ZeLan抽出物は、DHEA誘発PCOSラットにおける内分泌および代謝表現型を改善しました。16S rRNAシーケンシングと血清メタボロミクスの統合解析により、腸内細菌叢のアルファ多様性の部分的な回復、微生物組成の変化、およびステロイドホルモン、胆汁酸、短鎖脂肪酸を含む代謝物の変化が示されました。
この記事について
サマリー
要約
本研究では、多嚢胞性卵巣症候群（PCOS）に対するZeLan抽出物の治療効果を検討し、腸内細菌叢およびメタボロームのリモデリングとの関連を評価した。24匹の雌性Sprague-Dawleyラットを、対照群、デヒドロエピアンドロステロン（DHEA）により誘導したPCOSモデル群、およびZeLan治療群（各群 n = 8）にランダムに分けた。28日間の介入後、血清ホルモンレベルをELISAで測定し、腸内細菌叢の組成を16S rRNA遺伝子シーケンシングを用いて分析し、血清代謝プロファイルをUHPLC-Q-TOF-MSで特性化した。細菌叢とメタボロームの関連性を探索するため、多重検定補正を伴うSpearman相関分析を実施した。ZeLanは、モデル群と比較して、体重、テストステロン（0.92 vs. 1.85 ng/mL, P < 0.05）、LH/FSH比、およびインスリンレベルを低下させ、PCOSに関連する表現型を有意に改善した。シーケンシングの結果、ZeLanは微生物のアルファ多様性を部分的に回復させ（Shannon指数：5.79 vs. 4.19）、Firmicutes/Bacteroidetes比を低下させた。ZeLanはLactobacillusおよびRuminococcusの増加、ならびにBacteroides、Prevotella、Escherichiaの減少と関連していた。メタボロミクスにより、52個の変動した代謝物特徴が同定され、主な変化にはステロイドホルモン、リトコール酸などの胆汁酸、および酪酸などの短鎖脂肪酸が含まれていた。これらの知見は、ZeLanがPCOSに関連する内分泌および代謝異常を改善し、腸内細菌叢および血清代謝プロファイルのリモデリングに関連していることを示唆している。
概要
多嚢胞性卵巣症候群（PCOS）は、生殖年齢の女性に影響を及ぼす最も一般的な内分泌疾患の一つであり、採用される診断基準によって異なりますが、世界的な有病率は6%から20%の間と推定されています1。この複雑な代謝および生殖疾患は、高アンドロゲン血症、排卵機能不全、多嚢胞性卵巣形態を含む一連の臨床症状によって特徴づけられ、これらが総合的に、生殖、代謝、および心理面に重大な影響を及ぼします2。不妊への直接的な影響にとどまらず、PCOSは、2型糖尿病、心血管疾患、子宮内膜癌などの長期的な健康合併症を伴う全身性疾患としてますます認識されるようになっており、それによって個々の患者と世界中のヘルスケアシステムの両方に多大な負担を強いています3。PCOSの病態生理はまだ完全には解明されていませんが、一般的に、遺伝的素因、環境要因、およびライフスタイルの決定因子の間の複雑な相互作用が関与しており、それが罹患した個体に見られる特徴的なホルモンおよび代謝異常に結実すると認められています4。
PCOSに対する現代的な治療アプローチは、主に薬理学的介入による対症療法に重点を置いており、月経調節のための経口避妊薬、インスリン感受性改善のためのメトホルミン、および多毛症管理のための抗アンドロゲン薬などが含まれる5。しかし、これらの従来の治療法では症状の緩和が不十分なことが多く、また、特に妊孕性を希望する女性において、長期的な適用を制限する副作用を伴うことが頻繁にある6。その結果、補完代替医療、特に全体論的な調節メカニズムを通じて婦人科疾患を治療してきた数百年の経験的知見を持つ中医学（TCM）への関心が高まっている7。PCOS管理のために研究されている数多くの生薬の中で、Lycopus lucidus Turcz.（中医学では一般に沢蘭（ZeLan）として知られる）は、活血、祛瘀、および調経における伝統的な応用から大きな注目を集めている8。発表されている植物化学研究では、L. lucidusに抗酸化活性および抗炎症活性を持つポリフェノールやフラボノイドに富む分画が含まれていることが示されている8,9。したがって、本研究では、標準化された総フラボノイド含量を抽出物の化学的な品質管理指標として使用したが、微生物叢および代謝調節を担う特定の活性モノマーの特定には、今後標的を絞った植物化学分析が必要である。
腸内細菌叢は、宿主の代謝および内分泌機能の重要な調節因子として浮上しており、PCOSを含むさまざまな代謝疾患の病態への関与を支持する証拠が増えています10。腸内細菌と卵巣機能の間の双方向的なコミュニケーションを説明するために「腸-卵巣軸」という概念が提唱されており、これは微生物代謝物、免疫シグナル伝達、および神経内分泌経路によって媒介されています11。PCOSの女性では、微生物多様性の減少、FirmicutesとBacteroidetesの比率の変化、およびLactobacillus属やBifidobacterium属などの有益菌の減少を特徴とする腸内細菌叢の乱れ（ディスバイオーシス）が一貫して認められています12。これらの微生物学的変動は、腸管透過性の亢進、全身性の低グレード炎症、ならびに胆汁酸および短鎖脂肪酸（SCFA）代謝の変化を含む複数のメカニズムを通じてPCOSの病態生理に寄与し、その結果としてインスリン感受性やアンドロゲン生合成に影響を及ぼすと考えられています13。重要なことに、プロバイオティクス、プレバイオティクス、および食事改善を含む腸内細菌叢を標的とした介入は、PCOS症状の改善において有望な結果を示しており、治療標的としての腸-卵巣軸の妥当性を支持しています14。
生物学的システムにおける低分子代謝物の包括的な分析であるメタボロミクスは、疾患状態に伴う代謝変動の特性評価や、治療介入による生化学的効果の評価のための強力なアプローチを提供します15。マイクロバイオームプロファイリングのための16S rRNA遺伝子シーケンシングと非標的メタボロミクスを統合することで、腸内細菌叢コミュニティと宿主代謝との関係を体系的に調査することが可能となり、疾患の病態形成と治療反応の両方に伴う可能性のある微生物叢とメタボロームの相互作用に関する知見が得られます。PCOSの管理において腸-卵巣軸を標的とすることの理論的根拠や、婦人科疾患に対するZeLanの伝統的な適応があるにもかかわらず、ZeLan抽出物がPCOSにおける腸内細菌叢-メタボローム界面を調節するかどうかを体系的に調査した研究は、現在までありません。この知識の空白は、ZeLanに関連する生物学的反応への理解を制限し、PCOS治療のためのこの植物性介入の合理的な最適化を妨げています。
本研究は、DHEA誘発 PCOS ラットモデルにおける ZeLan エキスの治療有効性を調査し、16S rRNA シーケンシングと非標的メタボロミクス解析の統合により、それに伴う腸内細菌叢およびメタボロームの変化を評価することを目的として設計されました。具体的には、体重、血清テストステロン、黄体形成ホルモン／卵胞刺激ホルモン（LH/FSH）比、およびインスリンレベルを含む PCOS 関連表現型に対する ZeLan エキスの効果を評価し、ZeLan 投与後の腸内細菌叢組成およびアルファ多様性の変化を特徴づけました。さらに、ZeLan 介入に関連する血清中の差分的代謝物特性および濃縮された代謝経路を同定し、特定の腸内細菌分類群と主要な代謝物との相関性を探索しました。これらの目的を達成することで、PCOS における ZeLan による腸-卵巣軸の調節に関する統合的なマルチオミクス的根拠を提供することを目指しました。
プロトコル
本研究におけるすべての実験手順は、米国国立衛生研究所（NIH）の「実験動物の飼育および使用に関するガイドライン」に従って実施され、施設動物ケアおよび使用委員会（承認番号：IACUC-2023-0156）の承認を得て行われました。
動物
雌のSprague-Dawleyラット（n = 24、6週齢、体重 180–200 g）を所属機関の実験動物センターから入手し、制御された環境条件下（温度 22 ± 2°C、湿度 50 ± 10%、12時間明暗サイクル）で、標準的な齧歯類用飼料および浄化水を与え、自由摂取させた。1週間の馴化期間の後、動物を3つの実験群（各群 n = 8）にランダムに割り当てた：対照群、PCOSモデル群、およびZeLan投与群。サンプルサイズは、PCOSモデルにおける腸内細菌叢の変化を調査した先行研究に基づいて決定し、パワー分析により、1群あたり8匹の動物がいれば、α = 0.05においてアルファ多様性指数の1.5倍の差を検出するために80%の検出力が得られることが示された。
PCOSモデルの作製および治療プロトコル
PCOSモデルは、ゴマ油に溶解したデヒドロエピアンドロステロン（DHEA; Sigma-Aldrich, USA）を、体重100 gあたり6 mgの用量で、21日間連続して頸背部に皮下注射するという、十分に検証されたプロトコルを用いて確立した。対照動物には、同量のゴマ油溶媒を投与した。全実験タイムラインは、7日間の馴化期間、21日間のモデル誘導期間、および28日間の介入期間で構成され、馴化期間を含むプロトコル56日目にエンドポイントサンプリングを行った（Figure 1）。ZeLan抽出物は、認証済みのLycopus lucidus Turcz.の草本から水抽出により調製し、高速液体クロマトグラフィーによって総フラボノイド含有量が2.5%以上となるよう標準化した。これが植物抽出物の化学的品質管理基準とした。DHEA誘導によるモデル確立の完了後、ZeLan群のラットにはZeLan抽出物を体重1 kgあたり200 mgの用量で28日間連続して経口投与し、対照群およびモデル群には同量の蒸留水を投与した。200 mg/kgという用量は、植物抽出物を用いた過去の動物実験経験および予備的な耐容性の検討に基づいた探索的な薬理学的用量として選択した。なお、正式な用量反応評価は本設計には含まれていない。実験期間中、体重を毎週記録した。本実験設計において、PCOSモデルの確立成功は、DHEA誘導プロトコルとともに、体重、血清テストステロン、LH/FSH比、および空腹時インスリンを含むエンドポイントの内分泌および代謝表現型を用いて評価した。卵巣の組織病理学的検査、卵胞数のカウント、黄体の定量化、および連続的な発情周期のモニタリングはモデル確認のエンドポイントとして含まれていないため、卵巣機能不全の解釈は、直接的な組織レベルの評価ではなく、内分泌および代謝のリードアウトに基づいた。
サンプルの収集および処理
その後の生化学的解析、微生物叢解析、およびメタボローム解析のため、全3群（各群 n = 8）からサンプル（血清および糞便）を採取した。概日リズムおよび摂食に関連する変動を抑えるため、エンドポイントの採取は一晩の絶食後の朝に実施した。血中サンプルは麻酔下で腹大動脈から採取し、4°Cで15分間 3,000 × g で遠心分離して血清を得た。得られた血清は分注し、ホルモン解析およびメタボローム解析まで -80°C で保存した。新鮮な糞便サンプルは、無菌条件下で盲腸から直接滅菌クライオチューブに採取し、搬送中はドライアイスで保持し、採取後10分以内に液体窒素で急冷凍結させ、16S rRNA 遺伝子シーケンシングまで -80°C で保存した。
血清ホルモン測定
テストステロン、黄体形成ホルモン（LH）、卵胞刺激ホルモン（FSH）、およびインスリンの血清濃度を、市販の酵素結合免疫吸着測定法（ELISA）キット（Cusabio Biotech、中国、武漢）を用い、製造元のプロトコルに従って定量した。PCOSに特徴的なゴナドトロピン不均衡の複合指標として、LH/FSH比を算出した。すべてのサンプルは2連（duplicate）で分析し、2連間の変動係数が15%を超えた測定値は再試験を行った。アッセイ内変動係数は10%未満、アッセイ間変動係数は15%未満であることが求められた。外れ値の可能性については、元の記録およびアッセイの性能情報に照らしてスクリーニングを行い、記録された技術的理由のない統計的な根拠のみで除外された値はなかった。
16S rRNA遺伝子シーケンシングおよびバイオインフォマティクス解析
QIAamp DNA Stool Mini Kit (Qiagen, Germany)を用い、製造元のプロトコルに従って盲腸内容物から全細菌ゲノムDNAを抽出した。DNAの質および量は、NanoDrop分光光度計およびアガロースゲル電気泳動を用いて評価し、抽出したDNAはライブラリ作製まで-80°Cで保存した。16S rRNA遺伝子のV3-V4可変領域を、Illuminaアダプター配列を含むユニバーサルプライマー338F (5'-ACTCCTACGGGAGGCAGCA-3')および806R (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3')を用いて増幅した。アンプリコンライブラリを作製し、精製および定量後、等モル濃度でプールし、Illumina NovaSeq 6000プラットフォーム (Novogene, Beijing, China)を用いて250 bpのペアエンドリードでシーケンシングを行った。
生シーケンシングリードは、QIIME2（バージョン 2022.2）パイプラインを用いて処理した。ペアエンドリードのデマルチプレクシングおよびマージを行い、Phredスコアのしきい値を20以上としてクオリティフィルタリングを実施した後、DADA2で処理してキメラ配列の除去およびアンプリコン配列バリアント（ASV）の生成を行った。分類学的分類は、ナイーブベイズ分類器を用いてSILVA 138リファレンスデータベースに対して実施した。サンプル内の多様性と豊富さを評価するため、Shannon指数、Simpson指数、Chao1推定値を含むアルファ多様性指標を算出した。リードサマリー、ASV存在量テーブル、Good's coverage、および希薄化曲線ファイルを含むシーケンシング深度の出力結果は、「データの利用可能性」セクションに記載されたマイクロバイオームデータセットの一部として扱った。Control群とModel群の比較において、LDAスコアのしきい値を2.0超、P < 0.05として、線形判別分析（LEfSe）を用いて疾患関連タクサを特定した。ZeLanに関連する回復は、Model群に対するZeLan群の分類学的存在量シフトの方向性を比較することで評価した。
非標的メタボローム解析
血清メタボロームプロファイリングは、超高速液体クロマトグラフィー四極タイムオブフライト質量分析計（UHPLC-Q-TOF-MS; Agilent 1290 Infinity II/6550, USA）を用いて実施した。血清サンプル（100 μL）に、内部標準物質を含む冷メタノール：アセトニトリル（1:1, v/v）400 μLを混合し、ボルテックス後、-20°Cで1時間インキュベートしてタンパク質を沈殿させた。14,000 × gで15分間遠心分離した後、上清を窒素気流下で乾燥させ、分析用に100 μLのアセトニトリル：水（1:1, v/v）で再溶解した。クロマトグラフィー分離は、40°Cに維持したACQUITY UPLC HSS T3カラム（2.1 × 100 mm, 1.8 μm）を用い、移動相Aとして0.1%ギ酸含有水、移動相Bとして0.1%ギ酸含有アセトニトリルを、流速0.30 mL/minで使用して行った。メタボライトの分離には、有機相を5%から95%まで増加させ、その後にカラム洗浄と再平衡化を行うグラジエントプログラムを用いた。質量分析データは、正および負のエレクトロスプレーイオン化モードの両方で、m/z 50–1200のスキャン範囲で取得した。ソースパラメータは、キャピラリー電圧 3.5 kV、乾燥ガス流量 10 L/min、乾燥ガス温度 325°C、ネブライザー圧力 35 psi、フラグメントー電圧 120 Vとした。
生データファイルはmzXML形式に変換され、RのXCMSパッケージを用いてピーク検出、保持時間の補正、およびピーク面積の積分処理が行われました。装置の安定性を監視するため、すべての血清抽出物の等量分注をプールして調製した品質管理サンプルを、分析シーケンス全体に挿入しました。欠損値が過剰な特徴量や、品質管理サンプルの再現性が不安定なものは、統計モデリングの前に除外されました。代謝物の同定は、正確な質量、保持時間、およびMS/MSフラグメントパターンを、Human Metabolome Database (HMDB)、METLIN、および社内スペクトルライブラリと照合することで行われました。多変量統計解析にはMetaboAnalyst 5.0を使用しました。後続のレポートとして保持する代謝物特徴量は、多変量判別への寄与度、フォールドチェンジの方向、および統計学的根拠を組み合わせた基準を用いて優先順位付けされました。P値は、多重検定を考慮してBenjamini-Hochberg法により補正されました。52個の代謝物特徴量を含む完全なアノテーション済みレポートテーブルを、Supplementary Table 1として提供しています。パスウェイ解析は、Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG) データベースを用いて行われました。
統計解析
すべての統計解析は、SPSS version 26.0 (IBM Corporation, Armonk, NY, USA) および R software (version 4.2.1) を用いて実施した。連続データは平均値 ± 標準偏差 (SD) で表記し、推論統計学的検定の前に Shapiro-Wilk test を用いて正規性を評価した。正規分布に従うデータについては、一元配置分散分析 (ANOVA) およびそれに続く Tukey's post hoc test を用いて多群間比較を行い、非正規分布のデータについては、Kruskal-Wallis test および Dunn's post hoc test を用いた。腸内細菌叢の分類群と血清代謝物との相関は、Spearman の順位相関係数を用いて評価し、階層的クラスタリングヒートマップとして可視化した。相関の P-value は Benjamini-Hochberg 法による偽発見率 (false-discovery rate) を用いて多重比較補正を行い、方向性が一致し、かつ統計的に有意な相関のみを解析した。調整後の P-value 閾値が別途指定されていない限り、両側 P-value < 0.05 を統計的に有意とした。
結果
PCOS臨床表現型に対するZeLan抽出物の影響
DHEAの投与により、対照群と比較して体重、血清テストステロン濃度、LH/FSH比、および空腹時インスリン値が有意に上昇し、ラットにおいてPCOS様の内分泌および代謝表現型が誘導された（すべて P < 0.05）。Shapiro-Wilk検定を用いた分布評価により、Table 1にまとめられた主要な体重およびホルモンエンドポイントのパラメトリック分析が支持された。28日間のZeLan抽出物の投与により、これらの代謝およびホルモン異常が有意に改善した。体重は、7日間の順化期間を含むプロトコル56日目の治療期間終了時に記録した。Table 1に示す通り、モデル群の体重（291.12 ± 15.35 g）は対照群（227.45 ± 10.12 g, P < 0.05）よりも大幅に高く、一方でZeLan投与により体重は245.25 ± 10.21 gへと有意に減少した（モデル群に対して P < 0.05）。血清テストステロン値は、対照群（0.51 ± 0.05 ng/mL）と比較してPCOSモデルラット（1.85 ± 0.21 ng/mL）で著しく上昇していたが、ZeLanの介入により0.92 ± 0.12 ng/mLまで低下した。LH/FSH比は、対照群（1.25 ± 0.11）に対してモデル群（3.28 ± 0.25）で有意に増加し、ZeLan投与によって部分的に正常化した（1.85 ± 0.15）。空腹時インスリン値は、モデル動物で上昇し（対照群の12.55 ± 1.12 mIU/Lに対し28.95 ± 2.35 mIU/L）、ZeLan投与後に有意に減少した（18.82 ± 1.55 mIU/L）（Figure 2）。これらの知見は、内分泌・代謝的なPCOS様表現型の構築が成功したことを裏付けている。ただし、本研究では卵巣の組織病理学的検査、卵胞数、黄体分析、および発情周期のモニタリングは実施していない。
ZeLan抽出物は腸内細菌叢のα多様性を回復させた
αダイバーシティ指数の解析により、PCOSおよびその治療に関連して、腸内細菌叢のコミュニティ構造に大幅な変化があることが明らかになりました。表2および図3に示すように、シャノン多様性指数は、健康なコントロール群（6.51 ± 0.28; P < 0.05）よりもPCOSモデルラット（4.19 ± 0.35）で有意に低く、疾患状態で細菌のαダイバーシティが低下していることが示されました。ZeLan治療により細菌の多様性は部分的に回復し、シャノン指数は5.79 ± 0.26に増加しました（モデル群と比較して P < 0.05）。シンプソン指数においても同様の結果が観察され、コントロール群の0.98 ± 0.01からモデル動物では0.82 ± 0.03に低下し、ZeLan投与後は0.93 ± 0.02に回復しました。種の豊富さを反映するChao1推定値も同様のパターンを示し、PCOSの誘発によりChao1は1215.3 ± 45.4から665.8 ± 52.1へと大幅に減少しましたが、ZeLan治療により豊富さは963.5 ± 38.6に増加しました。これらの結果は総じて、PCOSがαダイバーシティと豊富さの低下を特徴とする腸内細菌叢のディスバイオーシスに関連していること、およびZeLan抽出物が細菌コミュニティ構造をコントロール群のプロファイルに向けて部分的に回復させることができることを示しています。
腸内細菌叢組成の変化
門レベルの分類学的プロファイリングにより、実験群間で明確な組成の違いが明らかになりました。図4に示すように、すべての群においてFirmicutes（フィルミクテス門）とBacteroidetes（バクテロイデス門）が優占的な門であり、合計で全細菌コミュニティの85%以上を占めていました。Model群では、Control群（Firmicutes 約40%、Bacteroidetes 約45%）と比較して、Firmicutesの存在比が大幅に上昇し（約75%）、Bacteroidetesの割合が減少（約15%）しており、その結果、代謝性ディスバイオーシスの特徴であるFirmicutes対Bacteroidetes（F/B）比の顕著な上昇が認められました。ZeLan投与はこの不均衡を調節し、Firmicutesの存在比を約52%に減少させ、Bacteroidetesを約35%に増加させることで、F/B比をコントロールレベルに近づけ、部分的に正常化させました。
コントロール群とモデル群を区別する細菌分類群を特定し、それによって疾患に関連する微生物シグネチャーを定義するために、LEfSe解析を用いた。図5に示すように、属レベルにおいて、PCOSモデル群ではBacteroides (LDA score > 3.5)、Prevotella (LDA score > 3.0)、およびEscherichia (LDA score > 2.5)の存在量が有意に増加しており、これらはすべて一般的に代謝機能不全および炎症との関連が以前から報告されている。対照的に、コントロール群ではLactobacillus (LDA score > 3.0)やRuminococcus (LDA score > 2.5)を含む有益な属の濃縮が認められた。これらはいずれも、腸管バリアの完全性の維持や、短鎖脂肪酸などの有益な代謝物の産生における役割で知られている。ZeLan群は、この解析が疾患と健康を区別する分類群に焦点を当てていたため、図5において独立したLEfSeクラスとして表示されていない。ZeLanに関連する影響は、コントロール群のプロファイルへの存在量のシフト、およびマイクロバイオームとメタボロームの相関から解釈した。
メタボロームプロファイリングおよび特異的代謝物の同定
非標的メタボローム解析により、PCOSおよびZeLan抽出物による治療に関連する重大な代謝変動が特定されました。図6のボルケーノプロットは、Model群とControl群の間における代謝物機能の分布を示しており、上昇および低下した機能が、フォールドチェンジの方向性と統計的有意性によって強調されています。Model群対Control群の比較において、合計52個のアノテーション済み代謝物機能が完全なメタボローム報告テーブルに保持されました。代謝物名、HMDB識別子、生化学的分類、log2フォールドチェンジ、P値、および調節方向を含む完全なリストは、付録表1に記載されています。表3は、PCOSとの生物学的関連性が高い代表的なアノテーション済み代謝物を示しています。
表3に、高いVIPスコアを持ち、PCOSの病態生理学的に生物学的関連性が高い代表的な主要変動代謝物をまとめている。テストステロン（VIP = 2.56, P < 0.001）やアンドロステネジオン（VIP = 2.34, P < 0.001）を含むステロイドホルモンは、PCOSモデル動物で有意に上昇しており、これは本疾患に特徴的な高アンドロゲン状態と一致している。脂肪酸代謝においても乱れが見られ、パルミチン酸（VIP = 2.12）およびアラキドン酸（VIP = 1.89）が有意に増加した一方、炎症性脂質メディエーターであるプロスタグランジンE2も同様に上昇していた（VIP = 2.05）。逆に、有益な腸内細菌活性に関連する代謝物はPCOS動物で減少していた。微生物による生物変換を通じて産生される二次胆汁酸であるリトコール酸（VIP = 2.45）および短鎖脂肪酸の酪酸（VIP = 2.21）が大幅に減少した。さらに、モデル群ではコハク酸および必須アミノ酸であるL-tryptophanの減少が認められ、微生物による発酵の障害およびアミノ酸代謝の変動が示唆された。
KEGGパスウェイ濃縮分析
KEGGデータベースを用いたパスウェイ解析の結果、PCOSにおいて有意に変動し、ZeLan治療によって調節される血清代謝パスウェイがいくつか明らかになった。図7に示すように、ステロイドホルモン生合成が最も有意に濃縮されたパスウェイであり（Rich Factor = 0.80, P < 0.01）、これはPCOSの高アンドロゲン血症表現型と一致している。同様に、卵巣ステロイド合成パスウェイも高度に濃縮されており（Rich Factor = 0.75, P < 0.01）、卵巣機能不全におけるアンドロゲン合成の変動の関与を反映している。一次胆汁酸生合成においても有意な濃縮が見られ（Rich Factor = 0.62, P < 0.02）、腸肝胆汁酸循環の乱れが示唆された。これは腸内細菌叢の変化に関連している可能性がある。また、アラキドン酸代謝（Rich Factor = 0.56, P < 0.03）およびインスリン抵抗性パスウェイ（Rich Factor = 0.40, P < 0.04）も有意に濃縮されており、PCOSに特徴的な炎症および代謝異常の存在を裏付けている。脂肪酸生合成パスウェイは緩やかな濃縮を示し（Rich Factor = 0.30）、脂質代謝調節の関与が示唆された。
マイクロバイオーム・メタボローム相関分析
腸内細菌叢の組成と代謝変化との機能的な関係を評価するため、偽発見率（FDR）制御を用いたSpearman相関分析を、有意に変動した細菌属と主要な代謝物の間で行った。階層的クラスタリングを適用した相関ヒートマップを、以下の通りに示した。 図8 微生物叢とメタボロームの関連において、明確なパターンが明らかになりました。LactobacillusおよびRuminococcusを含む有益菌は、リトコール酸（それぞれr = 0.72および0.68）および酪酸（それぞれr = 0.65および0.60）と強い正の相関を示した一方で、テストステロン（r = -0.75および-0.80）およびアンドロステネジオン（r = -0.68および-0.72）とは負の相関を示しました。これらの知見は、分類学的解析で特定された有益菌が、アンドロゲン関連代謝物および短鎖脂肪酸（SCFA）関連の代謝活性に関連していたことを示唆しています。
逆に、PCOSに関連する属であるBacteroides、Prevotella、およびEscherichiaは、相反する相関パターンを示しました。これらの細菌は、テストステロン（r = 0.85, 0.82, 0.60）、アンドロステネジオン（r = 0.78, 0.75, 0.55）、およびパルミチン酸（r = 0.65, 0.60, 0.45）と正の相関を示した一方で、リトコール酸や酪酸を含む有益な代謝物とは負の相関を示しました。これらの相関パターンは、特定の腸内微生物タクサとPCOSに特徴的な代謝異常との間の機能的関連性を支持するものですが、直接的な因果関係を立証するものではありません。
データの利用可能性：
本研究で生成および分析されたデータセットには、サンプルのメタデータ、表現型のソースデータ、16S α-多様性指数、門レベルの存在量要約、細菌タクサの差分的解析結果、メタボロミクスの差分的分析テーブル、代表的な代謝物の結果、KEGGパスウェイ濃縮解析結果、および微生物叢と代謝物の相関行列が含まれます。これらの基礎となるソースデータは、付随するSupplementary File 1として提供されています。処理済みの差分的代謝物データセットは、Supplementary Table 1として提供されています。
図1: 実験計画および処置タイムライン。 7日間の順化期間、21日間のDHEAまたは溶媒の投与期間、28日間のZeLan抽出物または溶媒の処置、およびプロトコール56日目の血清および糞便サンプルの最終採取を示す実験ワークフローの概略図。こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
図 2: 内分泌および代謝パラメータに対するZeLan抽出物の効果。介入期間後における、コントロール群、モデル群、およびZeLan投与群の(A) 血清テストステロン濃度、(B) LH/FSH比、および(C) 体重を示すボックスプロット。こちらをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
図3: 腸内細菌叢のα多様性。Control群、Model群、およびZeLan投与群におけるShannon多様性指数の比較であり、腸内細菌叢のα多様性の違いを示している。こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
図4: 門レベルでの腸内細菌叢組成。Control、Model、およびZeLan処置群の腸内細菌叢における主要な細菌門の相対存在量を示す積層棒グラフ。こちらのリンクから、この図の拡大版を表示できます。
図 5: LEfSe解析によって同定された細菌分類群の差異。対照群とモデル群を区別する細菌属を同定した線形判別分析効果量（LEfSe）。LDAスコアは、発現量に差がある分類群の効果量を示している。ZeLanに関連する変化については、モデル群に対する存在量の変動に基づき、結果（Results）の項で記述する。こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
図6: 代謝物プロファイリングの差異解析。モデル群とコントロール群の間で代謝物特徴量の差異を示すボルケーノプロット。フォールド変化量と統計的有意性に基づき、赤色の点は有意に増加した代謝物特徴量を、青色の点は有意に減少した代謝物特徴量をそれぞれ表している。こちらのリンクをクリックして、この図の拡大版を表示してください。
図7KEGGパスウェイ濃縮分析 変動代謝物から同定された、有意に濃縮された代謝経路を示すバブルプロット。バブルの大きさはマッピングされた代謝物の数を表し、バブルの色は経路濃縮の統計的有意性（P値）を示す。 こちらの図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図8腸内細菌叢と血清代謝物の相関。 sで有意な変動が見られた細菌属と代表的な血清代謝物との間のスピアマン相関計数を示す階層的クラスタリングヒートマップ。赤色は正の相関を、青色は負の相関を示す。 こちらの図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
| グループ | N | 体重 (g) | テストステロン (ng/mL) | LH/FSH比 | インスリン (mIU/L) |
| 対照 | 8 | 227.45 ± 10.12 | 0.51 ± 0.05 | 1.25 ± 0.11 | 12.55 ± 1.12 |
| モデル | 8 | 291.12 ± 15.35a | 1.85 ± 0.21a | 3.28 ± 0.25a | 28.95 ± 2.35a |
| ZeLan | 8 | 245.25 ± 10.21b | 0.92 ± 0.12b | 1.85 ± 0.15b | 18.82 ± 1.55b |
| 注：データは平均値 ± 標準偏差で示している。 a = p < 対照群と比較して0.05； b = p < モデル群と比較して0.05であった。 | |||||
表1：PCOSラットにおける内分泌および代謝パラメータコントロール群、モデル群、およびZeLan投与群において、体重、血清テストステロン、LH/FSH比、および空腹時インスリン値を測定した。データは平均値 ± SDで示している。
| 群 | シャノン指数 | シンプソン指数 | Chao1推定値 |
| 対照群 | 6.51 ± 0.28 | 0.98 ± 0.01 | 1215.3 ± 45.4 |
| モデル群 | 4.19 ± 0.35a | 0.82 ± 0.03a | 665.8 ± 52.1a |
| ZeLan群 | 5.79 ± 0.26b | 0.93 ± 0.02b | 963.5 ± 38.6b |
| 注：データは平均値 ± 標準偏差（SD）で表示。 a = 対照群と比較して p < 0.05； b = モデル群と比較して p < 0.05。 | |||
表2：腸内細菌叢のα多様性指数 コントロール群、モデル群、およびZeLan投与群におけるシャノン指数、シンプソン指数、およびChao1推定値の比較。データは平均値 ± 標準偏差（SD）で示されている。
| 代謝物名 | HMDB ID | クラス | 傾向（モデル群 vs コントロール群） | p値 | VIPスコア |
| テストステロン | HMDB0000286 | ステロイド | 上昇 ↑ | < 0.001 | 2.56 |
| アンドロステネジオン | HMDB0000055 | ステロイド | 上 ↑ | < 0.001 | 2.34 |
| パルミチン酸 | HMDB0000220 | 脂肪酸 | 上 ↑ | < 0.001 | 2.12 |
| アラキドン酸 | HMDB0001043 | 脂肪酸 | 上 ↑ | 0.003 | 1.89 |
| プロスタグランジンE2 | HMDB0001036 | 脂質 | 上 ↑ | < 0.001 | 2.05 |
| リトコール酸 | HMDB0000752 | 胆汁酸 | 下方 ↓ | < 0.001 | 2.45 |
| 酪酸 | HMDB0000039 | 短鎖脂肪酸 | 下 ↓ | < 0.001 | 2.21 |
| コハク酸 | HMDB0000254 | 有機酸 | 下 ↓ | 0.021 | 1.65 |
| L-トリプトファン | HMDB0000929 | アミノ酸 | 下 ↓ | 0.015 | 1.58 |
| 注：VIP = 変数重要度投影（Variable Importance in Projection） > 1を統計的に有意であるとした）。 | |||||
表3：代表的な血清変動メタボライト。PCOSに関連し、ZeLan抽出物によって調節された代表的なアノテーション済みメタボライト。HMDB識別子、メタボライトクラス、調節傾向、P値、およびVIPスコアを含む。アノテーション済みメタボライト特徴量52項目の完全なリストは補足表1に提示している。
補足表1：注釈付き完全メタボライトデータセットメタボロミクス報告用に保持された52個の注釈付きメタボライト特徴量の完全なリスト。メタボライト名、HMDB識別子、生化学的クラス、フォールドチェンジ、P値、および調節方向を含む。こちらのリンクからファイルをダウンロードしてください。
補足ファイル1：実験、マイクロバイオームおよびメタボローム解析を裏付けるソースデータ。このワークブックには、原稿内の図表の作成に使用されたサンプル情報、臨床表現型の測定値、16S rRNAシーケンシングの多様性指数、門レベルの微生物相対存在量、LEfSe微分分類群解析、メタボローム微分解析、代表的な代謝物、KEGGパスウェイ濃縮解析、相関行列データ、およびデータ検証サマリーが含まれています。こちらをクリックしてファイルをダウンロードしてください。
ディスカッション
本研究は、ZeLan抽出物がDHEA誘発ラットモデルにおいてPCOS関連の内分泌および代謝表現型を改善すること、およびこれらの効果が腸内細菌叢組成と血清代謝プロファイルの好ましい変化に関連していることを示す根拠を提示する。統合的なマルチオミクスアプローチにより、ZeLan治療が高アンドロゲン血症、LH/FSH比の上昇、およびインスリン抵抗性を改善し、同時に腸内細菌のα多様性を部分的に回復させ、細菌組成のバランスを整え、PCOSの病態生理に関与する複数の代謝経路を正常化したことが示された。これらの知見は、伝統的な中国植物薬に対する生物学的応答に関する現在の理解を広げるものであり、PCOS介入の潜在的な標的として腸-卵巣軸をさらに調査することを支持している。
ZeLan投与後の血清テストステロンおよびLH/FSH比の低下は、フラボノイドやフェノール化合物を含む植物抽出物の抗アンドロゲン特性を示した先行研究16と一致しています。PCOSに対する生薬を用いた臨床研究の包括的なレビューでは、植物由来の介入による内分泌および代謝の改善がまとめられています17。ZeLanがアンドロゲン生合成を調節するメカニズムとしては、卵巣のステロイド合成経路への直接的な影響、全身的な抗炎症作用およびインスリン感受性増強作用、あるいは腸内細菌代謝物に関連する間接的な影響が考えられますが、本試験のデザインではこれらの可能性を完全に分離して検証することはできません。LH/FSH比の改善は、PCOSにおいて一般的に調節不全となる視床下部-下垂体-性腺軸機能が部分的に回復したことを示しています18。PCOSに対する中薬処方を用いた動物実験の系統的レビューにおいても、生殖および内分泌指標の改善が報告されています19。インスリン関連指標の同時改善は、ZeLanが内分泌調節を超えた代謝的利益をもたらす可能性を示唆しており、これは末梢のインスリンシグナルの強化、あるいはインスリン受容体機能を損なう炎症性メディエーターの減少などを通じて達成される可能性があります20。
ZeLan投与後の腸内細菌叢のα多様性の回復は、マイクロバイオームに関連した反応と一致している。PCOSモデルラットで観察されたα多様性の低下は、実験的PCOSモデルおよび臨床集団の両方において腸内細菌叢の乱れ（ディスバイオーシス）を記録している多くの文献報告と一致している21。Insenserらはさらに、PCOSにおける腸内細菌叢のプロファイルが、性別、性ホルモン、および肥満の影響を受けることを報告している22。ZeLan投与によりShannon指数が4.19から5.79へと部分的に回復したという我々の観察結果は、この植物抽出物が細菌コミュニティの構造をサポートする可能性を示唆している。同様の多様性回復効果は、他のポリフェノール豊富な植物抽出物でも報告されており、これらは潜在的な病原性分類群を抑制しつつ、有益な細菌集団を選択的に促進する可能性がある23。門レベルで観察された分類学的変化、特にZeLan投与後のFirmicutes/Bacteroidetes比（F/B比）の低下は、F/B比の上昇が肥満やインスリン抵抗性を含む代謝機能不全と関連していることが確立されているため、重要である24。PCOSを患う思春期女性を対象としたJobiraらによる研究を含む追加の研究でも、胃腸内細菌の生物多様性の変化が報告されており、宿主の代謝に対する微生物組成の生物学的関連性が支持されている25。
PCOSおよびZeLan治療に差次的に関連する特定の細菌属の同定は、本研究で観察された微生物叢とメタボロームの関連性に生物学的背景を提供します。健康対照群におけるLactobacillusおよびRuminococcusの濃縮と、PCOS動物におけるこれらの属の減少は、これらの属の保護的役割を強調した previous reports26と一致しています。Lactobacillus属は、腸管バリアの完全性を維持し病原性細菌を抑制する乳酸および抗菌ペプチドの産生で知られており、一方でRuminococcus属は、食物繊維の発酵を通じて短鎖脂肪酸を産生する重要な菌種です27。ZeLan治療後のこれらの有益な属の回復は、メタボローム解析で観察された酪酸レベルの上昇に反映されているように、腸管バリア機能を改善し、SCFA関連の代謝活性を高める可能性があります。対照的に、PCOS動物におけるBacteroides、Prevotella、およびEscherichiaの存在量の増加は、これらの属が炎症性および代謝性疾患に関与しているとする研究と一致しています28。Escherichia属、特にEscherichia coliはリポ多糖を産生することができ、これがToll様受容体4シグナル伝達を介して全身性炎症およびインスリン抵抗性を誘発する可能性があり、腸内細菌叢の乱れとPCOS関連の代謝機能不全との間の妥当な関連性を示しています29。
メタボローム解析の結果は、ZeLan治療に伴う腸内細菌叢と宿主の代謝的な関連性の証拠を示すものである。リトコール酸などの二次胆汁酸の変化は、これらの代謝物が細菌の酵素活性を通じて生成されるため、生物学的に重要である30。胆汁酸は、脂質の吸収だけでなく、ファルネソイドX受容体（FXR）および武田Gタンパク質共役受容体5（TGR5）を介して糖および脂質代謝を調節するシグナル分子としても機能しており、胆汁酸プロファイルの正常化が代謝恒常性の改善に寄与している可能性が示唆される。同様に、酪酸レベルの回復は、腸管バリア機能の強化、抗炎症作用、インスリン感受性の促進など、その多様な有益な効果から重要である。有益な細菌と保護的代謝物の間の相関関係が、病原性細菌と有害な代謝物の間の関連性と対照的であることは、「腸-卵巣軸」仮説を裏付ける相関的な根拠となるが、同時に直接的な機序的検証の必要性を強調している。
これらの知見の臨床的意義は、前臨床探索的デザインの限界内で解釈されるべきです。本結果は、特に内分泌代謝指標と腸内微小環境の両方に影響を及ぼし得る植物性介入という観点から、PCOS管理のための補完的アプローチとしてZeLan抽出物をさらに評価することを支持しています。治療反応に関連する微生物および代謝バイオマーカーを特定することは、今後のメカニズム研究やトランスレーショナル研究の指針となる可能性があります。さらに、腸-卵巣軸は、最終的にZeLanとプロバイオティクスや食事療法を統合した併用戦略を支持する可能性がありますが、そのような戦略を臨床応用するには、対照を用いた検証が必要です。
本研究には、認めるべきいくつかの限界がある。第一に、DHEA誘発ラットモデルはヒトPCOSのいくつかの特徴を再現しているが、痩身型、肥満型、インスリン抵抗性型、炎症型などのヒトPCOS表現型の不均一性を完全に捉えているわけではない。したがって、臨床への応用には、十分に特性評価された患者集団での検証が必要である。第二に、本研究では単一用量のZeLanを用い、用量反応勾配やメトホルミンのような陽性対照薬を設定しなかったため、有効用量範囲、比較有効性、および最適な投与サイクルは依然として不明である。第三に、サンプリングをエンドポイントのみで実施したため、介入期間中における微生物叢、代謝物、およびホルモンプロファイルの動的な時間的変化の解釈が制限された。第四に、卵巣の組織病理学、卵胞数のカウント、黄体定量、および連続的な発情周期のモニタリングが本実験計画に含まれていなかった。そのため、卵巣機能の回復は、組織レベルや周期レベルの直接的な評価ではなく、内分泌および代謝指標から推測されたものである。第五に、本研究では微生物分類群と代謝物の相関を特定したが、糞便微生物移植、無菌動物実験、標的代謝物の補充、炎症マーカーアッセイ、またはCYP17A1、CYP19A1、StARなどの卵巣ステロイド合成酵素の測定は含まれていなかった。その結果、提示したデータから因果メカニズムを確定させることはできない。第六に、非標的メタボロミクスは探索レベルのエビデンスを提供するものであり、リトコール酸、酪酸、テストステロンなどの主要な代謝物の標的定量的な検証が今後の課題である。第七に、ベータ多様性の可視化、微生物機能予測、および微生物叢-代謝物-遺伝子経路の統合モデリングが現時点での投稿に含まれていないため、完全な調節ネットワークを構築する能力が制限されている。最後に、ZeLan抽出物は総フラボノイド含有量によって標準化されているが、活性モノマーの包括的な定性的および定量的植物化学的特性評価が引き続き必要である。
結論として、ZeLan抽出物はラットモデルにおけるPCOS関連の内分泌および代謝表現型を改善し、腸内細菌叢のα多様性の部分的な回復、微生物組成の変化、およびステロイドホルモン生合成、胆汁酸代謝、短鎖脂肪酸関連代謝を含む血清代謝経路の調節に関連していた。有益な細菌と保護的な代謝物との間の相関関係が、PCOSで増加した細菌と有害な代謝物との関連とは対照的であったことは、生物学的に妥当な腸-卵巣軸の関連性を支持している。これらの知見は、PCOS管理におけるZeLan抽出物の今後のメカニズム研究およびトランスレーショナル研究の基礎となるものであり、同時に、因果関係の検証およびより広範な植物化学的特性評価の必要性を強調している。
開示事項
著者に開示すべき利益相反はありません。
謝辞
本研究は、河北省中医学研究院科学研究計画プロジェクト（助成番号 2021316）の資金提供を受けて実施されました 。
材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| アセトニトリル | Fisher Chemical / Thermo Fisher Scientific | A955-4 | Optima LC-MS grade, 4 L; モバイル相およびサンプルの再溶解用 |
| ACQUITY UPLC HSS T3 column | Waters Corporation | 186003539 | 100 Å, 1.8 μm, 2.1 × 100 mm; UHPLC分離用 |
| アガロースゲル電気泳動システム | Bio-Rad Laboratories | 1704486 | Mini-Sub Cell GT 水平電気泳動システム; DNA品質評価用 |
| Agilent 1290 Infinity II/6550 UHPLC-Q-TOF-MS | Agilent Technologies | G7120A/G7167B/G7116B/G6550B | 6550 iFunnel Q-TOF MSに接続された1290 Infinity II UHPLCモジュールセット; 血清非標的メタボロミクスプラットフォーム |
| DADA2アルゴリズム | Bioconductor | Version 1.24.0 | ASVの生成およびキメラ除去用; R 4.2.1/Bioconductor 3.15ワークフローに適合するバージョン |
| デヒドロエピアンドロステロン (DHEA) | Sigma-Aldrich / MilliporeSigma | D4000 | PCOSモデル誘導用; 6 mg/100 g 体重; CAS 53-43-0 |
| 蒸留水 | Invitrogen / Thermo Fisher Scientific | 10977015 | UltraPure DNase/RNase-Free 蒸留水; 対照群およびモデル群の経口投与用溶媒 |
| ギ酸 | Fisher Chemical / Thermo Fisher Scientific | A117-50 | Optima LC-MS grade, 50 mL; LC-MSモバイル相用0.1%添加剤 |
| Human Metabolome Database | University of Alberta / HMDB | HMDB 5.0 | 代謝物アノテーションデータベース |
| Illumina NovaSeq 6000 プラットフォーム | Illumina | 20012850 | ペアエンド 250 bp 16S rRNA シーケンシングに使用されたシーケンシングサービス提供者のシステム |
| Lycopus lucidus Turcz. 薬草 | Beijing Tongrentang Chinese Medicine Co., Ltd. | Batch ZL-20230315 | ZeLan水抽出物の認証済み植物原材料 |
| メタノール | Fisher Chemical / Thermo Fisher Scientific | A456-4 | Optima LC-MS grade, 4 L; 血清メタボロミクス用タンパク質沈殿用 |
| METLINデータベース | Scripps Research | METLIN Classic 2023 | 代謝物質量分析アノテーションデータベース |
| NanoDrop分光光度計 | Thermo Fisher Scientific | ND-ONE-W | NanoDrop One 微量UV-Vis分光光度計; DNA量および純度評価用 |
| QIAamp Fast DNA Stool Mini Kit | Qiagen | 51604 | 盲腸内容物からのDNA抽出用; 50サンプル分糞便DNAキット |
| QIIME2 | QIIME2 development team | Version 2022.2 | 16S rRNA シーケンス処理用 |
| R ソフトウェア | R Foundation | Version 4.2.1 | 統計解析およびXCMS処理用 |
| テストステロン、LH、FSH、およびインスリン用血清ELISAキット | Cusabio Biotech | CSB-E05100r; CSB-E12654r; CSB-E06869r; CSB-E05070r | 血清中のホルモンおよびインスリン定量用ラットテストステロン、LH、FSH、インスリンELISAキット |
| ゴマ油 | Sigma-Aldrich / MilliporeSigma | S3547 | DHEA注射用溶媒 |
| ペントバルビタールナトリウム | Sigma-Aldrich / MilliporeSigma | P3761 | 麻酔用; 50 mg/kg 腹腔内投与 |
| SPSS ソフトウェア | IBM Corporation | Version 26.0 | 統計解析用 |
| ユニバーサル 16S rRNA プライマー 338F/806R | Sangon Biotech (Shanghai) Co., Ltd. | Custom synthesis: 338F/806R | V3-V4領域の増幅用; 338F ACTCCTACGGGAGGCAGCAG, 806R GGACTACHVGGGTWTCTAAT |
| XCMS パッケージ | Bioconductor / R | Version 3.18.0 | ピーク検出、保持時間アライメント、および積分用 |
| ZeLan 抽出物 | 院内調製水抽出物 | Batch ZLE-20230402 | 経口投与治療用; 標準化総フラボノイド ≥2.5% |
参考文献
- Joham AE, Norman RJ, Stener-Victorin E, et al. Polycystic ovary syndrome. Lancet Diabetes Endocrinol. 2022;10(9):668-680.
- Islam H, Masud J, Islam YN, et al. An update on polycystic ovary syndrome: a review of the current state of knowledge in diagnosis, genetic etiology, and emerging treatment options. Womens Health (Lond). 2022;18:17455057221117966.
- Azziz R, Carmina E, Chen Z, et al. Polycystic ovary syndrome. Nat Rev Dis Primers. 2016;2:16057.
- Fahs D, Salloum D, Nasrallah M, et al. Polycystic ovary syndrome: pathophysiology and controversies in diagnosis. Diagnostics (Basel). 2023;13(9):1559.
- Conway G, Dewailly D, Diamanti-Kandarakis E, et al. The polycystic ovary syndrome: a position statement from the European Society of Endocrinology. Eur J Endocrinol. 2014;171(4):P1-P29.
- Huddleston HG, Dokras A. Diagnosis and treatment of polycystic ovary syndrome. JAMA. 2022;327(3):274-275.
- Zhang J, Xin X, Zhang H, et al. The efficacy of Chinese herbal medicine in animal models of polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis. Evid Based Complement Alternat Med. 2022;2022:4892215.
- Chen J, Na E, Lim SY. Effect of fractions from Lycopus lucidus Turcz. leaves on genomic DNA oxidation and matrix metalloproteinase activity. Comb Chem High Throughput Screen. 2022;25(10):1778-1784.
- Ślusarczyk S, Hajnos M, Skalicka-Woźniak K, et al. Antioxidant activity of polyphenols from Lycopus lucidus Turcz. Food Chem. 2009;113(1):134-138.
- Qi X, Yun C, Sun L, et al. Gut microbiota-bile acid-interleukin-22 axis orchestrates polycystic ovary syndrome. Nat Med. 2019;25(8):1225-1233.
- He FF, Li YM. Role of gut microbiota in the development of insulin resistance and the mechanism underlying polycystic ovary syndrome. J Ovarian Res. 2020;13(1):73.
- Chadchan SB, Singh V, Kommagani R. Female reproductive dysfunctions and the gut microbiota. J Mol Endocrinol. 2022;69(3):R81-R94.
- Puspitasari VD, Lestari ES, Pramono N. Testosterone induced Wistar rat model for gut microbiota dysbiosis of polycystic ovarian syndrome research. J Indones Med Assoc. 2024;74(3):132-140.
- Zhang J, Sun Z, Jiang S, et al. Probiotic Bifidobacterium lactis V9 regulates the secretion of sex hormones in polycystic ovary syndrome patients. mSystems. 2019;4(2):e00017-19.
- Xuan Y, Hong X, Zhou X, et al. The vaginal metabolomics profile with features of polycystic ovary syndrome: a pilot investigation in China. PeerJ. 2024;12:e18194.
- Hu M, Zhang Y, Guo X, et al. Hyperandrogenism and insulin resistance induce gravid uterine defects in association with mitochondrial dysfunction and aberrant ROS production. Endocrinology. 2019;160(9):2208-2223.
- Moini Jazani A, Nasimi Doost Azgomi H, Nasimi Doost Azgomi A, et al. A comprehensive review of clinical studies with herbal medicine on polycystic ovary syndrome (PCOS). DARU J Pharm Sci. 2019;27(2):863-877.
- McCartney CR, Marshall JC. Polycystic ovary syndrome. N Engl J Med. 2016;375(1):54-64.
- Cui Y, Zhang C, Li X, et al. Systematic review and meta-analysis of animal experiments on Bushen formulas for the treatment of polycystic ovary syndrome. Sci Rep. 2025;15(1):7648.
- Thackray VG. Sex, microbes, and polycystic ovary syndrome. Trends Endocrinol Metab. 2019;30(1):54-65.
- Torres PJ, Siakowska M, Banaszewska B, et al. Gut microbial diversity in women with polycystic ovary syndrome correlates with hyperandrogenism. J Clin Endocrinol Metab. 2018;103(4):1502-1511.
- Insenser M, Murri M, Del Campo R, et al. Gut microbiota and the polycystic ovary syndrome: influence of sex, sex hormones, and obesity. J Clin Endocrinol Metab. 2018;103(7):2552-2562.
- Guo Y, Qi Y, Yang X, et al. Association between polycystic ovary syndrome and gut microbiota. PLoS One. 2016;11(4):e0153196.
- Liu R, Zhang C, Shi Y, et al. Dysbiosis of gut microbiota associated with clinical parameters in polycystic ovary syndrome. Front Microbiol. 2017;8:324.
- Jobira B, Frank DN, Pyle L, et al. Obese adolescents with PCOS have altered biodiversity and relative abundance in gastrointestinal microbiota. J Clin Endocrinol Metab. 2020;105(6):e2134-e2144.
- Bai X, Ma J, Wu X, et al. Impact of visceral obesity on structural and functional alterations of gut microbiota in polycystic ovary syndrome (PCOS): a pilot study using metagenomic analysis. Diabetes Metab Syndr Obes. 2023;16:1-14.
- Rizk MG, Thackray VG. Intersection of polycystic ovary syndrome and the gut microbiome. J Endocr Soc. 2021;5(2):bvaa177.
- He S, Li H, Yu Z, et al. The gut microbiome and sex hormone-related diseases. Front Microbiol. 2021;12:711137.
- Chu W, Han Q, Xu J, et al. Metagenomic analysis identified microbiome alterations and pathological association between intestinal microbiota and polycystic ovary syndrome. Fertil Steril. 2020;113(6):1286-1298.
- Yurtdaş G, Akdevelioğlu Y. A new approach to polycystic ovary syndrome: the gut microbiota. J Am Coll Nutr. 2020;39(4):371-382.
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