枚se Einschr盲nkungen beinhalteten das Zur眉ckhalten systemischer Antibiotika f眉r mindestens 72 Stunden vor der FMT und die Vermeidung derselben f眉r eine Woche danach. Protonenpumpenhemmer (PPIs) wurden 24 bis 48 Stunden vor dem Eingriff abgesetzt, Abf眉hrmittel und Probiotika wurden am Tag der Transplantation unterbrochen.
Während des Eingriffs wurden Herzfrequenz, Blutdruck und Sauerstoffsättigung kontinuierlich überwacht, und es wurden mögliche Symptome wie abdominelle Distension, Schmerzen oder Übelkeit beobachtet; die Infusion wurde unverzüglich gestoppt, falls schwere abdominelle Schmerzen oder Hypotonie auftraten. In den ersten 7 Tagen nach der Transplantation erfolgte eine tägliche Nachuntersuchung, um die Häufigkeit der Stuhlgänge, die Stuhlkonsistenz sowie alle unerwünschten Ereignisse wie abdominelle Schmerzen, Diarrhö, Fieber und Hämatochezie zu dokumentieren. Die Langzeitnachbeobachtung erstreckte sich über 5 Monate und beinhaltete terminierte Stuhlprobenentnahmen zur Analyse der Darmmikrobiota sowie klinische Bewertungen mittels der Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS) und des Wexner-Konstipations-Scores, ergänzt durch die Dokumentation von Symptomveränderungen und der gleichzeitigen Medikamenteneinnahme, um Wirksamkeit und Sicherheit umfassend zu beurteilen.
Stuhlproben wurden zu sechs Zeitpunkten gesammelt: vor der Fäkalienmikrobiota-Transplantation (FMT) sowie 1, 2, 3, 4 und 5 Monate danach. Alle Teilnehmer erhielten standardisierte Anweisungen zur Stuhlprobenentnahme. Mithilfe steriler Pinzetten wurde etwa 10–20 g des mittleren Stuhlteils gesammelt und in sterile Sammelgefäße überführt. Die Proben wurden innerhalb von 2–3 Stunden nach der Sammlung zum Labor transportiert und von geschulten Forschern unter aseptischen Bedingungen in sterile 1,5-mL-Mikrozentrifugenröhrchen (siehe Tabelle der Materialien) portioniert. Alle Aliquote wurden unverzüglich bei −80 °C bis zur weiteren Analyse gelagert.
Nach der Sammlung der Stuhlproben wurden alle Proben auf Trockeneis an einen kommerziellen Sequenzierdienstleister transportiert (siehe Tabelle der Materialien) zur 16S-rRNA-Gen-Sequenzierung. Die Bibliotheksherstellung, Sequenzierung und die erste Qualitätskontrolle erfolgten gemäß dem Standardprotokoll des Dienstleisters. Aus jeder Stuhlprobe wurde genomische DNA extrahiert, und die hypervariablen Regionen V3–V4 des bakteriellen 16S-rRNA-Gens wurden mittels Polymerase-Kettenreaktion (PCR) mit den Primern 341F und 805R amplifiziert. Die Sequenzierung wurde an einer stationären Kurzleistungs-Sequenzierplattform (siehe Tabelle der Materialien) mit 2 × 300 bp Paired-End-Chemie durchgeführt, um die mikrobiellen Profil des Darms der Patienten vor der FMT sowie zu verschiedenen Zeitpunkten nach der FMT zu charakterisieren. Nach der Sequenzierung wurden die Rohdaten verarbeitet, um qualitativ hochwertige Sequenzen für die nachfolgende mikrobielle Analyse zu erhalten. Die taxonomische Klassifizierung erfolgte mithilfe eines kommerziellen 16S-Taxonomie-Zuordnungspakets und der dazugehörigen Datenbank zur mikrobiellen Identifizierung (siehe Tabelle der Materialien). Die resultierenden taxonomischen Profile wurden für anschließende Analysen der mikrobiellen Diversität, der Gemeinschaftszusammensetzung, der differentiellen Abundanz und der vorhergesagten mikrobiellen Funktion verwendet.
Klinische Bewertungen und analytische Bezeichnungen
Patienten mit PD wurden entsprechend der Krankheitsdauer in zwei Schweregruppen eingeteilt: eine Gruppe mit hoher Schwere (>6 Jahre, gekennzeichnet als „_H“) und eine Gruppe mit geringer Schwere (≤6 Jahre, gekennzeichnet als „_L“). Stuhlproben, die vor der FMT gesammelt wurden, galten als Basislinienproben und wurden je nach zugehöriger Schweregruppe als FB_H oder FB_L bezeichnet. Proben, die 1, 2, 3, 4 und 5 Monate nach der FMT gesammelt wurden, erhielten die Bezeichnungen FP1M_H, FP2M_H, FP3M_H, FP4M_H und FP5M_H für die Gruppe mit hoher Schwere bzw. FP1M_L, FP2M_L, FP3M_L, FP4M_L und FP5M_L für die Gruppe mit geringer Schwere. Zu den untersuchten klinischen Parametern gehörten der Wexner-Verstopfungsscore, die Non-Motor Symptoms Scale (NMSS), der Non-Motor Symptoms Questionnaire (NMSQ), das Neuropsychiatric Inventory (NPI), die Hoehn–Yahr-Stadiumseinteilung, die Activities of Daily Living-Skala (ADL), der Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), die ursprüngliche UPDRS I–VI sowie der Gesamt-UPDRS-Score. Zur Analyse der Veränderungen klinischer Indikatoren bei PD-Patienten in der Gruppe mit hoher Schwere (_H-Gruppe) und der Gruppe mit geringer Schwere (_L-Gruppe) an sechs Zeitpunkten wurde eine Kombination beschreibender und schließender statistischer Methoden verwendet. Um Gruppenunterschiede über alle Zeitpunkte hinweg vorläufig zu untersuchen, wurden die Verteilungen der Indikatoren zwischen der _H- und der _L-Gruppe an jedem Zeitpunkt mittels des Wilcoxon-Rangsummentests verglichen, und ein strengereres Lineares Gemischtes Modell (LMM) mit patientenspezifischen zufälligen Achsenabschnitten wurde angewandt. Aufgrund der begrenzten Stichprobengröße werden die Ergebnisse des Mixed-Effects-Modells lediglich als explorative Referenzen angegeben. Der primäre Endpunkt dieser explorativen Studie war die Veränderung der mikrobiellen Diversität und Zusammensetzung im Darm von der Basislinie bis zu den Zeitpunkten nach der fäkalen Mikrobiota-Transplantation, wobei klinische Veränderungen als sekundäre Endpunkte bewertet wurden.
Zusammenfassung von OTUs, Diversitätsanalyse und taxonomische Häufigkeit
Operationelle taxonomische Einheiten (OTUs) wurden verwendet, um die Zusammensetzung mikrobieller Gemeinschaften zusammenzufassen, und Sequenzen mit ≥97 % Ähnlichkeit wurden in derselben OTU zusammengefasst. Die Sequenziertiefe wurde anhand seltener Shannon-basierter Kurven bewertet, wobei die Plateaubildung im Kurvenverlauf im Allgemeinen auf eine ausreichende Abdeckung für nachfolgende Diversitätsanalysen hinweist.
Die Alpha-Diversität wurde mithilfe der Chao1- und der abundance-basierten Coverage-Schätzer (ACE)-Indizes für mikrobielle Artenvielfalt sowie der Shannon- und Simpson-Indizes für die Gesamtdiversität und Gleichmäßigkeit bewertet. Die Beta-Diversität wurde anhand gewichteter und ungewichteter UniFrac-Distanzen analysiert, gefolgt von einer principal coordinate analysis (PCoA), um Unterschiede in der Zusammensetzung mikrobieller Gemeinschaften zwischen Gruppen zu visualisieren. Unterschiede zwischen Gruppen hinsichtlich Alpha- und Beta-Diversität wurden jeweils mittels nichtparametrischer Tests und der permutativen multivariaten Varianzanalyse (PERMANOVA) geprüft, wie im Abschnitt zur statistischen Analyse beschrieben.
Die taxonomische Zusammensetzung wurde auf Ebene der Phyla, Klassen, Ordnungen, Familien und Gattungen basierend auf 16S-rRNA-Gen-Sequenzierungsdaten zusammengefasst. Mithilfe eines Analysepakets für die Gemeinschafts-Ökologie für R (siehe Tabelle der Materialien) wurden die 10 häufigsten Taxa auf jeder taxonomischen Ebene identifiziert und visualisiert. Die taxonomischen Profile wurden mittels Balkendiagrammen dargestellt, und ausgewählte Taxa wurden zwischen den Gruppen mittels Boxplots weiter verglichen.
Differenzielle Häufigkeitsanalyse mikrobieller Taxa
Unterschiedlich häufige Taxa zwischen vordefinierten Gruppen wurden mithilfe der linearen Diskriminanzanalyse zur Effektgrößenbestimmung (LEfSe) identifiziert. LEfSe kombiniert den Kruskal-Wallis-Test, den Wilcoxon-Test und die lineare Diskriminanzanalyse (LDA), um Taxa mit statistischer Signifikanz und diskriminativer Aussagekraft zu ermitteln. Taxa mit einem P-Wert < 0,05 und einem LDA-Score (log10) > 3 galten als unterschiedlich häufig. Die relativen Häufigkeiten der diskriminativen Taxa wurden mittels taxonomischer Balkendiagramme visualisiert.
Funktionale Vorhersage und klinische Korrelationsanalyse
Vorhergesagte funktionelle Profile der Darmmikrobiota wurden anhand von 16S-rRNA-Gen-Sequenzierungsdaten mittels Tax4Fun2 abgeleitet und gemäß der Kyoto-Enzyklopädie für Gene und Genome (KEGG) annotiert. Unterschiedlich angereicherte vorhergesagte Signalwege wurden mithilfe von LEfSe identifiziert, wobei P < 0,05 und ein LDA-Score (log10) > 3 als Schwellenwerte dienten. Da diese funktionellen Profile abgeleitet und nicht direkt durch metagenomische oder metabolomische Ansätze gemessen wurden, wurden sie als vorhergesagte funktionelle Unterschiede interpretiert. Eine Spearman-Rangkorrelationsanalyse wurde durchgeführt, um Zusammenhänge zwischen mikrobiellen Merkmalen und klinischen Indikatoren zu untersuchen.
Statistische Analyse
Die statistischen Analysen wurden mit der R-Software durchgeführt (siehe Tabelle der Materialien). Klinische Variablen wurden als Mediane und Spannweiten (Minimum–Maximum) zusammengefasst. Die Alpha-Diversitätsindizes wurden zwischen den Gruppen mittels des Wilcoxon-Rangsummentests verglichen, während die Beta-Diversität mittels PERMANOVA mit 999 Permutationen bewertet wurde. Unterschiedlich häufige Taxa und vorhergesagte funktionelle Wege wurden mithilfe von LEfSe identifiziert, wobei P < 0,05 und ein LDA-Score (log10) > 3 als Signifikanzschwellenwerte dienten. Für die longitudinale Analyse der unterschiedlichen Häufigkeit wurde ein gemischtes lineares Modell mit patientenspezifischen zufälligen Achsenabschnitten angewandt, gefolgt von post-hoc paarweisen Vergleichen mit Korrektur der Falsch-Entdeckungsrate nach Benjamini-Hochberg. Die Rangkorrelation nach Spearman wurde verwendet, um Zusammenhänge zwischen mikrobiellen Darmmerkmalen und klinischen Indikatoren zu bewerten, wobei die Korrelations-P-Werte mit der Falsch-Entdeckungsrate-Korrektur nach Benjamini–Hochberg angepasst wurden. Ein zweiseitiger P < 0,05 galt als statistisch signifikant. Die Korrektur für multiple Vergleiche wurde auf Korrelations- und Taxonomie-Häufigkeitsanalysen angewandt. Aufgrund der geringen Stichprobengröße und des wiederholten longitudinalen Stichprobenentnahmedesigns wurden die statistischen Analysen als explorativ betrachtet, und die Ergebnisse wurden vorsichtig interpretiert.
Ergebnisse
Patientenauswahl und Basischarakteristika
Sechs Patienten mit Morbus Parkinson wurden in die finale Analyse eingeschlossen, darunter drei Männer und drei Frauen. Das mediane Alter betrug 69,0 Jahre (Spannweite: 61–75), und der mediane Body-Mass-Index lag bei 22,6 kg/m2. Die Kohorte umfasste zwei Patienten mit rigide-dominanter, zwei mit tremor-dominanter und zwei mit gemischter klinischer Phänotyp. Die klinischen Basischarakteristika sind in Tabelle 1 dargestellt.
Die klinischen Merkmale unterschieden sich zwischen den Subgruppen mit hoher und niedriger Schweregrad der Parkinson-Krankheit (Tabelle 1). In diesem explorativen Kollektiv war der Gesamtwert des UPDRS in der FB_H-Gruppe höher als in der FB_L-Gruppe, was mit der vorab definierten Schweregradeinteilung übereinstimmt und auf eine stärkere motorische Beeinträchtigung insgesamt hindeutet. Unterschiede zeigten sich ebenfalls bei mehreren motorischen und nicht-motorischen klinischen Parametern, einschließlich der UPDRS-Teilskalen, PSQI, Wexner-Konstipations-Score, ADL-Skala und NMSS. Diese Befunde legen nahe, dass sich die vorab definierten Schweregrad-Subgruppen nicht nur im Stadium der motorischen Erkrankung, sondern auch in mehreren nicht-motorischen und funktionellen Merkmalen unterschieden.
Individuelle Patientenverläufe wurden mithilfe von Liniendiagrammen für wichtige klinische Parameter dargestellt (Abbildung 1). Wie veranschaulicht, zeigte sich bei allen sechs Patienten nach der FMT ein durchgängiger Abwärtstrend bei den Werten für NMSQ, NMSS, NPI, PSQI, UPDRS Total und Wexner, unabhängig von der anfänglichen Schwere der Erkrankung. Bemerkenswerterweise wiesen Patienten der _H-Gruppe eine stärkere klinische Verbesserung auf als jene der _L-Gruppe, trotz höherer Ausgangswerte. Klinische Vergleiche ergaben durchgängige Unterschiede zwischen den Gruppen mit hoher und niedriger Schwere. Die meisten vergleichenden Analysen zu den einzelnen Zeitpunkten waren signifikant, sämtliche zusammengefassten klinischen Indikatoren unterschieden sich zwischen den Gruppen, und gemischte Effektmodelle bestätigten eine geringere Symptombelastung und eine bessere tägliche Funktionsfähigkeit in der Gruppe mit niedriger Schwere.
Unerwünschte Ereignisse bei PD-Patienten nach FMT
Nebenwirkungen, die nach der Fäkalienmikrobiota-Transplantation (FMT) erfasst wurden, sind in Tabelle 2 zusammengefasst. Die am häufigsten gemeldeten Ereignisse waren Blähungen, Durchfall, verschlechterte Verstopfung sowie Übelkeit und Erbrechen, jedes bei zwei Patienten aufgetreten. Bauchschmerzen wurden bei einem Patienten berichtet. Fieber wurde bei keinem Patienten festgestellt, und kein Patient brach die FMT aufgrund von Nebenwirkungen ab. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass gastrointestinale Symptome in dieser kleinen Kohorte am häufigsten als unerwünschte Ereignisse dokumentiert wurden; die Sicherheitsergebnisse sollten jedoch angesichts der begrenzten Stichprobengröße mit Vorsicht interpretiert werden.
Ausreichende Abdeckung der Diversität und Identifizierung gruppen-spezifischer OTUs
Die Rarefaktionskurvenanalyse zeigte, dass der Shannon-Index sich mit zunehmender Sequenziertiefe allmählich einem Plateau näherte, was darauf hindeutet, dass die Sequenziertiefe im Allgemeinen ausreichte, um die mikrobielle Diversität zwischen den Proben zu bewerten (Abbildung 2A). Insgesamt wurden 80 OTUs in allen Proben identifiziert. Diese relativ geringe Anzahl an OTUs stimmt mit der Sequenziertiefe und der begrenzten Probenanzahl in dieser explorativen Studie überein. Die Venn-Diagrammanalyse identifizierte sowohl gemeinsame als auch einzigartige OTUs unter den 12 Gruppen (Abbildung 2B). Es wurden insgesamt 80 OTUs nachgewiesen, darunter 53 OTUs, die von allen Gruppen gemeinsam genutzt wurden. Die Anzahl der einzigartigen OTUs in jeder Gruppe betrug: 2 in FB_H, 12 in FB_L, 4 in FP1M_H, 0 in FP1M_L, 1 in FP2M_H, 0 in FP2M_L, 4 in FP3M_H, 0 in FP3M_L, 0 in FP4M_H, 1 in FP4M_L, 1 in FP5M_H und 2 in FP5M_L. Unter diesen Gruppen wies FB_L die höchste Anzahl einzigartiger OTUs auf, während FP1M_L, FP2M_L, FP3M_L und FP4M_H in dieser Analyse keine einzigartigen OTUs aufwiesen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die PD-Untergruppen einen Kernbestand an OTUs teilten, während einige Gruppen begrenzte, gruppenspezifische OTU-Muster zeigten.
Die mikrobielle Diversität und die vorhergesagten funktionellen Profile unterscheiden sich zwischen den Subgruppen der PD-Schweregrad
Die Alpha-Diversität war in der FB_L-Gruppe höher als in der FB_H-Gruppe, was sich in erhöhten Chao1-, ACE-, Shannon- und Simpson-Indizes widerspiegelte (Abbildung 3A). Die auf UniFrac basierende PCoA zeigte eine deutliche Trennung zwischen den beiden Schweregrad-Untergruppen, was auf Unterschiede in der Struktur der Darmmikrobiota hinweist (Abbildung 3B). Auf der Ebene der Phyla wiesen FB_L relativ höhere Häufigkeiten von Firmicutes und Actinobacteria auf, während FB_H durch höhere Häufigkeiten von Bacteroidetes und Proteobacteria gekennzeichnet war (Abbildung 3C). Auf der Gattungsebene waren Bacteroides, Megasphaera und Escherichia in FB_H stärker vertreten, während Bifidobacterium und Lactobacillus in FB_L stärker vertreten waren (Abbildung 3D).
Die LEfSe-Analyse identifizierte schwergradassoziierte Taxa mit unterschiedlicher Häufigkeit. Taxa der Bacteroidetes/Bacteroides und der Proteobacteria waren in FB_H angereichert, während Taxa verwandt mit Bifidobacterium, Actinobacteria, Firmicutes, Clostridia und Parabacteroides in FB_L angereichert waren (Abbildung 3E). Die vorhergesagte KEGG-Weganalyse zeigte ebenfalls deutlich unterschiedliche funktionelle Profile zwischen den Gruppen. FB_H war hauptsächlich angereichert in vorhergesagten Wegen, die mit dem globalen Stoffwechsel, Kohlenhydrat- und Energiestoffwechsel, Signaltransduktion, Zweikomponentensystemen und der Lipopolysaccharid-Biosynthese assoziiert sind. Im Gegensatz dazu war FB_L angereichert in vorhergesagten Wegen, die mit der Biosynthese sekundärer Metabolite, Aminosäurestoffwechsel, Nukleotidstoffwechsel, Replikation und Reparatur, Quorum-Sensing, Membrantransport und ABC-Transportern assoziiert sind (Abbildung 3F). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass sich die Subgruppen des Parkinson-Krankheits-Schweregrads hinsichtlich mikrobieller Diversität, taxonomischer Zusammensetzung und vorhergesagtem funktionellem Potenzial unterschieden.
Ein Monat nach der Fäkaltransplantation wies die Untergruppe FP1M_H eine höhere mikrobielle Diversität und unterschiedliche vorhergesagte funktionelle Profile auf
Im Vergleich zu FB_H wies FP1M_H eine höhere Alpha-Diversität auf, was durch erhöhte Chao1-, ACE-, Shannon- und Simpson-Indizes angezeigt wurde (Abbildung 4A). Die auf UniFrac basierende PCoA zeigte eine deutliche Trennung zwischen FB_H und FP1M_H, was auf eine Veränderung der Darmmikrobiota-Struktur einen Monat nach FMT hindeutet (Abbildung 4B). Auf der Ebene der Phyla wiesen FP1M_H relativ höhere Häufigkeiten von Firmicutes, Actinobacteria und Verrucomicrobia auf, während FB_H höhere Häufigkeiten von Bacteroidetes und Proteobacteria zeigte (Abbildung 4C). Auf Gattungsebene waren Bifidobacterium, Akkermansia, Enterococcus und Lactobacillus in FP1M_H stärker vertreten, während Bacteroides, Megasphaera und Escherichia in FB_H stärker vertreten waren (Abbildung 4D).
Die LEfSe-Analyse identifizierte gruppenspezifisch unterschiedlich häufige Taxa. Bacteroidetes/Bacteroides-verwandte Taxa waren in FB_H angereichert, während Firmicutes-, Actinobacteria-, Clostridia-, Bifidobacterium- und Acidaminococcus-verwandte Taxa in FP1M_H angereichert waren (Abbildung 4E). Die vorhergesagte KEGG-Pfadanalyse zeigte, dass FB_H in Pfaden angereichert war, die mit Signaltransduktion, Zweikomponentensystemen, Kohlenhydratstoffwechsel, Lipidstoffwechsel, Energiestoffwechsel sowie Cofaktor- und Vitaminstoffwechsel assoziiert sind. Im Gegensatz dazu war FP1M_H in vorhergesagten Pfaden angereichert, die mit Aminosäurestoffwechsel, Nukleotidstoffwechsel, Stärke- und Saccharosestoffwechsel, Replikation und Reparatur, Translation, Biosynthese sekundärer Metabolite, Quorum Sensing, ABC-Transportern und Membrantransport assoziiert sind (Abbildung 4F). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass FMT in der Untergruppe mit hoher Schweregrad mit einer erhöhten mikrobiellen Diversität sowie Verschiebungen in der taxonomischen Zusammensetzung und der vorhergesagten funktionellen Kapazität assoziiert war.
Die mikrobielle Artenvielfalt, die taxonomische Zusammensetzung und die vorhergesagten funktionellen Profile unterschieden sich zwischen den Gruppen FB_L und FP1M_L
Im Vergleich zu FB_L wies FP1M_L eine höhere mikrobielle Vielfalt auf, was durch erhöhte Chao1- und ACE-Indizes angezeigt wurde, während die Shannon- und Simpson-Indizes zwischen den Gruppen nicht signifikant unterschiedlich waren (Abbildung 5A). Die auf UniFrac basierende PCoA zeigte eine deutliche Trennung zwischen FB_L und FP1M_L, was auf Unterschiede in der mikrobiellen Gemeinschaftszusammensetzung nach FMT hindeutet (Abbildung 5B). Auf der Ebene der Phyla wiesen FP1M_L relativ höhere Häufigkeiten von Actinobacteria, Verrucomicrobia, Synergistetes und Euryarchaeota auf, während Firmicutes und Bacteroidetes in FB_L häufiger vorkamen (Abbildung 5C). Auf der Gattungsebene waren Bifidobacterium, Akkermansia und Parabacteroides in FP1M_L stärker vertreten, während Bacteroides und Lactobacillus in FB_L häufiger waren (Abbildung 5D).
Die LEfSe-Analyse zeigte eine Anreicherung von Firmicutes-, Clostridia- und Ruminococcaceae-verwandten Taxa in FB_L, während Bacteroidetes-, Bacteroidales-, Parabacteroides-, Porphyromonadaceae-, Synergistetes-, Alistipes- und Rikenellaceae-verwandte Taxa in FP1M_L angereichert waren (Abbildung 5E). Die vorhergesagte KEGG-Weganalyse ergab, dass FB_L in Wegen angereichert war, die mit Signaltransduktion, Zweikomponentensystemen, Kohlenhydratstoffwechsel, Lipidstoffwechsel, Aminozucker- und Nukleotidzuckerstoffwechsel, Stärke- und Saccharosestoffwechsel sowie dem Phosphotransfersystem assoziiert sind. FP1M_L wies eine Anreicherung in vorhergesagten Wegen auf, die mit globalen Stoffwechselwegen, Aminosäurestoffwechsel, Translation, Biosynthese von Aminosäuren, Biosynthese sekundärer Metaboliten und genetischer Informationsverarbeitung verbunden sind (Abbildung 5F). Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass FMT in der Untergruppe mit geringer Schwere hauptsächlich mit einer erhöhten mikrobiellen Artenvielfalt sowie Veränderungen in der taxonomischen Zusammensetzung und der vorhergesagten funktionellen Kapazität assoziiert war.
Die mikrobielle Diversität, die taxonomische Zusammensetzung und die vorhergesagten funktionellen Profile des Darms unterschieden sich zwischen den Subgruppen mit schwerer PD zu verschiedenen Zeitpunkten nach der FMT
Die Alpha-Diversitätsanalyse unter den fünf Subgruppen mit schwerer Parkinson-Krankheit (FP1M_H bis FP5M_H) zeigte eine Variation der mikrobiellen Artenvielfalt und Diversität über die Zeitpunkte hinweg (Abbildung 6A). Unter diesen Subgruppen wiesen FP2M_H die niedrigsten Werte für die Chao1-, ACE-, Shannon- und Simpson-Indizes auf, während FP1M_H, FP3M_H, FP4M_H und FP5M_H relativ höhere Werte zeigten. Die Beta-Diversitätsanalyse anhand gewichteter und ungewichteter UniFrac-Distanzen ergab eine Trennung der fünf Subgruppen in den PCoA-Diagrammen, was auf Unterschiede in der Zusammensetzung der Darmmikrobiota über die Zeitpunkte nach der FMT hinweist (Abbildung 6B). Auf Phylum-Ebene sind die 10 am häufigsten vorkommenden Taxa in Abbildung 6C dargestellt. Bacteroidetes traten in FP3M_H, FP4M_H und FP5M_H vermehrt auf, während Firmicutes und Actinobacteria in FP1M_H häufiger waren. Verrucomicrobia waren relativ angereichert in FP2M_H. Auf Gattungsebene war Bacteroides in FP3M_H, FP4M_H und FP5M_H relativ häufiger vertreten, während Akkermansia und Escherichia in FP2M_H vermehrt auftraten. Bifidobacterium war relativ angereichert in FP1M_H (Abbildung 6D). Die LEfSe-Analyse identifizierte charakteristische, unterschiedlich häufig vorkommende Taxa in mehreren Subgruppen mit schwerer Erkrankung (Abbildung 6E), darunter Firmicutes-, Actinobacteria-, Bifidobacterium- und Clostridia-assoziierte Taxa in FP1M_H; Proteobacteria- und Enterobacteriaceae-assoziierte Taxa in FP2M_H; Bacteroidetes- und Bacteroides-assoziierte Taxa in FP3M_H; sowie Synergistetes-assoziierte Taxa in FP4M_H. Die vorhergesagte funktionelle Profilierung basierend auf der KEGG-Pfadannotierung zeigte subgroupenspezifische Anreicherungsmuster (Abbildung 6F). FP1M_H zeigte eine vorhergesagte Anreicherung in Stärke- und Saccharose-Stoffwechsel sowie Biosynthese anderer sekundärer Metaboliten, FP2M_H zeigte eine vorhergesagte Anreicherung im Stoffwechsel von Cofaktoren und Vitaminen sowie im Energiestoffwechsel, und FP5M_H zeigte eine vorhergesagte Anreicherung in Signaltransduktion und Zweikomponentensystemen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Subgruppen mit schwerer Parkinson-Krankheit eine zeitliche Variation in mikrobieller Diversität, taxonomischer Zusammensetzung und vorhergesagten funktionellen Profilen nach der FMT aufwiesen.
Die mikrobielle Diversität, die taxonomische Zusammensetzung und die vorhergesagten funktionellen Profile im Darm variierten zwischen den Subgruppen mit geringer Schweregrad-PD zu unterschiedlichen Zeitpunkten nach der FMT
Die Alpha-Diversitätsanalyse unter den fünf Subgruppen mit geringer Schweregrad bei Parkinson (FP1M_L bis FP5M_L) zeigte eine Variation der mikrobiellen Artenvielfalt und Diversität über die Zeitpunkte hinweg (Abbildung 7A). FP2M_L wies relativ niedrigere Chao1- und ACE-Indizes auf, während FP4M_L und FP5M_L relativ höhere Shannon- und Simpson-Indizes zeigten, was auf Unterschiede in Artenreichtum und Gleichmäßigkeit zwischen den Subgruppen mit geringer Schwere deutet. Die Beta-Diversitätsanalyse anhand gewichteter und ungewichteter UniFrac-Distanzen ergab eine Trennung der fünf Subgruppen in den PCoA-Diagrammen, was auf Unterschiede in der Zusammensetzung der Darmmikrobiota über die Zeitpunkte nach FMT hinweist (Abbildung 7B). Auf Phylum-Ebene sind die 10 am häufigsten vorkommenden Taxa in Abbildung 7C dargestellt. Bacteroidetes und Firmicutes waren in allen Gruppen die dominierenden Phyla, während Actinobacteria und Verrucomicrobia in FP1M_L relativ angereichert waren und Firmicutes in FP3M_L relativ häufiger vorkamen. Auf Gattungsebene waren Bifidobacterium und Akkermansia in FP1M_L relativ häufiger vertreten, während Bacteroides in FP2M_L relativ häufiger war (Abbildung 7D). Die LEfSe-Analyse identifizierte den Subgruppen zugeordnete, unterschiedlich häufige Taxa in mehreren Subgruppen mit geringer Schwere (Abbildung 7E), darunter Ruminococcaceae-assoziierte Taxa in FP1M_L, Firmicutes- und Clostridiales-assoziierte Taxa in FP2M_L, Synergistetes-assoziierte Taxa in FP3M_L sowie Bacteroidetes-, Parabacteroides-, Actinobacteria- und Bifidobacterium-assoziierte Taxa in FP4M_L. Die vorhergesagte funktionelle Profilierung basierend auf KEGG-Pfadannotierung zeigte subgroupenspezifische Anreicherungsmuster (Abbildung 7F). FP1M_L zeigte eine vorhergesagte Anreicherung in der Biosynthese sekundärer Metaboliten, FP2M_L eine vorhergesagte Anreicherung in Signaltransduktionswegen, Zweikomponentensystemen, Umweltinformationsverarbeitung, zellulären Gemeinschaften-Prokaryoten und Kohlenhydratstoffwechsel, FP3M_L eine vorhergesagte Anreicherung in Membrantransport, Quorum-Sensing, Replikation und Reparatur sowie im Phosphotransfersystem, FP4M_L eine vorhergesagte Anreicherung in der genetischen Informationsverarbeitung und FP5M_L eine vorhergesagte Anreicherung in Stoffwechsel und metabolischen Wegen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Subgruppen mit geringer Schwere bei Parkinson eine zeitliche Variation in mikrobieller Diversität, taxonomischer Zusammensetzung und vorhergesagten funktionellen Profilen nach FMT aufwiesen.
Assoziationen zwischen spezifischen OTUs und klinischen Indikatoren bei Morbus Parkinson
Um die Zusammenhänge zwischen Veränderungen der Darmmikrobiota und klinischen Merkmalen bei Morbus Parkinson (PD) zu untersuchen, wurden nach Anwendung einer Korrektur für Mehrfachvergleiche die 50 stärksten Korrelationen zwischen OTUs und klinischen Parametern visualisiert, die 23 eindeutigen OTUs entsprechen (Abbildung 8). Mehrere OTUs wiesen ähnliche Korrelationsmuster über verschiedene klinische Indikatoren hinweg auf. Beispielsweise zeigten OTU165, OTU67, OTU230, OTU154, OTU72 und mehrere andere OTUs positive Korrelationen mit dem Wexner-Score, dem Hoehn–Yahr-Stadium, dem PSQI sowie mehreren UPDRS-bezogenen Messgrößen, während sie negative Korrelationen mit der ADL-Skala und dem NPI aufwiesen. Im Gegensatz dazu zeigten OTU10 (Parabacteroides) und OTU45 (Fusobacterium) für mehrere klinische Variablen ein entgegengesetztes Korrelationsmuster. OTU165, die auf der Ebene des Phyla als Firmicutes annotiert wurde, korrelierte positiv mit der Schwere der Obstipation, dem Krankheitsstadium, Schlafstörungen und mehreren Komponenten der UPDRS, während negative Korrelationen mit der ADL-Skala und dem NPI bestanden. Ebenso war OTU67 (Porphyromonadaceae) mit mehreren motorischen und nichtmotorischen klinischen Indikatoren assoziiert. Insgesamt deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass bestimmte OTUs mit mehreren klinischen Parametern bei PD assoziiert sind, wobei diese Korrelationen jedoch vorsichtig interpretiert und als hypothetisch generierend, nicht als Beleg für Kausalität, betrachtet werden sollten.
VERFÜGBARKEIT VON DATEN:
Zusatzmaterialien für diese Studie sind verfügbar unter DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21620775.
Abbildung 1: Längsschnittliche Veränderungen klinischer Scores nach fäkaler Mikrobiota-Transplantation bei Patienten mit Morbus Parkinson. Liniendiagramme zeigen die Veränderungen der NMSQ-, NMSS-, NPI-, PSQI-, UPDRS-Gesamt- und Wexner-Konstipationsscores vom Ausgangswert vor der FMT (FB) bis 1, 2, 3, 4 und 5 Monate nach der FMT (FP1M–FP5M) in der Gruppe mit hoher Schwere (H) und der Gruppe mit geringer Schwere (L). Die Datenpunkte repräsentieren zusammengefasste Werte auf Gruppenebene, und die Fehlerbalken zeigen die entsprechende Variabilität bzw. Spannweite an. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 2: Rarefaktionskurven und OTU-Vergleich zwischen den Gruppen. (A) Shannon-Rarefaktionskurven, die den Zusammenhang zwischen Sequenzierungstiefe und mikrobieller Diversität zeigen. Die x-Achse stellt die Sequenzierungstiefe dar und die y-Achse den Shannon-Diversitätsindex. Das allmähliche Ansteigen und anschließende Abschwächen der Kurven deutet darauf hin, dass die Sequenzierungstiefe im Allgemeinen ausreichend für die Beurteilung der Diversität war. (B) Venn-Diagramm, das gemeinsame und einzigartige OTUs zwischen den 12 Gruppen zeigt. Die Zahl in der Mitte repräsentiert die OTUs, die von allen Gruppen gemeinsam genutzt werden, während die Zahlen in den äußeren Bereichen die OTUs darstellen, die jeweils nur für eine Gruppe charakteristisch sind. Klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 3: Mikrobielle Diversität, taxonomische Zusammensetzung und vorhergesagte funktionelle Unterschiede zwischen den FB_H- und FB_L-Gruppen. (A) Analyse der Alpha-Diversität basierend auf den Indizes Chao1, ACE, Shannon und Simpson. (B) Hauptkoordinatenanalyse (PCoA) basierend auf gewichteten und ungewichteten UniFrac-Distanzen. (C,D) Relative Abundanz der 10 häufigsten Darmmikrobiota auf Phylum- (C) und Gattungsebene (D), dargestellt durch gestapelte Balkendiagramme und Boxplots. (E) LEfSe-Analyse zur Identifizierung unterschiedlich abundanter Taxa zwischen den FB_H- und FB_L-Gruppen. (F) LEfSe-Analyse vorhergesagter KEGG-Funktionswege. Positive und negative LDA-Scores zeigen angereicherte Wege in den jeweiligen Gruppen an. *P < 0,05, **P < 0,01, ***P < 0,001. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 4: Mikrobielle Diversität, taxonomische Zusammensetzung und vorhergesagte funktionelle Unterschiede zwischen den Gruppen FP1M_H und FB_H. (A) Analyse der Alpha-Diversität basierend auf den Chao1-, ACE-, Shannon- und Simpson-Indizes. (B) Hauptkoordinatenanalyse (PCoA) basierend auf gewichteten und ungewichteten UniFrac-Distanzen. (C,D) Relative Häufigkeit der 10 häufigsten Darmmikrobiota auf Ebene der Phyla (C) und Gattungen (D), dargestellt durch gestapelte Balkendiagramme und Boxplots. (E) LEfSe-Analyse zur Identifizierung unterschiedlich häufig vorkommender Taxa zwischen den Gruppen FP1M_H und FB_H. (F) LEfSe-Analyse vorhergesagter KEGG-Funktionswege. Positive und negative LDA-Scores zeigen angereicherte Wege in den jeweiligen Gruppen an. *P < 0,05, **P < 0,01, ***P < 0,001. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 5: Mikrobielle und funktionelle Unterschiede zwischen den Gruppen FB_L und FP1M_L. (A) Analyse der Alpha-Diversität der Gruppen FB_L und FP1M_L. (B) Analyse der Beta-Diversität der Gruppen FB_L und FP1M_L. (C,D) Relative Häufigkeit der Darmmikrobiota in den Gruppen FB_L und FP1M_L auf Ebene der Phyla (C) und Gattungen (D). (E) Vergleichende Analyse der Artenunterschiede zwischen den Gruppen FB_L und FP1M_L. (F) Vorhergesagte mikrobielle Funktionen in den Gruppen FB_L und FP1M_L. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 6: Mikrobielle Diversität, taxonomische Zusammensetzung und vorhergesagte funktionelle Unterschiede zwischen den Gruppen FP1M_H, FP2M_H, FP3M_H, FP4M_H und FP5M_H. (A) Analyse der Alpha-Diversität basierend auf den Chao1-, ACE-, Shannon- und Simpson-Indizes. (B) Hauptkoordinatenanalyse (PCoA) basierend auf gewichteten und ungewichteten UniFrac-Distanzen. (C,D) Relativer Anteil der zehn am häufigsten vorkommenden Darmmikrobiota auf der Ebene der Stämme (C) und Gattungen (D), dargestellt durch gestapelte Balkendiagramme und Boxplots. (E) LEfSe-Analyse, die unterschiedlich häufig vorkommende Taxa zwischen den fünf Subgruppen mit hohem Schweregrad nach FMT zeigt. (F) LEfSe-Analyse vorhergesagter KEGG-Funktionswege. Positive LDA-Scores zeigen Wege an, die in den entsprechenden Gruppen angereichert sind. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 7: Mikrobielle Diversität, taxonomische Zusammensetzung und vorhergesagte funktionelle Unterschiede zwischen den Gruppen FP1M_L, FP2M_L, FP3M_L, FP4M_L und FP5M_L. (A) Analyse der Alpha-Diversität basierend auf den Indizes Chao1, ACE, Shannon und Simpson. (B) Hauptkoordinatenanalyse (PCoA) basierend auf gewichteten und ungewichteten UniFrac-Distanzen. (C,D) Relative Häufigkeit der 10 am häufigsten vorkommenden Darmmikrobiota auf Ebene der Phyla (C) und Gattungen (D), dargestellt durch gestapelte Balkendiagramme und Boxplots. (E) LEfSe-Analyse zur Identifizierung unterschiedlich häufig vorkommender Taxa in den fünf Subgruppen mit niedriger Schwere nach FMT. (F) LEfSe-Analyse vorhergesagter KEGG-Funktionswege. Positive LDA-Scores weisen auf angereicherte Wege in den entsprechenden Gruppen hin. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
Abbildung 8: Spearman-Korrelationsanalyse zwischen OTUs und klinischen Indikatoren. Zeilen repräsentieren OTUs und Spalten repräsentieren klinische Merkmale. Jede Zelle zeigt den Spearman-Korrelationskoeffizienten zwischen einer spezifischen OTU und einem klinischen Indikator. Rot zeigt eine positive Korrelation an, blau eine negative Korrelation, wobei die Farbintensität die Stärke des Zusammenhangs widerspiegelt. Die numerischen Werte in den Zellen entsprechen den Korrelationskoeffizienten. *P < 0,05, **P < 0,01, ***P < 0,001; ns: nicht signifikant. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.
| Patient | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| Geschlecht (w/m) | M | F | M | F | M | F |
| Alter (Jahre) | 65 | 72 | 68 | 75 | 61 | 70 |
| BMI | 23,5 | 21,8 | 24,2 | 20,5 | 22,1 | 23 |
| PD-Subtyp | Starrheit | Tremor | Hybrid | Starrheit | Tremor | Hybrid |
| Krankheitsdauer | 5 | 8 | 6 | 10 | 3 | 7 |
| Wexner-Score | 12 | 15 | 10 | 18 | 8 | 13 |
| Gesamtwert UPDRS | 45 | 61 | 49 | 72 | 36 | 55 |
| Gesamtwert NMSS | 45 | 62 | 50 | 70 | 38 | 55 |
| NMSQ | 10 | 14 | 11 | 16 | 8 | 12 |
| PSQI | 8 | 11 | 9 | 13 | 6 | 10 |
| ADL | 90 | 75 | 85 | 70 | 95 | 65 |
| NPI | 5 | 9 | 6 | 12 | 3 | 7 |
| Dauer der Verstopfung | 4 | 7 | 5 | 9 | 2 | 6 |
| LEDD (mg/d) | 600 | 800 | 700 | 900 | 400 | 750 |
| Laxativverwendung | Nein | Gelegentliche Anwendung | Nein | Langzeitgebrauch | Nein | Gelegentliche Anwendung |
| Probiotikaverwendung | Nein | Ja | Nein | Ja | Nein | Nein |
| Antibiotikaverwendung | Nein | Nein | Ja | Nein | Nein | Nein |
| Hoehn-Yahr-Stadium | 2 | 3 | 2,5 | 3,5 | 1,5 | 3 |
| Schweregradgruppe | niedrig | hoch | niedrig | hoch | niedrig | hoch |
Tabelle 1: Baseline-Demografie und klinische Merkmale von Patienten mit Morbus Parkinson, aufgeschlüsselt nach Krankheitsdauer. Die Patienten wurden in die Gruppe mit langer Krankheitsdauer (>6 Jahre; FB_H) oder die Gruppe mit kurzer Krankheitsdauer (≤6 Jahre; FB_L) eingeteilt. Kontinuierliche Variablen sollten als Median (Spannweite) und kategoriale Variablen als Anzahl (%) angegeben werden, sofern anwendbar. Abkürzungen: ADL, Aktivitäten des täglichen Lebens; BMI, Body-Mass-Index; NMSS, Nichtmotorische-Symptome-Skala; NMSQ, Nichtmotorische-Symptome-Fragebogen; NPI, Neuropsychiatrische Inventar; PD, Morbus Parkinson; PSQI, Pittsburgher Schlafqualitätsindex; UPDRS, Einheitliche Morbus-Parkinson-Bewertungsskala.
| Unerwünschte Ereignisse | Patienten (n, %) |
| Blähungen | 2 (33,3 %) |
| Abdominale Schmerzen | 1 (16,7 %) |
| Durchfall | 2 (33,3 %) |
| Verschlimmerung der Verstopfung | 2 (33,3 %) |
| Fieber | 0 |
| Übelkeit/Erbrechen | 2 (33,3 %) |
| Abbruch der FMT aufgrund unerwünschter Ereignisse | 0 |
Tabelle 2: Nebenwirkungen nach der Fäkalmikrobiomtransplantation bei Patienten mit Morbus Parkinson. Die Tabelle zeigt die Anzahl und den Prozentsatz der Patienten, bei denen jeweils eine Nebenwirkung während der Nachbeobachtungszeit nach der Fäkalmikrobiomtransplantation auftrat. Es wurden keine Fälle von Fieber oder Therapieabbrüchen aufgrund von Nebenwirkungen gemeldet. Abkürzungen: FMT, fecal microbiota transplantation; PD, Parkinson’s disease.
Abbildung 1, Zusatzmaterial: Auswahl der Teilnehmer und Patientenfluss. Flussdiagramm des Proben-Screening-Prozesses für Patienten mit Morbus Parkinson, die einer FMT unterzogen wurden und an der 16S-rRNA-Sequenzierung teilnahmen. n steht für die Anzahl der Teilnehmer.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Diskussion
FMT ist eine auf Mikrobiota basierende Intervention, bei der fäkale Mikrobiota von einem gesunden Spender auf den Darm des Empfängers übertragen werden, um das intestinale mikrobielle Gleichgewicht wiederherzustellen14. Immer mehr Belege deuten darauf hin, dass die Darmmikrobiota eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung der Homöostase des Nervensystems spielt15. Hinweise aus der bidirektionalen Darm-Hirn-Achse legen nahe, dass die Darmmikrobiota die Entzündungsreaktionen im zentralen Nervensystem, den Neurotransmitterstoffwechsel und das Verhalten bei Morbus Parkinson (PD) beeinflussen könnte16,17. Mikrobiota-Transplantation hat daher als mögliche therapeutische Maßnahme Aufmerksamkeit erregt, obwohl ihre klinische Anwendung bei neuropsychiatrischen und neurodegenerativen Erkrankungen noch im experimentellen Stadium ist18. Diese einzentrische, retrospektive Beobachtungsstudie bewertete klinische Ergebnisse, Sicherheit sowie explorative Profile der Darmmikrobiota bei Patienten mit Morbus Parkinson (PD), die im Rahmen der routinemäßigen klinischen Praxis eine fäkale Mikrobiota-Transplantation (FMT) erhalten hatten. Wir beobachteten Unterschiede in der mikrobiellen Artenvielfalt, Diversität, Gemeinschaftsstruktur und vorhergesagten funktionellen Profilen zwischen Subgruppen mit unterschiedlicher PD-Schwere sowie zu verschiedenen Zeitpunkten nach FMT. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die mikrobiellen Darmprofile je nach Schwere der Erkrankung variieren und sich dynamisch nach einer FMT-Intervention verändern können. Daher sollten diese Ergebnisse ausschließlich als hypothesengenerierend betrachtet werden und bedürfen der Bestätigung in größeren, ausreichend powerreichen Studien.
Verstopfung ist eine der häufigsten und belastendsten nicht-motorischen Symptome bei PD19. Verstopfung kann die Lebensqualität verringern, den Bedarf an Abführmitteln erhöhen und die Resorption dopaminerger Medikamente beeinträchtigen. In der vorliegenden Kohorte nahmen die Wexner-Verstopfungsscores nach der FMT in beiden analytischen Untergruppen ab, wobei Ausmaß und Dauerhaftigkeit der Verbesserung zu den verschiedenen Nachuntersuchungszeitpunkten unterschiedlich ausfielen. Dieses Muster deutet auf einen zeitlichen Zusammenhang zwischen der FMT und einer Verbesserung der Darmbeschwerden hin.
Wir beobachteten außerdem Veränderungen bei mehreren motorischen und nichtmotorischen klinischen Messgrößen, einschließlich NMSS, PSQI, UPDRS III und Gesamt-UPDRS-Werten. Diese Befunde sind bemerkenswert, da die Parkinson-Krankheit eine Multisystemerkrankung ist, bei der gastrointestinale Funktionsstörungen, Schlafstörungen, autonome Symptome, neuropsychiatrische Symptome und motorische Beeinträchtigungen häufig zusammen auftreten. Eine mögliche Erklärung besteht darin, dass die Modulation der Darmmikrobiota die gastrointestinale Motilität, systemische Entzündungen, die Integrität der Darmbarriere, mikrobielle Metaboliten sowie die Signalübertragung entlang der Mikrobiota-Darm-Hirn-Achse beeinflussen kann. Dennoch werden motorische und nichtmotorische Werte bei Parkinson durch zahlreiche Faktoren beeinflusst, darunter Krankheitsstadium, dopaminerge Therapie, Schlafqualität, Stimmung, autonome Dysfunktion, Rehabilitationsstatus und tägliche Aktivität. Daher sollten die Veränderungen der UPDRS-, NMSS-, PSQI- und ADL-bezogenen Messgrößen als explorative klinische Beobachtungen interpretiert werden.
Unsere Ergebnisse stimmen weitgehend mit früheren Studien überein, die eine Verbindung zwischen dem Darmmikrobiom und der klinischen Heterogenität bei Morbus Parkinson herstellen. Eine aktuelle Studie berichtete, dass eine Fäkaltransplantation von gesunden Spendern motorische und nicht-motorische Symptome bei Patienten mit Morbus Parkinson verbessern konnte, begleitet von Veränderungen in der Zusammensetzung des Darmmikrobioms und in funktionellen Wegen13,20. Obwohl Impulskontrollstörungen in einer früheren Studie die α- und β-Diversität bei Patienten mit Morbus Parkinson nicht signifikant beeinflussten, waren bestimmte mikrobielle Taxa bei Patienten mit Impulskontrollstörungen angereichert und zeigten potenzielle funktionelle Unterschiede in Wegen wie dem Abbau xenobiotischer Substanzen und dem Nikotinsäurestoffwechsel21. Eine weitere Studie berichtete, dass Patienten mit Morbus Parkinson und Angststörungen eine veränderte Zusammensetzung des Darmmikrobioms sowie eine veränderte β-Diversität aufwiesen, was die mögliche Assoziation zwischen Darmflora und nicht-motorischen Symptomen beim Morbus Parkinson weiter unterstützt22. In dieser Studie unterschieden sich die mikrobielle Diversität und Zusammensetzung zwischen Subgruppen mit hoher und niedriger Schwere, und mehrere Subgruppen nach der Fäkaltransplantation zeigten unterschiedliche mikrobielle Muster. Diese Ergebnisse stützen die Möglichkeit, dass das Darmmikrobiom an den mehrdimensionalen klinischen Erscheinungsformen des Morbus Parkinson beteiligt sein könnte, obwohl kausale Zusammenhänge noch bestätigt werden müssen.
Mehrere in dieser Studie identifizierte Taxa könnten biologisch relevant für PD-assoziierte Veränderungen im Darmmikrobiom sein. Bestimmte Bakterien könnten die Pathophysiologie der Parkinson-Krankheit über immunologische und metabolische Signalwege beeinflussen23. Firmicutes ist eines der wichtigsten grampositiven bakteriellen Stämme im menschlichen Darm und umfasst Vertreter, die an der Produktion kurzkettiger Fettsäuren und der Aufrechterhaltung der Darmbarriere beteiligt sind24. In dieser Studie war OTU165, das auf Stammebene als Firmicutes annotiert wurde, eine der OTUs, die am häufigsten mit klinischen Variablen assoziiert war. Allerdings enthalten umfassende taxonomische Gruppen wie Firmicutes funktionell vielfältige Mitglieder, sodass ihre biologische Interpretation mit Vorsicht erfolgen sollte. Die metagenomische Analyse von Fäkalproben hat gezeigt, dass Lactobacillus und assoziierte mikrobielle Epitope aus dem Stamm Firmicutes bei Patienten mit Parkinson-Krankheit angereichert sind und mit entzündlichen Markern sowie metabolischen Wegen wie der Propionatfermentation assoziiert sind25. Bifidobacterium ist eine bakterielle Gattung mit potenziellen antiinflammatorischen Eigenschaften und könnte zur Regulation des Darmmikrobioms beitragen, während Bacteroides eine wichtige kommensale Gattung darstellt, deren Dysbiose mit einer beeinträchtigten Darmbarrierefunktion und verstärkten entzündlichen Reaktionen in Verbindung gebracht wurde26,27. In der vorliegenden Studie war Bacteroides relativ häufiger in FP2M_L vertreten, während Bifidobacterium relativ häufiger in FP1M_L vorkam. In einem Rattenmodell der Parkinson-Krankheit führte die Supplementierung mit Bifidobacterium breve Bif11 zu einer Verbesserung motorischer und kognitiver Beeinträchtigungen, verringerte entzündliche Faktoren und oxidativen Stress im Mittelhirn und normalisierte den Gehalt an kurzkettigen Fettsäuren sowie die Funktion der Darmbarriere28. Frühere Studien berichteten ebenfalls über veränderte Häufigkeiten von Bacteroides bei Patienten mit Parkinson-Krankheit, begleitet von Veränderungen im Stoffwechsel der Vorläufer kurzkettiger Fettsäuren und Zusammenhängen mit der Krankheitsschwere29. Diese Befunde deuten darauf hin, dass die in dieser Studie beobachteten Taxa eine potenzielle biologische Bedeutung haben könnten, jedoch sind eine taxonomische Analyse mit höherer Auflösung und funktionelle Validierungen erforderlich.
Die funktionelle Vorhersageanalyse deutete darauf hin, dass verschiedene PD-Subgruppen unterschiedliche vorhergesagte Anreicherungsmuster bei KEGG-Wegen aufwiesen. Die FB_H-Gruppe zeigte eine vorhergesagte Anreicherung in Wegen wie dem Kohlenhydratstoffwechsel, der oxidativen Phosphorylierung, dem mikrobiellen Stoffwechsel in unterschiedlichen Umgebungen und lipopolysaccharidbezogenen Prozessen, was auf ein verändertes mikrobielles Stoffwechselpotential in der Gruppe mit hoher Schweregradausprägung hindeuten könnte. Die oxidative Phosphorylierung ist ein zentraler Prozess, durch den Mitochondrien Energie erzeugen und die normale neuronale Funktion aufrechterhalten30. Eine Störung der oxidativen Phosphorylierung kann zu Energiemangel, oxidativem Stress und Neuroinflammation führen, die bereits bei Depressionen und PD eine Rolle spielen31. Studien haben nahegelegt, dass das Mikrobiom des Darms mitochondriale Dysfunktionen beeinflussen kann, indem es die Synthese von Neurotransmittern, die Mitophagie und die Homöostase des oxidativen Stresses reguliert32. Mit PD assoziierte Gene können zudem die Funktion des mitochondrialen Komplexes I beeinträchtigen, die ATP-Produktion verringern und den Krankheitsverlauf durch Störung des Akt-Weges verschlimmern33. Außerdem kann Lipopolysaccharid (LPS), ein wichtiger Bestandteil gramnegativer Bakterien, neuroinflammatorische Reaktionen auslösen, und Tierversuche haben gezeigt, dass eine LPS-Exposition Mikroglia aktivieren, die Freisetzung entzündungsfördernder Faktoren fördern, neuronale Strukturen schädigen und Parkinson-ähnliche Verhaltensänderungen hervorrufen kann34. In dieser Studie zeigten einige Subgruppen mit geringer Schwere und post-FMT ebenfalls eine vorhergesagte Anreicherung in Wegen, die mit dem Aminosäurestoffwechsel, der Biosynthese sekundärer Metabolite, dem Membrantransport, der Replikation und Reparatur sowie dem Stoffwechsel im Zusammenhang mit kurzkettigen Fettsäuren assoziiert sind. Da diese Ergebnisse zu den Stoffwechselwegen jedoch aus der 16S-rRNA-Sequenzierung abgeleitet und nicht direkt mittels metagenomischer oder metabolomischer Methoden gemessen wurden, sollten sie als explorativ betrachtet werden.
Diese Studie bewertete außerdem Zusammenhänge zwischen mikrobiellen Darmmerkmalen und klinischen Indikatoren, die motorische und nicht-motorische Symptome bei Morbus Parkinson widerspiegeln. Der Wexner-Score spiegelt die Defäkationsfunktion wider; die Hoehn–Yahr-Stadiums- und die UPDRS-Bewertung erfassen den Schweregrad der motorischen Beeinträchtigung; PSQI und ADL messen die Schlafqualität bzw. die tägliche Funktionsfähigkeit; und NPI erfasst neuropsychiatrische Symptome wie Angstzustände und Depressionen35,36,37. Mehrere OTUs zeigten Zusammenhänge mit klinischen Skalen im Zusammenhang mit Verstopfung, Schlafstörungen, motorischer Beeinträchtigung, Funktionsstatus und neuropsychiatrischen Symptomen. Frühere randomisierte kontrollierte Studien berichteten, dass eine Fäkalmikrobiota-Transplantation (FMT) die autonome Funktion und gastrointestinale Symptome bei Patienten mit Morbus Parkinson verbessern und die Komplexität des Darmmikrobioms erhöhen könnte, was darauf hindeutet, dass FMT eine mögliche adjuvante Intervention darstellen könnte38. Eine weitere Studie fand ebenfalls, dass die mikrobielle Diversität im Darm bei Patienten mit Morbus Parkinson verändert war, wobei Firmicutes und Actinobacteria positiv mit den UPDRS-III-, NMSS-, Wexner- und 39-Item-Parkinson-Krankheits-Fragebogen-PDQ-39-Scores korrelierten, während Bacteroidetes negative Korrelationen mit diesen Indikatoren aufwiesen39. Dennoch belegen die in der vorliegenden Studie beobachteten Korrelationen keine Kausalität, und die Richtung dieser Zusammenhänge sollte vorsichtig interpretiert werden.
Die Sicherheit ist eine wesentliche Überlegung bei der Bewertung der fäkalen Mikrobiota-Transplantation (FMT) für neurodegenerative Erkrankungen. In diesem Kollektiv waren die berichteten unerwünschten Ereignisse hauptsächlich gastrointestinal, darunter Blähungen, Durchfall, verschlimmerte Verstopfung, Übelkeit/Erbrechen und Bauchschmerzen. Es wurde kein Fieber registriert, und kein Patient brach die FMT aufgrund unerwünschter Ereignisse ab. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die FMT in diesem kleinen Kollektiv im Allgemeinen gut vertragen wurde. Die Sicherheitsbeurteilung basierte jedoch auf retrospektiven klinischen Aufzeichnungen und einer begrenzten Anzahl von Patienten. Seltene, aber klinisch bedeutsame Komplikationen wie Infektionen, Aspiration, übertragene Pathogene vom Spender, metabolische Komplikationen und verzögert auftretende Nebenwirkungen können nicht ausgeschlossen werden. Zukünftige prospektive Studien sollten standardisierte Definitionen unerwünschter Ereignisse, aktive Sicherheitsüberwachung, Dokumentation der Spender-Screening-Verfahren und eine Langzeitnachbeobachtung umfassen.
Mehrere Einschränkungen sollten berücksichtigt werden, darunter die geringe Stichprobengröße (n = 6), das Fehlen einer Kontrollgruppe, das Design mit wiederholten Messungen mit potenziellem Pseudoreplikation und Regression zum Mittelwert sowie die unvollständige Dokumentation möglicher Störfaktoren wie Ernährung, Behandlungen bei Verstopfung, Medikamentenanpassungen und die Einnahme von Antibiotika oder Probiotika, obwohl die Teilnehmer angewiesen wurden, letztere zu vermeiden; unerfasste Expositionen können jedoch nicht ausgeschlossen werden und könnten die Darmmikrobiota beeinflusst haben. Zudem wurde die familiäre Vorgeschichte von Morbus Parkinson oder anderen neurologischen Erkrankungen nicht systematisch erfasst, wodurch eine Bewertung genetischer oder familiärer Einflüsse ausgeschlossen ist. Funktionelle Vorhersagen basierten auf 16S rRNA-Daten statt auf direkten metagenomischen oder metabolomischen Messungen, und mehrere OTUs wurden nur auf breiten taxonomischen Ebenen annotiert, was die biologische Interpretierbarkeit einschränkt. Diese Einschränkungen erfordern eine vorsichtige Interpretation der Ergebnisse.
Trotzdem legt diese explorative Studie nahe, dass die Fäkaltransplantation (FMT) mit Veränderungen bei symptombezogenen Beschwerden im Zusammenhang mit Obstipation, ausgewählten motorischen und nicht-motorischen klinischen Scores, gastrointestinalen Nebenwirkungen sowie explorativen Profilen der Darmmikrobiota bei Patienten mit Morbus Parkinson (PD) assoziiert war. Die Ergebnisse liefern vorläufige Hinweise aus der klinischen Praxis und stützen weitere Untersuchungen mikrobiota-gerichteter Interventionen bei PD mit Obstipation. Angesichts der geringen Stichprobengröße, des retrospektiven Designs, der Struktur mit wiederholten Messungen und des Fehlens einer Kontrollgruppe sollten die Ergebnisse jedoch mit Vorsicht interpretiert werden. Prospektive kontrollierte Studien mit standardisierten FMT-Protokollen, vordefinierten klinischen Endpunkten, sorgfältiger Sicherheitsüberwachung und integrierten Multi-Omics-Analysen sind erforderlich, um den klinischen Nutzen, die Sicherheit und die biologischen Wirkmechanismen der FMT bei PD zu klären.
Offenlegungen
Interessenkonflikte: Die Autoren erklären, dass keine Interessenkonflikte bestehen.
Danksagungen
Wir danken allen Kollegen, die bei dieser Forschung assistiert und sie unterstützt haben. Ihre Zusammenarbeit und Ermutigung waren für unsere Arbeit von unschätzbarem Wert.
Finanzierung: Diese Forschung wurde vom Jiangsu Provincial Key Program for Elderly Health (LKZ2022004) finanziert.
Materialien
| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| MiSeq-System | Illumina, Inc. | SY-410-1003 | Kompaktes Sequenziergerät für kurze Reads, das für die 16S-rRNA-V3–V4-Amplicon-Sequenzierung mit 2 × 300 bp Paired-End-Chemie verwendet wird. |
| Metagenome@KIN | World Fusion Co., Ltd. | v2.2.1; https://www.w-fusion.com/metagenome | Kommerzielle Software zur taxonomischen Zuordnung von 16S-rRNA-Daten und zur Analyse mikrobieller Gemeinschaften. |
| Database zur mikrobiellen Identifizierung (bakteriell) | TechnoSuruga Laboratory Co., Ltd. | DB-BA, Datenbank v10.0; https://www.tecsrg.co.jp/services/enki/ | Referenzdatenbank für bakterielle 16S-rDNA-Daten, die zur Identifizierung von Mikroorganismen verwendet wird. |
| Primer 341F | BGI Genomics Co., Ltd. | Maßgeschneidertes Oligonukleotid; keine Artikelnummer | Vorwärtsprimer-Sequenz: 5′-CCTACGGGNGGCWGCAG-3′. |
| Primer 805R | BGI Genomics Co., Ltd. | Maßgeschneidertes Oligonukleotid; keine Artikelnummer | Rückwärtsprimer-Sequenz: 5′-GACTACHVGGGTATCTAATCC-3′. |
| Dienstleistung zur 16S-rRNA-Gen-Sequenzierung | BGI Genomics Co., Ltd. (Wuhan, China) | https://www.bgi.com/us/sequencing-services/rna-sequencing-solutions/16s18s-its-sequencing/ | Kommerzieller Sequenzierdienstleister; übernahm die Bibliotheksherstellung, Sequenzierung und die erste Qualitätskontrolle. |
| Eppendorf Safe-Lock Mikrozentrifugenröhrchen, Biopur, 1,5 mL | Eppendorf SE | '0030121589 | Sterile Polypropylenröhrchen zur Aliquotierung von Stuhlproben zur Lagerung bei −80 °C. |
| LEfSe | Segata Lab/bioBakery | v1.1.2; https://github.com/SegataLab/lefse | Software zur linearen Diskriminanzanalyse (LDA) zur Bestimmung des Effektgrößenmaßes, verwendet zur Identifizierung signifikant unterschiedlich häufiger Taxa und vorhergesagter Stoffwechselwege. |
| Tax4Fun2 | Tax4Fun2-Entwicklungsteam | v1.1.5; https://github.com/fjossandon/Tax4Fun2 | R-Paket zur Ableitung funktioneller Profile aus dem Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) aus 16S-rRNA-Daten. |
| microeco R-Paket | Chi Liu und Mitwirkende | v1.15.0; https://cran.r-project.org/package=microeco | Paket zur Analyse und Visualisierung der mikrobiellen Gemeinschaftsökologie für Untersuchungen zur mikrobiellen Abundanz und Diversität. |
| R-Software | R Foundation for Statistical Computing | Version nicht angegeben; https://www.r-project.org/ | Statistische Programmierumgebung für klinische und Mikrobiom-Analysen; die genaue Version sollte von den Autoren bestätigt werden. |
| GenFMTer automatisiertes System zur Aufreinigung von fäkaler Mikrobiota | Nanjing FMT Medical Co., Ltd. | Modell: GenFMTer; https://en.fmtmed.com/ | Automatisiertes System zur standardisierten Zentrifugation, Waschung und Herstellung der fäkalen Mikrobiota-Suspension. |
Referenzen
- Masuda T, Egawa K, Takeshita Y, Tanaka K. Parkinson's disease bradykinesia, forward posture, and drug-induced Pisa syndrome alleviated with traditional Japanese acupuncture: a case report. Cureus. 2024;16(10):e70860. doi:10.7759/cureus.70860.
- Boyd RJ, Avramopoulos D, Jantzie LL, McCallion AS. Neuroinflammation represents a common theme amongst genetic and environmental risk factors for Alzheimer and Parkinson diseases. J Neuroinflammation. 2022;19(1):223. doi:10.1186/s12974-022-02584-x.
- Zhong QQ, Zhu F. Trends in prevalence cases and disability-adjusted life-years of Parkinson's disease: findings from the Global Burden of Disease Study 2019. Neuroepidemiology. 2022;56(4):261–70.
- Albin RL, Brissenden JA, Lee TG, Leventhal DK. Striatal dopamine actions and movement: inferences from Parkinson disease. J Neurosci. 2025;45(24):e0022252025. doi:10.1523/JNEUROSCI.0022-25.2025.
- Panwar S, Sharma S, Tripathi P. Role of barrier integrity and dysfunctions in maintaining the healthy gut and their health outcomes. Front Physiol. 2021;12:715611. doi:10.3389/fphys.2021.715611.
- Minkoff NZ, et al. Fecal microbiota transplantation for the treatment of recurrent Clostridioides difficile (Clostridium difficile.). Cochrane Database Syst Rev. 2023;4(4):CD013871. doi:10.1002/14651858.CD013871.pub2.
- Wang M, et al. Influence of the gut microbiota, metabolism and environment on neuropsychiatric disorders. Curr Rev Clin Exp Pharmacol. 2025;20(4):334–48.
- Ojeda J, Ávila A, Vidal PM. Gut microbiota interaction with the central nervous system throughout life. J Clin Med. 2021;10(6):1299. doi:10.3390/jcm10061299.
- Lobo B, et al. The stressed gut: region-specific immune and neuroplasticity changes in response to chronic psychosocial stress. J Neurogastroenterol Motil. 2023;29(1):72–84.
- Jang HM, et al. Transplantation of fecal microbiota from patients with inflammatory bowel disease and depression alters immune response and behavior in recipient mice. Sci Rep. 2021;11(1):20406. doi:10.1038/s41598-021-00088-x.
- Segal A, et al. Fecal microbiota transplant as a potential treatment for Parkinson's disease—a case series. Clin Neurol Neurosurg. 2021;207:106791. doi:10.1016/j.clineuro.2021.106791.
- Scheperjans F, et al. Fecal microbiota transplantation for treatment of Parkinson disease: a randomized clinical trial. JAMA Neurol. 2024;81(9):925–38.
- Zhang H, et al. Pilot clinical trial of fecal microbiota transplantation for constipation in Parkinson's disease. J Microbiol Biotechnol. 2025;35:e2509029. doi:10.4014/jmb.2509.09029.
- Danne C, Rolhion N, Sokol H. Recipient factors in faecal microbiota transplantation: one stool does not fit all. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2021;18(7):503–13.
- Su X, Gao Y, Yang R. Gut microbiota-derived tryptophan metabolites maintain gut and systemic homeostasis. Cells. 2022;11(15):2296. doi:10.3390/cells11152296.
- Góralczyk-Bińkowska A, Szmajda-Krygier D, Kozłowska E. The microbiota–gut–brain axis in psychiatric disorders. Int J Mol Sci. 2022;23(19):11245. doi:10.3390/ijms231911245.
- Chen M, et al. Neurotransmitter and intestinal interactions: focus on the microbiota–gut–brain axis in irritable bowel syndrome. Front Endocrinol (Lausanne). 2022;13:817100. doi:10.3389/fendo.2022.817100.
- Zheng L, Ji YY, Wen XL, Duan SL. Fecal microbiota transplantation in metabolic diseases: current status and perspectives. World J Gastroenterol. 2022;28(23):2546–60.
- Yao L, et al. Constipation in Parkinson's disease: a systematic review and meta-analysis. Eur Neurol. 2023;86(1):34–44.
- Figura M, et al. Safety and efficacy of fecal microbiota transplantation in alleviating symptoms of Parkinson's disease: a randomized, placebo-controlled, double-blinded study. Ann Neurol. 2026;100(1):10–21.
- Lin SH, et al. Associations between gut microbiota composition and impulse control disorders in Parkinson's disease. Int J Mol Sci. 2025;26(13):6146. doi:10.3390/ijms26136146.
- Lin SH, et al. Anxiety-related gut microbiota alterations in Parkinson's disease: distinct associations compared with healthy individuals. Front Cell Infect Microbiol. 2025;15:1594152. doi:10.3389/fcimb.2025.1594152.
- Nie S, et al. Inflammatory microbes and genes as potential biomarkers of Parkinson's disease. NPJ Biofilms Microbiomes. 2022;8(1):101. doi:10.1038/s41522-022-00367-z.
- Markowiak-Kopeć P, Śliżewska K. The effect of probiotics on the production of short-chain fatty acids by the human intestinal microbiome. Nutrients. 2020;12(4):1107. doi:10.3390/nu12041107.
- Li Z, et al. Altered Actinobacteria- and Firmicutes-phylum-associated epitopes in patients with Parkinson's disease. Front Immunol. 2021;12:632482. doi:10.3389/fimmu.2021.632482.
- Aghamohammad S, et al. The potential role of Bifidobacterium. spp. as preventive and therapeutic agents in controlling inflammation by affecting inflammatory signalling pathways. Lett Appl Microbiol. 2022;75(5):1254–63.
- Chen Y, Cui W, Li X, Yang H. Interaction between commensal bacteria, immune response and the intestinal barrier in inflammatory bowel disease. Front Immunol. 2021;12:761981. doi:10.3389/fimmu.2021.761981.
- Valvaikar S, et al. Supplementation with the probiotic Bifidobacterium breve. Bif11 reverses neurobehavioural deficits, inflammatory changes and oxidative stress in a Parkinson's disease model. Neurochem Int. 2024;174:105691. doi:10.1016/j.neuint.2024.105691.
- Mao L, et al. Cross-sectional study on the gut microbiome of patients with Parkinson's disease in Central China. Front Microbiol. 2021;12:728479. doi:10.3389/fmicb.2021.728479.
- Trigo D, et al. Mitochondria, energy and metabolism in neuronal health and disease. FEBS Lett. 2022;596(9):1095–110.
- Masenga SK, Kabwe LS, Chakulya M, Kirabo A. Mechanisms of oxidative stress in metabolic syndrome. Int J Mol Sci. 2023;24(9):7898. doi:10.3390/ijms24097898.
- Zhao H, et al. Multiple pathways through which the gut microbiota regulates neuronal mitochondria constitute another possible direction for depression. Front Microbiol. 2025;16:1578155. doi:10.3389/fmicb.2025.1578155.
- Ali MZ, Dholaniya PS. Oxidative phosphorylation-mediated pathogenesis of Parkinson's disease and its implications via Akt signaling. Neurochem Int. 2022;157:105344. doi:10.1016/j.neuint.2022.105344.
- Zhang J, et al. LPS activates neuroinflammatory pathways to induce depression in a Parkinson's disease-like condition. Front Pharmacol. 2022;13:961817. doi:10.3389/fphar.2022.961817.
- Ota E, et al. Incidence and risk factors of bowel dysfunction after minimally invasive rectal cancer surgery and discrepancies between the Wexner score and the low anterior resection syndrome score. Surg Today. 2024;54(7):763–70.
- Kataoka H, Sugie K. Association between fatigue and Hoehn–Yahr staging in Parkinson's disease: an eight-year follow-up study. Neurol Int. 2021;13(2):224–31.
- Ren XQ, et al. Mediating roles of activities of daily living and depression in the relationship between sleep quality and health-related quality of life. Sci Rep. 2024;14(1):14057. doi:10.1038/s41598-024-65095-0.
- Cheng Y, et al. Efficacy of fecal microbiota transplantation in patients with Parkinson's disease: clinical trial results from a randomized, placebo-controlled design. Gut Microbes. 2023;15(2):2284247. doi:10.1080/19490976.2023.2284247.
- Hu Y, Wang H, Zhong Y, Sun Y. Retrospective analysis of diet, gut microbiota diversity and clinical pharmacology outcomes in patients with parkinsonism syndrome. Heliyon. 2024;10(21):e38645. doi:10.1016/j.heliyon.2024.e38645.