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Immunology and Infection

Un modelo de cultivo por lotes In Vitro para estimar los efectos de los regímenes intervencionistas en la microbiota fecal humana

Published: July 31, 2019 doi: 10.3791/59524
* These authors contributed equally

Summary

Este protocolo describe un sistema in vitro de fermentación de cultivo por lotes de microbiota fecal humana, utilizando inulina (un prebiótico bien conocido y uno de los moduladores de microbiota más ampliamente estudiados) para demostrar el uso de este sistema en la estimación de efectos específicos de sobre la composición de la microbiota fecal y las actividades metabólicas.

Abstract

El papel emergente del microbioma intestinal en varias enfermedades humanas exige un avance de nuevas herramientas, técnicas y tecnologías. Estas mejoras son necesarias para descifrar la utilización de moduladores de microbioma para beneficios para la salud humana. Sin embargo, el cribado a gran escala y la optimización de moduladores para validar la modulación del microbioma y predecir los beneficios relacionados con la salud pueden ser prácticamente difíciles debido a la necesidad de un gran número de animales y/o sujetos humanos. Con este fin, los modelos in vitro o ex vivo pueden facilitar el cribado preliminar de moduladores de microbioma. Aquí, se optimiza y se demuestra un sistema de cultivo de microbiota fecal ex vivo que se puede utilizar para examinar los efectos de diversas intervenciones de moduladores de microbioma intestinal incluyendo probióticos, prebióticos y otros ingredientes alimentarios, aparte de nutracéuticos y fármacos, sobre la diversidad y composición de la microbiota intestinal humana. La inulina, uno de los compuestos prebióticos y moduladores de microbioma más ampliamente estudiados, se utiliza como ejemplo aquí para examinar su efecto sobre la composición saludable de la microbiota fecal y sus actividades metabólicas, como el pH fecal y los niveles fecales de ácidos orgánicos incluyendo lactato y ácidos grasos de cadena corta (SCFA). El protocolo puede ser útil para estudios destinados a estimar los efectos de diferentes intervenciones de moduladores en los perfiles de microbiota fecal y a predecir sus impactos en la salud.

Introduction

La microbiota humana es una comunidad compleja que consiste en bacterias, arqueas, virus y microbios eucariotas1,que habitan el cuerpo humano interna y externamente. Las pruebas recientes han establecido el papel fundamental de la microbiota intestinal y el microbioma intestinal (toda la colección de microbios y sus genes que se encuentran en el tracto gastrointestinal humano) en diversas enfermedades humanas, incluyendo obesidad, diabetes, enfermedades cardiovasculares, y el cáncer1,2,3. Además, los microorganismos que viven en nuestro intestino producen un amplio espectro de metabolitos que afectan significativamente a nuestra salud y también pueden contribuir a la fisiopatología de varias enfermedades, así como una variedad de funciones metabólicas4, 5. Los cambios anormales (perturbaciones) en la composición y función de esta población microbiana intestinal se denominan generalmente "disbiosis intestinal". La disbiosis generalmente se asocia con un estado incorrecto del huésped y, por lo tanto, se puede diferenciar de la comunidad microbiana normal (homeostática) asociada con un estado de control saludable del huésped. Patrones específicos de disbiosis del microbioma intestinal se encuentran a menudo en varias enfermedades diferentes1,2,3,6,7.

La fermentación de alimentos no digeridos, en particular los carbohidratos/fibras fermentables, por la microbiota intestinal no sólo produce energía, sino que también produce metabolitos divergentes, incluidos los ácidos grasos de cadena corta (SCFAs), lactato, formate, dióxido de carbono, metano, hidrógeno y etanol6. Además, la microbiota intestinal también produce un número de otras sustancias bioactivas como folato, biotina, trimetilamina-N-óxido, serotonina, triptófano, ácido gamma-aminobutírico, dopamina, noradrenalina, acetilcolina, histamina, ácido desoxicólico, y sulfato de 4-etilfenilo. Esto ocurre principalmente a través de la utilización de flujos metabólicos intrínsecos dentro del nicho huésped-microbio, que contribuye en varios procesos corporales, funciones metabólicas y cambios epigenéticos1,8,9, 10. Sin embargo, los efectos de diversas intervenciones en estos productos microbianos siguen sin ser kójeos o poco claros debido a la falta de protocolos fáciles, eficientes y reproducibles. La composición de la microbiota intestinal humana es un ecosistema extremadamente complejo y diverso, y por lo tanto, muchas preguntas sobre su papel en la salud humana y la patología de la enfermedad siguen sin respuesta. Los efectos de muchos moduladores de microbioma intestinal comunes (por ejemplo, probióticos, prebióticos, antibióticos, trasplante fecal e infecciones) en la composición y las funciones metabólicas de la microbiota intestinal siguen siendo en gran medida esquivas. Además, el examen y validación de estos efectos in vivo es difícil, sobre todo porque la mayoría de los nutrientes y metabolitos producidos por la microbiota intestinal se absorben o eliminan simultáneamente y rápidamente en el intestino; por lo tanto, la medición de la producción, la cantidad y la transformación de estos metabolitos (por ejemplo, los sCFA) in vivo sigue siendo un desafío práctico. De hecho, los modelos fisiológicos como los animales y los sujetos humanos son fundamentales para determinar el papel del microbioma intestinal y su modulación en la salud del huésped, pero estos pueden no ser adecuados para el cribado a gran escala de diferentes tipos de moduladores de microbioma debido a limitaciones éticas, monetarias o de tiempo. Con este fin, los modelos in vitro y/o ex vivo, como el cultivo de microbiota intestinal in vitro y luego intervenir con diferentes moduladores de microbiota, pueden ofrecer oportunidades de ahorro de tiempo y dinero y, por lo tanto, pueden permitir un cribado preliminar o a gran escala de diversos componentes (como probióticos, prebióticos, y otros compuestos de intervención) para examinar / predecir sus efectos sobre la diversidad de la microbiota fecal, composición y perfiles metabólicos. Los estudios que utilizan estos sistemas in vitro y ex vivo del microbioma intestinal pueden facilitar una mayor comprensión de las interacciones huésped-microbioma que contribuyen a la salud y la enfermedad del huésped, y también podrían conducir a la búsqueda de nuevas terapias dirigidas al microbioma mejorar la salud del huésped y prevenir y tratar diversas enfermedades1.

Aunque los sistemas in vitro de cultivo de microbiota intestinal no pueden replicar realmente las condiciones intestinales reales, varios laboratorios se han esforzado por desarrollar tales modelos, algunos de los cuales se han encontrado practicables en cierta medida y se han utilizado con éxito para diferentes propósitos. Uno de los modelos intestinales recientes es el Simulador del Ecosistema Microbiano Intestinal Humano, que imita todo el tracto gastrointestinal humano, incluyendo el estómago, intestino delgado, y diferentes regiones del colon. Sin embargo, es posible que otros modelos de investigación de todo el mundo no puedan acceder a estos modelos técnicamente complejos. Por lo tanto, todavía existe una necesidad crítica para el desarrollo de nuevos modelos alternativos que sean relativamente simples, asequibles y prácticos para los laboratorios que estudian los moduladores de microbioma y sus efectos sobre la microbiota intestinal y la salud del huésped. Por lo tanto, el uso de un sistema de cultivo de microbiota fecal in vitro (o ex vivo) sería útil para estudiar los efectos de tales intervenciones11,12. Específicamente, el efecto de diferentes prebióticos en la capacidad de fermentación de la microbiota en términos de cambios periódicos en la diversidad y composición de la microbiota intestinal, el pH fecal, y los niveles de metabolitos microbianos incluyendo SCFAs y lactato pueden ser estudiados 13. En este documento, utilizando la inulina (uno de los componentes prebióticos más estudiados) como ejemplo del modulador de microbioma, se describe un protocolo paso a paso de este sencillo sistema de cultivo por lotes de microbiota ex vivo para demostrar su uso cambios en la microbiota fecal y metabolitos microbianos después de la intervención con los moduladores de microbioma.

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Protocol

ADVERTENCIA: Consulte las fichas de datos de seguridad de materiales adecuadas y siga las instrucciones y directrices para la capacitación adecuada de nivel de bioseguridad 2 (BSL-2). Siga todos los pasos de cultivo según las normas estándar de bioseguridad y utilice un gabinete BSL-2 utilizando condiciones asépticas. Además, las muestras fecales de diferentes modelos y sujetos humanos pueden tener un riesgo potencial de propagación de enfermedades transmitidas por microbios. Busque inmediatamente ayuda médica en caso de cualquier lesión e infección. Además, el uso de muestras de heces humanas y animales debe ser aprobado a través de comités éticos institucionales y debe cumplir con los protocolos para utilizar muestras e información de temas.

1. Preparación de medios de comunicación culturales

  1. Preparación de los medios de cultivo, preparar nueve tipos de soluciones de stock
    1. Solución A (1.000 ml): Disolver 5,4 g de cloruro sódico (NaCl), 2,7 g de fosfato de dihidrógeno potásico (KH2PO4),0,16 g de cloruro de calcio dihidrato (CaCl2x 2H2O), 0,12 g de cloruro de magnesio hexahidrato (MgCl2 6H2O), 0,06 g de cloruro de manganeso tetrahidrato (MnCl2x 4H2O), 0,06 g de cloruro cobaltohe hexahidrato (CoCl2x 6H2O) y 5,4 g de sulfato de amonio (NH4)2SO4, en agua desionizada para hacer un volumen total de 1.000 ml.
    2. Solución B (1.000 ml): Disolver 2,7 g de fosfato de hidrógeno potásico (K2HPO4) en agua desionizada para hacer un volumen total de 1000 ml.
    3. Solución mineral traza (1.000 ml): Disolver 500 mg de etilendiamina-tetraacetato dihidrato de etilemetilo disódico (Na2EDTA), 200 mg de sulfato ferroso heptahidrato (FeSO4x 7H2O), 10 mg de sulfato de zinc heptahidrato (ZnSO4 7H2O), 3 mg de cloruro de manganeso(II) tetrahidrato (MnCl2x 4H2O), 30 mg de ácido fosfórico (H3PO4), 20 mg de CoCl2s 6H2O, 1 mg de cloruro hergeno dihidrato (CuCl2 2H2O), 2 mg de cloruro de níquel (II) hexahidrato (NiCl2x 6H2O) y 3 mg de molibdato sódico dihidrato (Na2MoO4x 2H2O) en agua desionizada para hacer un volumen total de 1.000 ml.
      NOTA: Esta solución es sensible a la luz, por lo tanto, asegúrese de ser almacenado en tubos / botellas envueltos en oscuro/negro o aluminio.
    4. Solución vitamínico soluble en agua (1.000 ml): Disolver 100 mg de clorhidrato de tiamina (Tiamina-HCl), 100 mg de ácido D-pantoténico, 100 mg de niacina, 100 mg de piridoxina, 5 mg de ácido P-aminobenzoico y 0,25 mg de vitamina B12 en agua desionizada para hacer volumen total 1.000 mL.
    5. Folato: solución de biotina (1.000 ml): Disolver 10 mg de ácido fólico, 2 mg de D-biotina y 100 mg de bicarbonato de amonio (NH4HCO3) en agua desionizada para hacer un volumen total de 1.000 ml.
    6. Solución de riboflavina (1.000 ml): Disolver 10 mg de Riboflavina en solución HEPES de 5 mM (1,19 g/L) para realizar un volumen total de 1.000 ml.
    7. Solución de Hemin (10 mL): Disolver 5.000 mg de Hemin en solución de hidróxido sódico de 10 ml (NaOH) (0,4 g/L) para realizar un volumen total de 10 ml.
    8. Mezcla de ácidos grasos de cadena corta (10 ml): Combinar 2,5 ml de N-valerate, 2,5 ml de isovalel, 2,5 ml de isobutirate y 2,5 ml: DL-o-metilbutirate.
      NOTA: Esta solución se recomienda utilizar en la campana de humos para evitar el olor y los humos.
    9. Resazurin (1.000 ml): Disolver 1 g de resazurina en agua desionizada y hacer un volumen total de 1.000 ml.
  2. Medio utilizado para la fermentación anaeróbica in vitro
    1. Para preparar este medio, mezclar 330 mL de Solución A, 330 mL de Solución B, 10 mL de Solución mineral Trace, 20 mL de solución de vitamina soluble en agua, 5 mL de Folato:solución biotina, 5 mL de solución Riboflavina; 2,5 ml de solución de Hemin, 0,4 ml de mezcla de ácidos grasos de cadena corta, 1 ml de resazurina, 0,5 g de extracto de levadura, 4 g de carbonato sódico (Na2CO3), 0,5 g de cisteína HCl-H2O y 0,5 g de trippticasa, y añadir 296,1 ml de agua destilada.
    2. Compruebe el pH y asegúrese de que está alrededor de 7.0, si no, ajustar el pH con 1 N HCl o 1 NNaOH. Esterilice filtrando al vacío el medio utilizando un filtro de botella debajo de la estación de trabajo aséptica.
    3. Alternativamente, mezcle todos los componentes (excepto las soluciones de vitaminas y hemin) y el autoclave a 121 oC durante 20 min y déjelo enfriar a temperatura ambiente. Simultáneamente, el filtro-esterilizar las soluciones de vitaminas y hemin a través de filtros de membrana de 0,22 m y añadirlos a los medios autoclavedos y refrigerados antes de dispensar.

2. Preparación de la cámara anaeróbica y el material requerido

  1. Mantener todos los materiales, soluciones y herramientas necesarias para el experimento de fermentación dentro de la cámara anaeróbica al menos 48 h antes del inicio del experimento, para asegurar que cualquier oxígeno residual asociado con herramientas y oxígeno soluble en tampones/soluciones sea y todos los materiales se aclimatan a las condiciones anaeróbicas establecidas.
    NOTA: Materiales necesarios dentro de la cámara anaeróbica (48 h antes del experimento de inicio): (i) medios de fermentación; (ii) solución anaeróbica (preparada según la sección 4.1), (iii) vórtice, (iv) peso de pesaje, (v) paños de queso mosqui, (vi) tijeras, (vii) embudo, (viii) 1.5, 2.0, 15, tubos de 50 ml, (ix) pipetador (2, 20, 200 y 1.000 ol) y pipeta compatible, x pipetas y pipetas (5 y 10 ml), (xi) pañuelos de papel, (xii) marcadores, (xiii) tubos significa diferentes tubos, (xiv) caja de residuos, (xv) Indicador O2 y (xvi) 70% botella de aerosol de etanol (desinfectante).

3. Preparación de tubos y fibras

  1. Peso 300 mg de inulina y transferencia a un tubo de 50 ml seguido de la adición aséptica de 26 ml de medios de fermentación ya preparados y almacenados en la cámara anaeróbica. Preparar un tubo en blanco para cada tipo de muestra fecal y tubo(s) experimental(es) (según el número de compuestos que se están probando), en triplicado.
  2. Deje estos tubos dentro de la cámara anaeróbica durante alrededor de 24 horas para permitir la hidratación de las muestras antes de iniciar el experimento de fermentación. Asegúrese de que la temperatura del tubo sea de 37 oC en el momento de la inoculación, por lo tanto, lleve los tubos en la incubadora encerrados dentro de la cámara anaeróbica.

4. Preparación de Inóculo

  1. Solución de dilución anaeróbica (al menos 48 h antes del experimento de fermentación): Disolver 5 g de NaCl, 2 g de glucosa y 0,3 g de cisteína-HCl en agua desionizada y hacer un volumen total de 1.000 ml. Autoclave y guárdelo dentro de la cámara anaeróbica al menos 48 h antes de su uso.
  2. Preparación del inóculo fecal (en el día del experimento de fermentación): Pesar 5 g de muestra fecal fresca en un tubo cónico de 50 ml, añadir solución de dilución anaeróbica para un volumen final de 50 ml (1:10 w/v) y vórtice durante 15 min o hasta que esté completamente homogeneizado. Filtrar la mezcla homogeneizada a través de 4 capas de tela de queso estéril (autoclavedo) y utilizarla inmediatamente para la inoculación en los tubos que contienen medios.
    NOTA: Las muestras fecales de un grupo de sujetos se pueden agrupar si el objetivo experimental es comparar el efecto de un compuesto/ingrediente determinado en la microbiota fecal sana en general.

5. Fermentación y muestreo

  1. Preparar tubos de acuerdo con la sección 4.2 e inocular tubos en blanco/control y experimentales con 4 ml de inóculo fecal diluido y filtrado. Incubar los tubos inoculados a 37oC dentro de la cámara anaeróbica. Agitar los tubos una vez cada hora invirtiendo suavemente para volver a suspender las fibras y el inóculo.
  2. Recoger muestras con la frecuencia necesaria, por ejemplo, cada hora a 0, 3, 6, 9 y 24 h durante la fermentación tomando una muestra de alícuota de 2 ml en un tubo de 2 ml de los respectivos tubos de fermentación.
  3. Mida el pH de las alícuotas utilizando un medidor de pH de laboratorio (insertando directamente el electrodo de pH en la muestra); centrifugar la muestra restante a 14.000 x g durante 10 min a 4oC. Congelar inmediatamente el sobrenadante y el pellet en nitrógeno líquido, y después de la congelación rápida, almacenar el sobrenadante para el análisis de SCFAs y pellet para el análisis de microbioma a -80 oC.

6. Los ácidos grasos de cadena corta (SCFA) y la cuantificación de lactato

NOTA: Los SCFAs y lactato en el sobrenadante del cultivo del microbioma se pueden medir exactamente de acuerdo con los métodos detallados en otros lugares13,14,15,16.

  1. Brevemente, descongelar los sobrenatantes congelados a presión obtenidos en la sección 5 de muestras de control y tratamiento sobre hielo y llevar a cabo todos los pasos de procesamiento adicionales sobre hielo. Filtre el sobrenadante a través de un filtro de membrana de 0,45 m y utilice las muestras libres de células para medir las concentraciones de SCFAs y lactato utilizando el sistema HPLC con detector DAD a 210 nm, equipado con una columna HPX-87H. Utilice el volumen de inyección de 10 l para cada muestra y utilice H2SO4 (0,005 N) para eluir la columna a un caudal de 0,6 ml/min a 35 oC.

7. Análisis de microbioma fecal

NOTA: Realizar análisis de microbioma siguiendo los métodos y tuberías detalladas en otros lugares7,13,14,17.

  1. Brevemente, extraiga ADN genómico de aproximadamente 200 mg de pellets de lodos fecales utilizando un kit de extracción de ADN fecal13.
  2. Amplificar la región hipervariable del gen bacteriano 16S rRNA utilizando las imprimaciones de código según el método descrito en otros lugares13,utilizando las secuencias de imprimación como se describe en el protocolo18del Proyecto de Microbioma terrestre.
  3. Purificar los amplicons resultantes con perlas de purificación magnética y cuantificar por Picogreen o un método equivalente. Auna runde los productos de PCR purificados en la misma concentración molar y secuencia en un secuenciador13.
  4. Procesar las secuencias resultantes para la desmultiplexación, el filtrado de calidad y clustering, la asignación taxonómica y la rarefacción, y los análisis posteriores mediante el uso del software Quantitative Insights into Microbial Ecology (QIIME) según los métodos descritos por 19.

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Representative Results

El protocolo se utiliza para demostrar el efecto de un prebiótico específico (es decir, inulina en la composición de la microbiota y las actividades metabólicas en términos de cambios en el pH fecal y la concentración de lactato y CFFa sensatos en las heces de sujetos humanos sanos diferentes plazos después del tratamiento con inulina). El pH fecal, los niveles fecales delactato y SCFAs (Figura 1) y la composición de la microbiota (Figura2 y Figura3) se miden en 0 (línea de base), 9 y 24 h de incubación con o sin inulina. Los resultados demuestran cómo se modula la composición de la microbiota fecal y sus actividades metabólicas durante la fermentación in vitro con o sin tratamiento con inulina.

Figure 1
Figura 1: Cambios en el pH fecal (a), lactato (b) y ácidos grasos de cadena corta viz. acetato (c), propionato (d) y butitrato (e) en heces humanas a 0 (línea de base), 9 y 24 h de fermentación anaeróbica con o sin inulina. Los valores que se presentan aquí son Medias - SEM de muestras triplicadas. * P < 0.05, **P < 0.01, ***P < 0.001, frente a la línea de base. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 2
Figura 2: Cambios en la diversidad y composición de la microbiota en heces humanas a 0 (línea de base), 9 y 24 h de fermentación anaeróbica con o sin inulina. (a ) Medidas Unifrac ponderadas y (b) no ponderadas de la diversidad beta visualizadas mediante el Análisis de coordenadas de principio (PCoA). (c-f) Los índices de diversidad alfa, asaber ladiversidad filogenética (pd árbol entero ( c); la riqueza de las especies (Chao1; d); número observado de unidades taxonómicas operativas (OTU, e); y la uniformidad de las especies (índice Shannon, f)). Abundancia relativa de phyla mayor (g) y géneros (h). Los valores que se presentan aquí son Medias - SEM de muestras triplicadas. * P < 0.05, **P < 0.01, frente a la línea base. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 3
Figura 3: Análisis de efecto discriminante lineal (LDA) análisis del tamaño del efecto (LEfSe) de los cambios de la microbiota intestinal después de 9 h y 24 h de incubación con (INU) o sin (CTL) inulina. Cladograma taxonómico derivado del análisis de LEfSe de secuencias 16S (abundancia relativa - 0,5%) representando los taxones diferencialmente abundantes entre diferentes grupos de muestras. El brillo de cada punto es proporcional a su tamaño de efecto (es decir, la abundancia de taxones). Solamente los taxones que pasan el valor umbral LDA de >2.4 se muestran aquí. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

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Discussion

El modelo de fermentación de purines fecales in vitro presentado aquí es un modelo simple de un solo lote para aproximar los efectos de diferentes sustratos y cepas microbianas (por ejemplo, prebióticos y probióticos) en la composición de la microbiota fecal humana, así como su actividades metabólicas en términos de niveles de pH fecal y SCFAs. Los resultados presentados en este documento demuestran que la inoculación de la inulinación disminuye el pH fecal y aumenta significativamente los niveles de SCFAs y lactato en la muestra fecal tratada con inulina en comparación con el cultivo de microbiota fecal no tratada (Figura 1). Además, la firma de la microbiota intestinal también parece ser diferente entre muestras tratadas con inulina y no tratadas (Figura2 y Figura 3). Estos datos ejemplifican cómo este sistema puede reflejar los efectos de la inulina en la diversidad y composición del microbioma fecal, así como sus actividades metabólicas. Además, dependiendo de objetivos experimentales específicos e hipótesis, una variedad de otros factores también se pueden medir utilizando este sistema. Además, además de la secuenciación del gen rRNA 16S, otros análisis como la secuenciación del metagenoma microbiano completo (utilizando el secuenciador del genoma completo) o el qPCR y los métodos de cultivo dirigidos a géneros, especies y cepas individuales o múltiples específicos (por ejemplo, bifidobacterias, lactobacilos, Akkermansia, Enterobacteriacaea,clostridia, etc.) también se puede ejecutar. Además, también se pueden explotar diferentes procedimientos cromatográficos para el análisis de sCFA, como LC-MS, GC, GC-MS, GC-FID y HPLC en función de los requisitos experimentales y la disponibilidad. No obstante, cabe señalar que la preparación de muestras para estos procedimientos puede variar en función de los instrumentos y condiciones necesarios para el funcionamiento20.

Aunque el uso de especímenes fecales frescos produciría mejores resultados reproducibles; sin embargo, la muestra fecal congelada rápida (como se utiliza en el experimento presentado aquí) también se puede utilizar eficazmente ya que la mayoría de las bacterias pueden revivirse de ella una vez resucitada a la temperatura corporal y no se produce más descomposición después de la congelación21. El uso de muestras congeladas puede ser particularmente ventajoso cuando es imposible obtener muestras fecales frescas de donantes específicos el día planificado del experimento, o del mismo donante cuando es necesario replicar un experimento. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que las muestras fecales deben congelarse a presión con nitrógeno líquido y almacenarse inmediatamente a -80 oC hasta su uso posterior. Además, para evitar la exposición de las muestras fecales congeladas al aire (oxígeno), las muestras deben transferirse a la cámara anaeróbica tan pronto como sea posible/inmediatamente después de sacarlas del congelador y utilizarse de inmediato (se debe evitar la descongelación repetida). Todos los experimentos posteriores, incluyendo la descongelación de la muestra, la preparación del inóculo y el procesamiento deben hacerse dentro de la cámara anaeróbica.

El entorno orgánico intestinal y el pH durante la fermentación de nutrientes en el intestino grueso son muy importantes, sobre todo teniendo en cuenta que un pH anormalmente reducido indica un aumento de la acidez debido a la utilización del sustrato. Por lo tanto, una reducción más rápida del pH puede corresponder a una utilización más rápida del sustrato22. Aunque, en este modelo, el pH no se ha controlado, sin embargo, se recomienda la inclusión de un control idéntico no tratado para realizar comparaciones directas. Los SCFA producidos en el colon como resultado de la fermentación de polisacáridos indigeribles por la microbiota intestinal pueden influir aún más en diversos mecanismos relacionados con el mantenimiento de la salud del huésped. Estos metabolitos contribuyen en gluconeogénesis y biosíntesis de lípidos, actúan como una fuente de energía para los colonoscitos, y también pueden tener beneficios para la salud, incluyendo modulación inmune, funciones de barrera intestinal controladas / mejoradas, y neuromodulación23, 24,25,26. Además, SCFAs también son conocidos por influir en varias vías biológicas incluyendo hormonas, sistema endocannabinoide, proliferación celular y muerte, salud ósea, absorción de minerales, motilidad intestinal, pH intestinal, y efectos invertidos en el microbioma intestinal y efectos invertidos en el microbioma intestinal y función metabólica microbiana. Por lo tanto, el conocimiento del perfil y las concentraciones de SCFAs intestinales/fecales pueden ser un componente importante mientras se evalúa la eficacia de moduladores de microbiota específicos6. Por supuesto, además de los SCFAs, el microbioma intestinal también produce muchos otros metabolitos importantes (por ejemplo, amonio, vitaminas, histamina). Por lo tanto, los especímenes sobrenadantes recogidos durante estos experimentos de fermentación in vitro también pueden ser evaluados para análisis metabolómicos globales para descubrir nuevos metabolitos derivados del microbioma intestinal que pueden ser influenciados por moduladores de microbioma específicos.

El sistema descrito aquí tiene muchas ventajas, como la facilidad, simplicidad, rentabilidad y la adopbilidad general de la configuración experimental. Sin embargo, también hay pocas limitaciones. Por ejemplo, el sistema no se refiere a la interacción de los prebióticos (u otras intervenciones utilizadas) en el sistema digestivo superior (por ejemplo, saliva, estómago, intestino delgado) antes de ser expuesto a la microbiota del intestino grueso. Sin embargo, tales medidas pueden adoptarse e incorporarse de acuerdo con requisitos experimentales específicos. Además, puede ser necesario realizar un proceso de hidrólisis ácida y/o enzimática antes de la fermentación si se utilizan sustratos específicos, incluidos alimentos enteros o alimentos digeribles, ya que sólo la parte indigerible de dichos alimentos llega al colon para ser fermentado por el microbiota intestinal. Además, la composición de la microbiota intestinal puede cambiar debido a condiciones específicas de cultivo durante la fermentación. Por ejemplo, se observó que hasta 9 h de incubación, los cambios de microbiota están mucho más cerca de lo normal que a las 24 h. Sin embargo, después de 24 h de incubación, aunque los niveles de pH y SCFAs aumentaron sustancialmente, la composición de la microbiota intestinal mostró que el recuento de Proteobacterias aumentó mientras que la diversidad microbiana se redujo. Sin embargo, se desconoce con qué precisión y estrecha se asocia el aumento de la acumulación de metabolitos microbianos acompañados del pH fecal reducido con firmas específicas de microbiota.

En resumen, aquí se describe un protocolo simple para simular el ecosistema de microbiota ex vivo. El sistema permite a los investigadores probar diferentes intervenciones para la modulación de la diversidad de la microbiota, la composición y la función metabólica que pueden influir en diversas características de la salud intestinal y general del huésped.

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Disclosures

Los autores no tienen nada que revelar.

Acknowledgments

Los autores agradecen el apoyo de fondos del Centro para la Diabetes, la Obesidad y el Metabolismo y el Centro de Ciencias Clínicas y Traslacionales, la Escuela de Medicina Wake Forest, la financiación del Departamento de Defensa (Número de subvención: W81XWH-18-1-0118), la Cátedra Kermit Glenn Phillips II en Medicina Cardiovascular; los Institutos Nacionales de Salud financiados por Claude D. Pepper Older Americans Center (financiado por P30AG12232); R01AG18915; R01DK114224 y el Centro de Ciencias Clínicas y Traslacionales (Unidad de Investigación Clínica, financiado por UL1TR001420), también se reconocen afortunadamente. También agradecemos a los voluntarios por proporcionar muestras fecales, y a nuestros otros miembros del laboratorio por sus ayudas técnicas durante este experimento.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Ammonium Bicarbonate (NH4HCO3) Sigma-Aldrich 217255
Ammonium Sulfate (NH4)2SO4 TGI C2388 Toxic
Calcium Chloride Dihydrate (CaCl2•2H2O) Sigma-Aldrich C3306 Irritating
Cobaltous Chloride Hexahydrate (CoCl2•6H2O) Sigma-Aldrich 255599
Cupric Chloride Dihydrate (CuCl2•2H2O) Acros organics 2063450000 Toxic, Irritating
Cysteine-HCl Sigma-Aldrich C121800
D-biotin Sigma-Aldrich B4501
D-Pantothenic acid Alfa Aesar A16609
Disodium Ethylenediaminetetraacetate Dihydrate (Na2EDTA) Biorad 1610729
DL-α-methylbutyrate Sigma-Aldrich W271918
Ferrous Sulfate Heptahydrate (FeSO4•7H2O) Sigma-Aldrich F8263 Toxic
Folic acid Alfa Aesar J62937
Glucose Sigma-Aldrich G8270
Hemin Sigma-Aldrich H9039
Hepes Alfa Aesar A14777
Isobutyrate Alfa Aesar L04038
Isovalerate Alfa Aesar A18642
Magnesium Chloride Hexahydrate (MgCl2•6H2O) Sigma-Aldrich M8266
Manganese Chloride Tetrahydrate (MnCl2•4H2O) Sigma-Aldrich 221279
Niacin (Nicotinic acid) Sigma-Aldrich N4126
Nickel(Ii) Chloride Hexahydrate (NiCl2•6H2O) Alfa Aesar A14366 Toxic
N-valerate Sigma-Aldrich 240370
P-aminobenzoic acid MP China 102569 Toxic, Irritating
Phosphoric Acid (H3PO4) Sigma-Aldrich P5811
Potassium Dihydrogen Phosphate (KH2PO4) Sigma-Aldrich P5504
Potassium Hydrogen Phosphate (K2HPO4) Sigma-Aldrich 1551128
Pyridoxine Alfa Aesar A12041
Resazurin Sigma-Aldrich R7017
Riboflavin Alfa Aesar A11764
Sodium carbonate (Na2CO3) Sigma-Aldrich 1613757
Sodium chloride (NaCl) Fisher BioReagents 7647-14-5
Sodium hydroxide (NaOH) Fisher Chemicals S320
Sodium Molybdate Dihydrate (Na2MoO4•2H2O) Acros organics 206375000
Thiamine Hydrochloride (Thiamin-HCl) Acros organics 148991000
Trypticase BD Biosciences 211921
Vitamin B12 Sigma-Aldrich V2876
Yeast extract Sigma-Aldrich 70161
Zinc Sulfate Heptahydrate (ZnSO4•7H2O) Sigma-Aldrich Z0251
0.22 µm membrane filter
AMPure magnetic purification beads Agencourt
Anaerobic chamber with incubatore Forma anaerobic system, Thermo Scientific, USA
Bottle filter Corning
Cheesecloth
Illumina MiSeq sequencer Miseq reagent kit v3
pH meter
Qiagen PowerFecal kit Qiagen
Quantitative Insights into Microbial Ecology (QIIME) software
Qubit-3 fluorimeter InVitrogen
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References

  1. Shreiner, A. B., Kao, J. Y., Young, V. B. The gut microbiome in health and in disease. Current Opinion in Gastroenterology. 31 (1), 69-75 (2015).
  2. Xu, Z., Knight, R. Dietary effects on human gut microbiome diversity. British Journal of Nutrition. 113, 1-5 (2015).
  3. Jiang, C., Li, G., Huang, P., Liu, Z., Zhao, B. The gut microbiota and Alzheimer’s disease. Journal of Alzheimers Disease. 58 (1), 1-15 (2017).
  4. Clemente, J. C., Ursell, L. K., Parfrey, L. W., Knight, R. The impact of the gut microbiota on human health: an integrative view. The Journal Cell. 148 (6), 1258-1270 (2012).
  5. Yadav, H., Jain, S., Marotta, F. Probiotics mediated modulation of gut flora might be biotherapeutical approach obesity and type 2 diabetes. Metabolomics : Open Access. 1 (3), 1-3 (2011).
  6. Ahmadi, S., et al. Dietary Polysaccharides in the Amelioration of Gut Microbiome Dysbiosis and Metabolic Diseases. Obesity and Control Theries: Open Access. 4 (3), (2017).
  7. Nagpal, R., et al. Obesity-Linked Gut Microbiome Dysbiosis Associated with Derangements in Gut Permeability and Intestinal Cellular Homeostasis Independent of Diet. Journal of Diabetes Research. , 1-9 (2018).
  8. Paul, B., et al. Influences of diet and the gut microbiome on epigenetic modulation in cancer and other diseases. Journal of Clinical Epigenetics. 7 (1), 112 (2015).
  9. O’mahony, S., Clarke, G., Borre, Y., Dinan, T., Cryan, J. Serotonin tryptophan metabolism and the brain-gut-microbiome axis. Journal of Behavioural Brain Research. 277, 32-48 (2015).
  10. Sharon, G., et al. Specialized metabolites from the microbiome in health and disease. Journal of Cell Metabolism. 20 (5), 719-730 (2014).
  11. Faber, T. A., Bauer, L. L., Price, N. P., Hopkins, A. C., Fahey, G. C. In vitro digestion and fermentation characteristics of temulose molasses, a coproduct of fiberboard production, and select temulose fractions using canine fecal inoculum. Journal of Agricultural Food Chemistry. 59 (5), 1847-1853 (2011).
  12. Bourquin, L. D., Titgemeyer, E. C., Fahey, G. C. Vegetable fiber fermentation by human fecal bacteria: cell wall polysaccharide disappearance and short-chain fatty acid production during in vitro fermentation and water-holding capacity of unfermented residues. Journal of Nutrition. 123 (5), 860-869 (1993).
  13. Nagpal, R., et al. Human-origin probiotic cocktail increases short-chain fatty acid production via modulation of mice and human gut microbiome. Scientific Reports. 8 (1), 12649 (2018).
  14. Nagpal, R., et al. Comparative microbiome signatures and short-chain fatty acids in mouse, rat, non-human primate and human feces. Frontiers in Microbiology. 9, 2897 (2018).
  15. Thangamani, S., Guinan, J., Wang, S., Yadav, H. Antibiotic-induced decreases in the levels of microbial-derived short-chain fatty acids promote gastrointestinal colonization of Candida albicans. bioRxiv. , 428474 (2018).
  16. Ahmadi, S., et al. Prebiotics from acorn and sago prevent high-fat diet-induced insulin resistance via microbiome-gut-brain axis modulation. The Journal of Nutritional Biochemistry. , (2019).
  17. Nagpal, R., et al. Gut Microbiome Composition in Non-human Primates Consuming a Western or Mediterranean Diet. Frontiers in Nutrition. 5, 28 (2018).
  18. Caporaso, J. G., et al. Ultra-high-throughput microbial community analysis on the Illumina HiSeq and MiSeq platforms. ISME Journal. 6 (8), 1621-1624 (2012).
  19. Caporaso, J. G., et al. QIIME allows analysis of high-throughput community sequencing data. Nature Methods. 7 (5), 335-336 (2010).
  20. Garcia-Villalba, R., et al. Alternative method for gas chromatography-mass spectrometry analysis of short-chain fatty acids in faecal samples. Journal of Seperation Science. 35 (15), 1906-1913 (2012).
  21. Lee, C. H., et al. Frozen vs Fresh Fecal Microbiota Transplantation and Clinical Resolution of Diarrhea in Patients With Recurrent Clostridium difficile Infection: A Randomized Clinical Trial. JAMA. 315 (2), 142-149 (2016).
  22. Chen, M. -H., et al. In vitro fermentation of xylooligosaccharides produced from Miscanthus× giganteus by human fecal microbiota. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 64 (1), 262-267 (2015).
  23. Cook, S., Sellin, J. Short chain fatty acids in health and disease. Alimentary Pharmacology & Therapeutics. 12 (6), 499-507 (1998).
  24. Rastelli, M., Knauf, C., Cani, P. D. Gut microbes and health: a focus on the mechanisms linking microbes, obesity, and related disorders. Obesity. 26 (5), 792-800 (2018).
  25. Zou, J., et al. Fiber-mediated nourishment of gut microbiota protects against diet-induced obesity by restoring IL-22-mediated colonic health. Cell Host & Microbe. 23 (1), e44 41-53 (2018).
  26. Dinan, T. G., Cryan, J. F. Gut–brain axis in 2016: Brain–gut–microbiota axis—mood, metabolism and behaviour. Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology. 14 (2), 69 (2017).

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Inmunología e infección Número 149 anaeróbico cultivo por lotes colon fermentación in vitro microbiota microflora ácidos grasos de cadena corta pH
Un modelo de cultivo por lotes In Vitro para estimar los efectos de los regímenes intervencionistas en la microbiota fecal humana
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Ahmadi, S., Wang, S., Nagpal, R., Mainali, R., Soleimanian-Zad, S., Kitzman, D., Yadav, H. An In Vitro Batch-culture Model to Estimate the Effects of Interventional Regimens on Human Fecal Microbiota. J. Vis. Exp. (149), e59524, doi:10.3791/59524 (2019).

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