嚢胞性線維症肺におけるElexacaftor-Tezacaftor-Ivacaftor療法に伴うマイクロバイオームニッチスペースの再構築について

2023年1月12日 13:51

https://www.cysticfibrosisjournal.com/article/S1569-1993(21)02131-7/fulltext

ロー・M・ソシンスキー
クリスチャン・マーティンH
ケリー・A・ノイゲバウアー
マーク・マクレランド
ダグ・コンラッド
ロバート・A・クイン
すべての著者を表示
オープンアクセス公開日:2021年11月22日DOI:https://doi.org/10.1016/j.jcf.2021.11.003
PlumX メトリクス

ハイライト

Elexacaftor-Tezacaftor-Ivacaftor（ETI）療法は、治療開始後1年以内に肺痰のマイクロバイオームとメタボロームを変化させる

治療中は、マイクロバイオームのα多様性が増加し、メタボロームが被験者ごとに大きく変化する

ETIの前後で有意に異なる単一細菌はなかったが、病原体と嫌気性菌の比率は有意に減少した

メタボロームで最も大きな変化が見られたのは、ペプチドとアミノ酸の存在量の減少であった

これらの代謝物の変化は、古典的なCF病原体の減少に関連していた
概要
背景
Elexacaftor-Tezacaftor-Ivacaftor（ETI）療法は嚢胞性線維症（CF）の治療に有望な効果を示し、最近のFDA承認により広く利用されるようになってきている。しかし、これらの薬剤が、CF患者（pwCF）の罹患率および死亡率の主要原因である肺感染症にどのように影響するかについては、ほとんど分かっていない。
研究方法
ETI治療前後のpwCF（n=24）の喀痰マイクロバイオームおよびメタボロームデータを、16S rRNA遺伝子配列解析およびアンターゲットメタボロミクスを用いて解析した。
結果
喀痰マイクロバイオームの多様性、特にその均一性が増加し（p=0.036）、マイクロバイオームプロファイルは治療前後で個人差があった（PERMANOVA F=1.92、p=0.044）。これらの変化にもかかわらず、マイクロバイオームは、サンプリングされた集団全体よりも、個人内でより類似したままであった。治療前後で相対的な存在量に差のある特定の微生物分類はなかったが、嫌気性菌に対する古典的なCF病原体の集団対数比は有意に減少した（p=0.013）。喀痰メタボロームもETIに関連した変化を示し（PERMANOVA F=4.22、p=0.002）、治療中の被験者間で大きなばらつきがあることが特徴的であった。メタボロームの変化は、ペプチド、アミノ酸、キヌレニン経路の代謝物の減少によってもたらされ、これらはCF病原体の減少に関連していた。ETIを構成する3つの低分子の代謝は、これまで知られていなかった構造変化を含む広範なものであった。
結論
ETI療法は、気道粘液中のマイクロバイオームおよびメタボロームの変化と関連している。この効果は痰の生化学的性質により強く現れ、これは薬剤の効果が定着するにつれて肺粘液中の微生物が生息するニッチ空間が変化することを反映していると思われる。
資金提供
このプロジェクトは、米国国立アレルギー感染症研究所の助成金（R01AI145925）によって行われた。
キーワード
嚢胞性線維症
喀痰
マイクロバイオーム
メタボローム
トリカフタ

はじめに
嚢胞性線維症（CF）は、嚢胞性線維症膜貫通コンダクタンス制御因子（CFTR）遺伝子の変異によって引き起こされる常染色体劣性遺伝性疾患である[1]。CFTRは、上皮細胞を介した陰イオンの輸送に用いられるcAMP制御のイオンチャンネルである[[1]]。この遺伝子に変異があると、主に呼吸器系と消化器系の粘膜分泌物が厚くなる [[1]] 。本疾患の一般的な臨床症状としては、慢性多発性中耳炎、男性不妊症、肺機能低下、膵臓機能不全などが挙げられるが、これらに限定されるものではない［[1]］。膵臓機能不全は、特定の変異クラスと密接な関係があるが、CFの病理の他の側面は、遺伝子型との関係が不明である[[2],[3]]。特にF508del変異を持つ重症患者は、生涯を通じて慢性的な肺感染症に悩まされる[[4]]。
CF患者（pwCF）の肺のマイクロバイオームは、よく特徴づけられており、細菌、ウイルス、真菌が含まれています[5, 6, 7]。気道から排出される痰の研究により、CFの肺のマイクロバイオームの多様性は、時間の経過とともに病気の進行とともに減少し、緑膿菌などの日和見病原体が優勢になることが示されている[4], [8]] 。肺内の粘液が厚くなると、これらの病原体がバイオフィルムを形成して増殖することが可能になる[9]。このマトリックスの化学組成は、主にDNA、アミノ酸、ペプチド、抗生物質、炎症性脂質、および宿主、微生物、異種物質由来の無数の小分子を含むことが示されています[10, 11, 12, 13, 14]。
2019年11月、3つの化合物Elexacaftor-Tezacaftor-Ivacaftor（ETI、Trikafta®）からなる新しいトリプルセラピーが、CFの治療のために米国食品医薬品局（FDA）によって承認されました［［15］，［16］］。ETIは、CF患者に最も多くみられるF508del変異を少なくとも1コピー持つ人が服用することが可能です。臨床試験の結果や承認後のデータから、肺機能やその他の疾患症状が顕著に改善することが示されています[17],[18]]。しかし、この新しい治療法がCFの肺のマイクロバイオームとメタボロームにどのような影響を与えるかについては、ほとんど知られていません。
本研究では、pwCF（n=24）のペア喀痰サンプルを治療前と治療後（FDA承認後1年以内）に採取し、16S rRNAアンプリコンシーケンスとLC-MS/MSアンターゲットメタボロミクスを含む統合マルチオミック手法を使用して解析しました。我々は、ETI服用前後で喀痰マイクロバイオームとメタボロームプロファイルが変化すると仮定した。α-diversity（サンプル中の特徴の数と相対的な存在量）、β-diversity（サンプル間の全体的なプロフィールの相対的な類似性）を測定し、ETI服用後のマイクロバイオームとメタボロームが有意に異なることを明らかにしました。これらの変化は、ETI療法に伴う気道粘液のニッチ空間とその微生物占有率の変化を示唆するものでした。
方法
2.1 詳細については、supplemental methodsをご覧ください。
2.1.1 サンプル採取
喀痰サンプルは、2つの別々のCFクリニックにおいて、成人pwCF（18歳以上）のルーチン臨床訪問時に採取された（患者詳細表S1）。本試験の参加基準は、痰を出すことができ、ETI投与後1年以内に最初のサンプルを採取し、その後1年以内に対になる痰サンプルを採取した成人被験者を含んでいる。サンプルは、ETI投与前の直近の臨床診察と、痰の生成が可能な場合はETI投与後の直近の診察から採取された。したがって、被験者のペアサンプルの間隔は異なっていた（平均202日+/- 108、表1、S1）。カリフォルニア大学サンディエゴ校の成人CFクリニックでの採取は、UCSD Human Research Protections Program Institutional Review Boardからプロトコル#160078に基づき倫理的承認を得ている。また、ミシガン州グランドラピッズのSpectrum Health成人CFクリニックでの採取については、Spectrum Health Human Research Protection Program Office of the Institutional Review BoardからIRB #2018-438の下で機関審査委員会承認を得た。
表1本研究におけるETI治療前および治療後のpwCFの臨床的、微生物学的およびサンプリングデータ。数値は平均値を報告。NA=該当なし、+/-=平均の標準偏差。
ETI投与前 ETI投与後デルタ
被験者数 24 24 NA
% 男性 NA 0.54 NA
平均年齢（範囲から） 32.50 33.00 0.50
FEV1%-予測値 50.21 (+/-17.8) 65.86 (+/-18.73) 15.65
fvc 71.83 (+/-20.0) 81.95 (+/-18.36) 10.12
BMI 22.14 (+/-3.44) 23.63 (+/-3.31) 1.49
身長（cm） 166.58 166.39 -0.19

検査薬投与日数 NA 149.71 (+/-81.17) NA

サンプル間の日数 NA 201.79 (+/-107.97) NA

培養による % Pseudomonas 70.00 84.00 14.00
増悪/年 2.63 2.45 -0.17
膵臓の十分な量 NA 0.04 NA
新しいタブで表を開く
ETI治療に関連する変化を比較するための対照群として、我々は、ペアサンプル間の収集時期が類似しているがETI承認前の先行研究（平均157日+/-119、平均FEV1%-predicted = 67.77%, n=10 pwCF, Table S1）から公開されているマイクロバイオームとメタボロームのデータを利用した[13]（英語）[）。これらのサンプルは、同じUCSD IRBプロトコルのもと、同じ手順で採取された。
2.1.2 DNA抽出、qPCR、16S rRNAシングルアンプリコンシーケンス
Qiagen® PowerSoil® DNA抽出キットを用いて、標準プロトコルに従って喀痰サンプルからのDNA抽出を行った。その後、細菌16S rRNA遺伝子を標的とする27Fおよび1492Rプライマーを用いてPCR増幅を行い、DNA増幅の質を検査した。増幅可能な場合、ミシガン州立大学シーケンシングコアのIllumina® MiSeq®でプライマー515f/806rを用いて細菌16S rRNA V4アンプリコンシーケンシングを実施した。生配列は、QIIME2アルゴリズムによって駆動するQIITA (qiita.ucsd.edu [[19]]) で処理し、Debler法 [[21]] によってアンプリコン配列変異（ASV）を生成するために品質フィルタリングを行った。マイクロバイオームデータ中のASVは、Raghuvanshiら（2020）およびCarmodyら（2018）の方法に基づいて、「古典的CF病原体」または「嫌気性菌」に分類された[[22],[23]]。具体的なASVとその分類は、表S2で確認できる。定量的PCR（qPCR）は、ユニバーサル16Sプライマー[[43]]とApplied Biosystems SYBR Green PCR Master Mixを用いて、各サンプルについて3テクニカルレプリケートで実施された。マイクロバイオームデータは、Qiitaリポジトリにて研究番号13507で公開されている。フォローアップ対照コホートのマイクロバイオームデータは、[[13]]に記載されているのと同じ抽出方法で作成された。
2.1.3 メタボロミクス
有機代謝物の抽出は、サンプルの 2 倍量の冷やした 100%メタノールを加え、短時間ボルテックスした後、室温で 2 時間インキュベートすることで行いました。その後、試料を 10,000 x g で 10 分間遠心分離し、上清を回収した。メタノール抽出物は、Thermo Q-Exactive® Hybrid Quadrupole-Orbitrap mass spectrometer と Vanquish® 超高速液体クロマトグラフィーシステムを組み合わせて分析しました。すべての raw ファイルは .mzXML 形式に変換され、MZmine 2.53 ソフトウェア [[24]], GNPS molecular networking [[25]] および SIRIUS [[26]] で処理されました。MZmine 2のパラメータは、補足情報（表S3）にあります。ネットワークジョブはhttps://gnps.ucsd.edu/ProteoSAFe/status.jsp?task=c700397169ff447490f764c34abb5abd、質量分析データはMassIVE ID MSV000087364で公開リポジトリmassive.ucsd.eduに寄託されたものである。フォローアップコホートのメタボロミクスデータは、上記と同じ抽出方法で作成し、詳細は[[13]]に記載されています。
2.2 統計解析
マイクロバイオームデータとメタボロームデータは、多変量データセットに固有の構造的類似性があるため、統計的アプローチも類似しています。適切な統計手法を決定するために、まずShapiro-Wilk (SW) 検定を用いて異なる定量的指標の正規性を検定した。データが正規分布している場合は、対の従属平均t検定（DM t検定）を用い、そうでない場合は、Wilcoxon signed-rank 検定（WSRT）を使用した。アルファ多様性はシャノンインデックスを用いて両データセットについて計算した。ベータダイバーシティは、マイクロバイオームでは重み付きUniFrac距離、メタボロームではBray-Curtis距離を用いて計算した。主座標分析（PCoA）とEMPerorソフトウェア（[27]）を使用して、両データセットのベータダイバーシティを可視化した。ベータダイバーシティのクラスタリングの有意性は、999通りの並べ替えを行うPermutational Multivariate Analysis of Variance (PERMANOVA) 法を用いてETI前後で検定された。ETI治療前後のpwCF間、データセット全体、および治療前後の個人内における集団横断的なβ多様性比較が行われた。
治療前後の差の代謝物および微生物ドライバーを特定するために、RのrandomForestパッケージを介して、ランダムフォレスト（RF）機械学習アプローチを使用した[[28]]。重要性の高い上位50の変数をさらに検討した。すべての個々の代謝物およびマイクロバイオーム存在量データは正規分布ではないと考えられるため、ETI療法前後の個々の微生物および代謝物の変化に関する統計的有意性は、WRSTを使用して計算された。p 値は Benjamini-Hochberg 法を用いて多重比較のために調整した。
微生物と代謝物の関連ベクトルは、mmvec [[29]] を用いて算出した。mmvecのパラメータと解析の詳細は、オンラインサプリメントに掲載されています。
3. 結果
3.1 ETI治療後の患者の臨床的変化
24人のpwCFから、ETI治療前の直近と治療後の直近のルーチン臨床訪問時に喀痰を採取した（表1、表S1）。被験者の治療前後の期間は様々であった（サンプル間の平均202日+/-108日、ETI処方後の平均150日+/-81日、表1）。コホート全体のFEV1%-予測値は、ETI治療後に有意に増加し（平均変化量＝+15.6%、±11.8%、DM t-test p < 0.0001）、FVC測定値（平均変化量＝+10.1ml、±10.64ml; DM t-test p < 0.0001）とBMI（平均変化量＝+1.49, ±1.53; DM t-test p < 0.0001, Table 1）も同様であった。既報のデータ[[13]]の連続したペアサンプルのコントロールコホート（n = 10 pwCF、ペアサンプル24、サンプル間平均157日±119）は、サンプル間の肺機能の有意な変化を示さなかった（平均変化 = 1.19% +/-3.43, Table S1）。ETIの前後で抗生物質の投与量に有意差はなかった（カイ二乗検定：吸入抗生物質p=0.10、経口および/または静脈内抗生物質p=0.0857、あらゆる抗生物質p=0.549）、これは多くの被験者がETI治療中も通常の抗生物質レジメンを継続したためである。対になった微生物培養データ（n=16）から、ETI治療前に緑膿菌を培養していた14人の被験者は、治療後に採取したサンプルでも緑膿菌を培養していたが、2人の被験者はETI治療中にのみこの細菌を培養していた（表S4）。その他の顕著な変化としては、6名中4名でAspergillus sp.の陽性培養が消失したことが挙げられる（Table S4）。
3.2 ETI治療後のマイクロバイオームおよびメタボローム多様性の変化
本研究における多様性の指標には、サンプル中の特徴の数と相対的な存在比を表すα-diversityと、サンプル間の全体的なプロファイルの相対的な類似性を表すβ-diversityがある。マイクロバイオームのα多様性の指標であるShannon indexとPeilou evennessは、ETI療法後に有意な増加を示した（Shannon SW normality p=0.238, WSRT p=0.038; Peilou evenness SW normality p=0.074, WSRT p=0.036 ）。増幅配列バリアントの数も増加したが、統計的な有意差には至らなかった（ASVs SW正規性 p=0.0043, DM t-test p=0.12, Fig. 1a）。対照コホートのマイクロバイオームα多様性は、ETI承認前に同様にペアにした喀痰サンプルで有意な差は見られなかった（図S1）。メタボロームでは、Shannon index (SW p=0.0017, DM t-test, p=0.45, Fig. 1b) やevenness (Pielou evenness SW p=0.13, WRST p=0.30) に有意な変化は見られなかったが、ETI治療後にメタボロームの分子特徴数が著しく減少した (SW p=0.0027 DM t-test p=0.010)．また、メタボロームデータから検出された他の臨床パラメータや薬剤が有意な交絡因子となるかどうか、マイクロバイオームのα-多様性の変化について検討しました。メタボロームデータに含まれる抗生物質の量は、α多様性の指標とは相関がなく、ETI治療の前後で有意差は認められなかった（図S2）。FEV1%-predictedの変化もまた、マイクロバイオームの多様性の変化とは相関しなかった（図S3）。このα多様性解析から、ETI治療後に新しい微生物ASVが喀痰マイクロバイオームに導入されることはなく（つまり、豊かさに変化はない）、むしろ、以前から存在していた分類群との間でコミュニティがより均等になったことが示された。メタボロームでは、検出された総分子数の減少のみが観察されました（すなわち、豊かさの喪失）。
図1
Fig. 1 ETI前後における肺のマイクロバイオームのαおよびβ多様性。ETI治療前（N_ETI）と治療後のa）マイクロバイオームデータとb）メタボロームデータのα-多様性測定値。示されたP値は、正規性の検定後のDM t-testまたはWSRTのいずれかによるものである。ベータダイバーシティデータの主座標分析プロット。c)マイクロバイオームデータは重み付きUniFrac距離で有意性を計算し、d)メタボロームデータはBray-Curtis距離で有意性を計算。PERMANOVAの統計量と各軸で説明される分散の割合が示されている。第一主座標上の位置の箱ひげ図は、DM t-testで有意に検定されたものを示しています。e) マイクロバイオームとf) メタボロームのデータにおけるベータダイバーシティのクロスコンパリゾン（相互比較）。ETI治療前後の被験者間、データセット全体、被験者のペアサンプル内（内）でクロス比較が行われた。統計的有意性は、まずANOVAで検定し、次にアドホックTukey's検定で検定した。共有文字は、互いに有意に異なる分布を示す。
大きい画像を見るダウンロード高解像度画像
PCoAプロットは、2つのデータタイプのベータ多様性を視覚化するために使用され、PERMANOVA検定は、ETI治療に基づくクラスタリングが統計的に有意であるかどうかを決定するために使用された（図1c、d）。喀痰サンプルの全体的なマイクロバイオームプロファイルは、ETI治療後に変化しました（PERMANOVA p=0.044）。メタボロームプロファイルも治療後に変化し（p=0.002）、マイクロバイオームと比較してメタボロームの違いの指標がより強くなりました（F値=1.92マイクロバイオーム、F値=3.12メタボローム、図1c,d)。マイクロバイオーム（SW test p=0.02, DM t-test p=0.0027）、メタボローム（SW p=0.0011, DM t-test p=0.00071）ともにETI治療後に第一主座標軸に沿って統計的に有意な移動がみられました。これは、被験者の初期プロファイルが異なるにもかかわらず、2つのデータタイプの全体的な変化が同様に起こったことを示しています。マイクロバイオームとメタボロームプロファイルが全体としてどの程度変動しているかを調べるため、β多様性の違いを、被験者全体および被験者内のETI治療前、治療後と比較した（SW正規β多様性マイクロバイオーム p=1.4×10-15、メタボローム p=2.2×10-16 ）。治療前後の被験者内では、マイクロバイオームの変動が最も小さく、マイクロバイオームプロファイルは大きく変化するものの（図1e）、個人はコホート全体よりも治療前後の方が自分自身に類似していることが示された。メタボロームのβ多様性の比較では、マイクロバイオームとは異なる傾向が見られた。代謝物プロファイルのベータダイバーシティが最も大きかったのは、治療中に採取したサンプルで、これは、ETIを投与すると、痰の化学組成が人によって大きく異なるようになることを示しています（図1f）。一方、ETI投与前のメタボロームは被験者間で最も類似しており、喀痰の代謝物プロファイルはETI投与前は比較的類似していたが、投与後は個人間で大きく変化することが示された。
3.3 ETI治療後の微生物変化
ランダムフォレスト機械学習分類を使用して、マイクロバイオームデータが治療前または治療後のグループをどの程度反映しているかを判断し、その分類への貢献度によってASVをランク付けした。全体として、ランダムフォレストモデルは、44.7%のエラー率で、マイクロバイオームデータの分類が不十分であった。Veillonella parvulaとStaphylococcus sp.は強力な分類子であったが（表S5）、偽発見の補正後（Benjamini-Hochberg補正、WSRT p>0.05）、どのランク付けしたASVも治療前後の試料間で有意差はなかった。同様に、ファミリーレベルでも、偽発見率補正後の治療前後で有意な差は見られなかった（図2a）。Pseudomonasを表すASVは、一部の個体で動的な変化が見られたが、ペアデータ全体では有意な差は見られなかった（Fig. 2b）。そこで、すべての「CF病原体」と「嫌気性菌」の存在量を合計し（Raghuvanshiら（2020）［［22］］に記載］、表S2）、病原体／嫌気性菌の対数比を比較検討した。この比率はETI療法後に有意に減少した（SW p = 0.233, WSRT p = 0.013、Fig. 2）。
図2
図2 ETI療法による微生物相の変化 a) ETI療法前（N）と後（T）の各被験者のASVのファミリーレベルでの分類学的動態 b) ETI療法前後の喀痰のrRNAコピー/mL、病原体：嫌気性菌の対数比、ASVの動態。
大きな画像を見るダウンロード高解像度画像
細菌16S rRNA遺伝子のユニバーサルプライマーを用いたqPCRアッセイ[[43]]を用いて、治療前後の喀痰の総rRNAコピー数/mLを算出した。治療前の平均値は1.17 × 109 copies/mL、治療後は7.62 × 108 copies/mLであった。この差は統計的に有意ではなかったが、減少傾向を示した（SW p = 0.0027, DM t-test p = 0.061、Fig. 2）。
3.4 ETI治療後の代謝物の変化
既知の代謝物を分子ファミリーに分類したところ、ETI療法によるメタボロームシグネチャーが最も強いのは、ペプチドとアミノ酸の減少であることがわかりました。比較的、ホスホコリンとホスホエタノールアミンの分子ファミリーは、ETIによる変化はありませんでした（図3a）。ETI治療後の変化を完全なメタボロームデータがどの程度反映しているかを評価するために、ランダムフォレスト機械学習分類が使用されました。分類のバッグ外エラー率は22.92%で、ETI療法にメタボロームシグナルがあることが示されましたが、個人差のためか、すべてのサンプルが治療前または治療後に正しく分類されたわけではありませんでした。最も重要な50の分類子（表S6）のうち、13はGNPSデータベースにマッチし、そのうちの10はアミノ酸またはペプチドでした。これらは主にPhe-Glu、Ile-Leu、Glu-Val、Ser-Pheなどのジペプチドとトリプトファンというアミノ酸であり、いずれもETI治療後に有意に減少した（図1b）。分子ネットワーク解析（図3c）では、ETI投与前に多く存在した多様なペプチドのセットが示された。対照群では、トリプトファンおよび総ペプチドは、ETI承認前の同様の期間においてペアサンプルで有意差を示さず（図S1）、今回観察された変化にはETIが関与していることが示唆されました。キヌレニン経路（トリプトファンを含む）の代謝物もまた、モデルにおける強力な分類子として同定された。キヌレニン、ホルミルキヌレニン、インドールの量は、ETI治療後に有意に減少した（図3b）。緑膿菌のシデロフォアであるピロシェリンは24名中10名で検出され、その中でも減少した（図3b）。今回使用したメタボロミクス手法ではCF喀痰中によく検出されるが、他の緑膿菌特殊代謝物は、6検体で検出されたキノロン（NHQ）を除き、今回の研究では検出されていない。
図3
図3ETI治療前後の分子ファミリーと代謝物変化ペプチドとその他の代謝物ネットワーク a) 治療前後の分子ファミリー代謝物量の変化 b) 治療前後の個別代謝物の変化 c) GNPSライブラリ検索により同定されたペプチドの分子ネットワーク。各ノードは固有のMS/MSスペクトル（推定代謝物）を表し、ノード間の接続はMS/MSアライメントからのコサインスコアで決定され、幅が拡大されている。円グラフは、凡例に従って色付けされた全特徴量を表しています。
大きな画像を見るダウンロード高解像度画像
3.5 CF粘液におけるETI代謝
Ivacaftor、Elexacaftor、Tezacaftorは、Reyes-Ortegaら（2020）[[30]]が記載したものと同様の断片化挙動で、MS/MS分析により喀痰メタボロームにおいてすべて同定されました。これには、関連するMS/MSスペクトルを持つ親薬剤の既知および未知の代謝産物が含まれていました（図4）。イヴァカフトールは、親薬が固有の保持時間を持つ6つの関連ノードを持つ、分子ネットワークによって明らかにされた広範な代謝を有していました。このうち2つは既知のM1およびM6代謝物であり、それぞれヒドロキシメチルイバカフトールおよびカルボン酸イバカフトールを表しています（[[31]]によるレベル2マッチ）。また、水酸化キノロン環（m/z 425.2067, C24H29N2O5+H+）や2つのトリメチル基の水酸化やカルボキシル化など、化合物の他の修飾も見られましたが、これらの修飾の正確な位置は識別できませんでした（レベル3の注釈 [[31]], 図S4]）。テザカフトールの代謝は、既知の脱水素（代謝物M1、m/z 519.1400, C26H26F3N2O6+H+）、既知のグルクロン酸（代謝物M3、図4a）およびリン酸化代謝物（m/z 599.1401, C26H27F3N2O9P+H+）も確認されています。エレキサカフトールは、メチル基の消失という 1 つの代謝変換のみを示しましたが、その位置は MS/MS 分析では特定できませんでした (レベル 4 一致、図 4)。新規にアノテーションされた代謝物はあくまで推定であり、提案された構造を検証するためにはさらなる分析が必要です。
図4
a) Ivacaftor、Tezacaftor、Elexacaftorと、MS/MSスペクトルアラインメントによって同定された関連代謝産物に関する3つの分子ネットワークを示しています。ネットワーク内の各ノードは、固有のMS/MSスペクトルを表し、ノード間の接続は、コサインスコアによって識別されるスペクトルの類似性を示す。エッジの幅はコサインスコアに比例し、ノード内の円グラフは治療前（赤）または治療後（青）の喀痰サンプルにおけるその分子のアンダーカーブ領域の存在量の合計を表しています。ノードは、親薬物、既知の代謝産物、未知の推定代謝産物のいずれを表すかでハイライト表示されます。代謝物の推定構造は、分子式、保持時間、精密質量とともに表示されています。このレベルのMS/MSアノテーションでは、一部の代謝産物の立体化学を識別できないことに注意してください。ISF= in source fragment. b) ETI前後のサンプルにおける3種の親薬物の曲線下面積の箱ひげ図(Area-Under-Curve abundance)。
大きな画像を見るDownload 高解像度画像
喀痰メタボロームから抗生物質を直接検出できるのと同様に、IvacaftorとTezacaftorもETI投与前と投与後の両方で検出されました。この2つの化合物は、CFTRモジュレーターの先行製剤の治療薬として発売されており、その存在が説明できると思われます。この検出結果を踏まえて、ETI投与前に喀痰中に既承認の補正剤/増強剤が存在することが、観察されたマイクロバイオームの動態を緩衝しているか否かを調査しました。イヴァカフトール（カリデコ®、オルカンビ®、シンデコ®の成分）は、ETI治療前の24人中11人の患者から検出されました。ETI治療前に喀痰中にIvacaftorが検出された被験者と検出されなかった被験者の間では、αおよびβダイバーシティの変化に有意差は認められなかった（p>0.05、Fig. S5）。このように、CFTR補正剤/増強剤の前治療は、ETIで見られた全体的な変化に大きく寄与しておらず、これらの変化はより明確に3剤併用療法に起因するものであることがわかりました。ETI独自の次世代補正剤であるElexacaftorは、処方後、予想通り喀痰中に存在した。しかし、1名の被験者の肺喀痰中には、ETIの臨床投与を知る前に、予想外にElexacaftorが存在していた。
3.6 ETI治療による微生物/代謝産物の関連性
我々は、マイクロバイオームとメタボロームデータを統合し、ETIによる集団的変化のイメージを提供するために、新しいニューラルネットワークアルゴリズムmmvec [[29]]を採用しました。Mmvecは、マイクロバイオームデータのすべてのASVとすべてのメタボローム特徴量の間の関連性の条件付き確率を計算します。ニューラルネットワーク全体では、変化するマイクロバイオームとメタボロームとの間に強い関連があることが示されました（図S6）。mmvecアルゴリズムのバイプロットにより、メタボローム変化に関連するマイクロバイオームベクトルを可視化することができました。mmvecのバイプロットでは、メタボロームと関連する病原体と嫌気性細菌のベクトルの方向性が明確に分離されました。このことは、古典的な病原体に関連するメタボロームの変化は、嫌気性菌の変化に関連するメタボロームとは異なることを示しています。古典的な病原体に関連する代謝物変化のドライバーは、ほとんどがペプチドであり（図5a）、ETI治療後に減少することが示されたのと同じペプチドであった。各ペプチドの条件付き確率をデータセット内の全病原菌と全嫌気性菌の平均値でプロットすると、ペプチドは古典的な病原体と有意に関連していた（WSRT p<0.001）（Fig.5b）。また、ETI治療で減少することが判明している別の代謝物であるキヌレニンも、病原体と強い関連性を示した。この解析は、ETIに伴う喀痰サンプル中のペプチドとキヌレニンの減少が、古典的な病原体の相対量の減少に対応していることを示している（Fig.5c）。
図5
図5 pwCFの喀痰マイクロバイオームとメタボロームのMmvec解析 a) 代謝物質と微生物ベクターの関連性のバイプロット。菱形は代謝物（GNPSライブラリでアノテーションされた代謝物のみ表示）を表し、分子ファミリーで色分けされている。ベクトルはメタボロームダイナミクスに関連する上位15個のASVで、臨床病原体または嫌気性菌とみなされるかどうかで色分けされている。 b) データセットで同定されたすべてのペプチドの平均と嫌気性菌（赤）または病原体（紫、DM Tテストによるp値）との関連の条件付き確率分布。 c) キヌレニンと嫌気性菌（赤）および病原体（紫）ASVの条件付き確率の順位豊かさ。
大きい画像を見るダウンロード高解像度画像
4. 考察
本研究では、新規CF3剤併用療法であるETI投与後のpwCFの喀痰におけるマルチオミクス的な変化を評価した。ETIは、臨床試験（および本研究）において、pwCFの肺機能および症状測定に著しい改善をもたらし、これらの人々の生活を改善する大きな可能性を秘めています[[15],[16]]。この治療法は有望であるが，CFTR 機能の改善に伴い，この治療法が肺感染症や痰の化学的性質にどのような影響を与えるかは，ほとんど不明である．なぜなら、pwCFの肺の微生物感染が治らない、または好ましい変化をしない場合、この治療の完全な利点が実現されない可能性があるからです。他のCFTR調節薬、特にFDAの承認が最も早かったため最も注目されているIvacaftorの予備研究では、治療による微生物多様性測定の変化、特に腸での変化が示されている[32][33][34]]。しかし、ほとんどの研究では、気道マイクロバイオームにはほとんど変化がないことが分かっています[34, 35, 36, 37]。ルマカフトールのようなCFTR補正剤の添加は、CF気道の微生物多様性の増加を示しているが[[38]]、他の研究ではあまり顕著な反応は見られない[[39]]。我々の知る限り、本研究は、ETI（新しい補正薬であるエレキサカフトールを含む）により生じるマイクロバイオームおよびメタボロームの変化を報告した最初の研究である。治療の効果は、マイクロバイオームとメタボロームの両方で見られました。ベータダイバーシティ測定では、メタボロームでより強い効果が見られ、CF粘液の生化学的環境の変化がETI治療と関連していることが示されました。これに対応して、他の研究［18］と同様に、我々のコホートの患者は、肺機能や肥満度などの臨床パラメータの改善を示しました。
治療後に微生物のアルファ多様性が増加し、pwCFの肺のマイクロバイオームがより複雑になったことが示された。この増加は、検出された個々の微生物配列の数は変わらないものの、シャノン多様性に寄与する指標である微生物の均等性が高くなったことによってもたらされた。したがって、pwCFの肺のマイクロバイオームは、治療中に必ずしも新しいメンバーを獲得したり、古いメンバーを失ったりしているわけではなく、存在するメンバーの相対量がより類似するようになったのである。このことは臨床培養データにも反映されており、主要な病原体はETIの前後でほとんど培養されていた。対照群では、α-ダイバーシティに同様の変化が見られなかったことから、ETIが観察された変化に関与しているという考え方が支持される。マイクロバイオームの全体的なプロファイル（β多様性）は、ETI治療後に有意に変化し、第一主座標軸を横切る均質な方向移動が示すように、研究集団全体で同様の方法で変化していた。これらの全体的な変化にもかかわらず、多重比較補正後、ETI療法によって有意に変化した生物は1つもありませんでした。これは、CFマイクロバイオームの個人化、すなわち、個々のpwCFがユニークなマイクロバイオームのシグネチャーを持ち、その個人に対して経時的にある程度の一貫性を示す現象が広く知られているためと考えられる[[8],[40]]。個人は非常に異なる微生物プロファイルを持っているため、どのような医薬品治療からのスタートとエンドポイントは、被験者間で普遍的でない可能性があります。この個人化は今回も観察され、被験者はETI治療後も他の被験者よりも自分自身に類似していた。緑膿菌やブドウ球菌などの病原体は相対的存在量の減少を示し、嫌気性菌は増加を示していたため、より大きなサンプルサイズが目的の微生物分類群の統計的有意性に達していた可能性がある。そのため、病原体と嫌気性細菌の存在量の対数比を一括して比較したところ、統計的に有意な結果が得られた。すべての被験者が同じ細菌を持っているわけではないので、このASVビン化アプローチによって、個人的なシグネチャーの一部が正規化される。しかし、この臨床的に適切な方法でグループ化すると、嫌気性菌に対して古典的な病原体が全体的に減少している。また、ETI治療後の細菌量の減少傾向も見られ、マイクロバイオーム測定から見られる多様性の増加が喀痰中の総菌数の減少と関連している可能性があることが裏付けられたが、これは統計的有意差には達しなかった。まとめると、ETI療法は肺のマイクロバイオームの変化と関連しており、嫌気性菌の相対的存在量の増加の代わりに病原体の相対的存在量の減少によって引き起こされる微生物の均等性の増加によって例証されている。この嫌気性菌の増加は、有効性の高いCFTRモジュレーターの新時代において、肺感染症の治療に関連している可能性がある。しかし、嫌気性菌は肺機能の改善と関連しているため[41]、CF肺における嫌気性菌の役割は不明である[22],[23],[42]。臨床的な観点から、今後の研究では、ETIや他の非常に効果的なモジュレータが肺マイクロバイオームを再構築し始めると、肺増悪のための抗菌療法を変更する必要があるかどうかを調べる必要があります。
メタボロームは、マイクロバイオームよりも強いβ多様性の変化を示した。喀痰メタボロームは、治療前は比較的類似していましたが、薬剤を投与すると、被験者間で非常に多様になりました。これらの興味深い化学的動態は、ETI治療がpwCFの気道内で一種のメタボローム的混乱と関連しており、肺喀痰生化学が個人間で非常に多様な結果を伴って大きく変化していることを示唆している。しかし、マイクロバイオームと同様に、変化の方向性にはある程度の統一性があり、ETIによって引き起こされる共通のメタボロームシフトがあることが示された。一様な変化には、ペプチド、アミノ酸、キヌレニン代謝の減少が含まれる。後者は、以前の研究でLumacaftor/Ivacaftor治療による緑膿菌の動態に関連する重要な経路として同定されており［39］、今回の知見を支持しており、CFTR調節剤治療の普遍的な結果を表していると思われます。ペプチド、特にジペプチドの全体量が減少していることは、これらの代謝物の量が肺機能の悪化および好中球エラスターゼ活性と関連している以前の研究[[13]]と関連しています。本研究では測定していないが、ペプチドの減少は、肺における好中球のタンパク質分解と炎症の減少の代理である可能性がある。重要なことは、この研究のいくつかのデータを対照コホートとして再分析したところ、同じようにペアにしたサンプルではペプチドの減少が見られなかったことで、今回観察されたペプチドとアミノ酸の動態に ETI が関与していることが明らかになったことです。キヌレニンはヒトや細菌におけるトリプトファンの代謝の主要経路であることから、キヌレニン代謝の低下とアミノ酸・ペプチドとの間に関連性があるのかもしれない。喀痰中のペプチドの減少は、病原体（特に緑膿菌）がキヌレニン経路やその他の経路で代謝する際の利用可能性を低下させる可能性がある。Mmvec解析は、ペプチド、キヌレニン代謝、病原体の間の関係の変化をさらに裏付けるものであった。このアプローチは、組成データセットからのクロスオミックス比較の統計的課題[[29],[43]]に頑健で、ペプチドとキヌレニンの減少が、古典的病原体の減少と関連していることが示された。この知見に照らして、我々は、ETI療法、そしておそらく他のCFTRモジュレーター[39]が、ペプチドとアミノ酸の利用可能性を減らすことによって、CF粘液中のマイクロバイオームのニッチ空間を再形成するという仮説を提唱している。このシフトは、肺でアミノ酸を優先的に代謝することが知られている緑膿菌のようないくつかの病原体を圧迫し始めるかもしれない[44, 45, 46, 47]。肺感染症の治療は、変化するマイクロバイオームに合わせて調整する必要があるため、このニッチ空間の変化は、臨床的な影響を及ぼす可能性があります。しかし、マイクロバイオームがどの程度変化するか、また、細菌およびウイルスコミュニティの定常状態に変化が生じるかどうかについては、ETIの影響に関するより長期的な研究が必要であろう。
複雑な臨床サンプルのメタボロミクスでは、患者に投与された薬剤などの異生物が検出されることが多く、ETIなどの特定の治療法の研究の交絡因子となることがある[[14]]。例えば、喀痰メタボロームデータから4種類の抗生物質を検出し、同一サンプルでのマイクロバイオーム測定値とその存在量を比較することができました。治療前と治療後の抗生物質の測定量に差はなく、その存在量とマイクロバイオームのアルファ多様性との間に相関はありませんでした。このことは、抗生物質がETIの研究において強い交絡因子ではなかったという考え方を裏付けるものですが、投与されたすべての薬剤を検出しているわけではないので、観察された変化が部分的には抗生物質の影響によるものである可能性も否定できません。興味深いことに、先行するCFTRモジュレーターも喀痰メタボロームデータから検出され、これらの薬剤、特にIvacaftorの代謝は多様でした。このことは、患者の喀痰中に既承認のCFTRモジュレーター治療薬が存在することが、ETIのマイクロバイオームおよびメタボローム動態に影響を与えるかどうかを判断するユニークな機会を創出しました。CFTR調節薬を服用したことのある人とない人の間で、ETI服用中の微生物および代謝物の動態に差はなく、観察された変化はETI療法、おそらく高いCFTR補正効果を持つことが知られているエレクサフトールそのものに関連していることが証明されました。これらの結果は、ETI療法が、他のCFTR調節剤では見られなかったCF痰のマイクロバイオームとメタボロームに対して特に強い影響を与える可能性を示しています[34, 35, 36, 37]。
おそらく最も重要なことは、ETI療法がpwCFの喀痰生産を減少させることが知られていることです。ここで確認した変化が、痰の化学的および微生物力学によるものか、CFTR調節剤投与時の痰の生成能力の変化によるものかを見分けることは困難である。サンプリング方法を標準化するために、ETIの前後で排痰の指示を変えておらず、この研究のすべての被験者は、ETI治療前と治療中の両方で痰を採取することができました。さらに、サンプルサイズが比較的小さかったため、特に個々の微生物ASVの特定の変化がマスクされた可能性がある。ETI治療前後のpwCFに関するより大規模な研究が必要であるが、これらのCFTRモジュレータが広く入手可能であるため、ETIナイーブサンプルの収集は現在困難である。また、ETIを長期間服用した被験者の追跡調査も必要である。
結論として、非常に効果的なCFの3剤併用療法であるETIは、嫌気性菌に比べて病原体を全体的に減少させ、アミノ酸の利用率とキヌレニン代謝を低下させます。この変化は、臨床パラメータ、特に肺機能の改善と関連していた。ETIに伴う肺粘液内の化学的性質の変化は、その常在微生物群のためのニッチ空間を再形成し始めるだろう。肺粘液中のアミノ酸やペプチドの減少は、これらの栄養素を優先的に代謝する病原体にとって不利であり、ETIの普及に伴いCF肺微生物群の異なる未来がもたらされる可能性がある。
著者協力
LS、CMH、KN、LJG、DVGがデータを作成、LS、CMH、KN、RAQがデータを解析、ACB、JMがサンプルを収集した。MM、RT、DC は研究デザインに協力し、患者を募集した；LM、CMH、KN、RAQ は論文を執筆した；RAQ は研究をデザインし、プロジェクトのための資金を得た。
利益相反の宣言
著者らは利益相反を宣言していない。Ryan Thomas博士は2020年にVertex Pharmaceuticals社のコンサルタントを務めたが，このコンサルタントは本試験のデザイン，結果，解釈，結論に影響を与えなかった。
謝辞
本試験のサンプルおよびメタデータ収集に協力いただいたSpectrum HealthおよびUC San Diegoの臨床チームに感謝する。また、National Institutes of Allergy and Infectious DiseasesよりPI Quinnに授与されたR01グラントR01AI145925による資金援助に謝意を表する。
付録補足資料
.docxのダウンロード (.01 MB)
docxファイルに関するヘルプ
pdfをダウンロード(.37 MB)
pdfファイルに関するヘルプ
pdfのダウンロード (.45 MB)
pdfファイルに関するヘルプ
pdfのダウンロード (.43 MB)
PDFファイルに関するヘルプ
pdfのダウンロード (.66 MB)
PDFファイルに関するヘルプ
pdfのダウンロード (.4 MB)
pdfファイルに関するヘルプ
pdfのダウンロード (.14 MB)
pdfファイルに関するヘルプ
.xlsxのダウンロード (.02 MB)
xlsxファイルに関するヘルプ
.docxのダウンロード (.02 MB)
docxファイルに関するヘルプ
参考文献
デイヴィス J.C.
アルトン E.W.F.W.
ブッシュ A.
嚢胞性線維症。
BMJの。2007; 335: 1255-1259
記事で見る
スコープス (249)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
Zielenski J.
嚢胞性線維症における遺伝子型と表現型。
呼吸。2000; 67: 117-133
記事で見る
スコープス (369)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ロウントリーR.K.
ハリスA.
CFTR変異の表現型の結果。
アン。ハム。Genet。2003; 67: 471-485
記事で見る
スコープス (270)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
コバーン B．
ワン・P.W.
カバレロ J.Diaz
クラーク S.T.
ブラフマーV.
ドナルドソンS.
チャン・Y.
スレンドラA.
ゴン Y.
タリス D.Elizabeth
ヤウ Y.C.W.
ウォーターズ V.J.
ホワンD.M.
ガットマン D.S.
嚢胞性線維症における年齢と病期を超えた肺微生物叢。
Sci. Rep. 2015; 5: 10241
記事で見る
スコープス(234)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
デルヘス L.
モンチーS.
フレアーレE.
ヒューバン C．
サレロンJ.
ルロワ S．
プレボタット A．
ウォレット F．
ワラート B．
デイキャス E．
シメ・ンガンド T．
シャベ M．
Viscogliosi E.
嚢胞性線維症における気道微生物叢：複雑な真菌および細菌群集-治療管理への示唆。
PLoS One. 2012; 7: e36313
記事で見る
スコープス (260)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ラビンH.R.
シュレットM.G.
嚢胞性線維症気道マイクロバイオーム。
Curr。Opin。Pulm. Med. 2012; 18: 622-627
記事で見る
スコープス (36)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
リム・Y.W.
シュミーダーR.
ヘインズM.
ウィルナーD.
ファーラン M.
ユール M.
アボット K.
エドワーズ R.
エヴァンジェリスタ J.
コンラッド D．
Rohwer F.
メタゲノミクスおよびメタトランススクリプトミクス。CFに関連するウイルスおよび微生物コミュニティーの窓。
J. Cyst. Fibros. 2013; 12: 154-164
記事で見る
スコープス (118)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
Zhao J.
シュロスP.D.
カリキンL.M.
カーモディL.A.
フォスター B.K.
ペトロシーノJ.F.
カヴァルコリ・J.D.
ヴァンデヴァンターD.R.
マーレー S．
リー・J.Z.
ヤングV.B.
リピューマJ.J.
嚢胞性線維症気道における10年間の細菌群集動態
Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2012; 109: 5809-5814
論文で見る
スコープス (435)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ハセットD.J.
サットンM.D.
シュアーM.J.
ハーA.B.
コールドウェルC.C.
マトゥ J.O.
嚢胞性線維症気道内の緑膿菌低酸素性または嫌気性バイオフィルム感染症。
Trends Microbiol. 2009; 17: 130-138
記事で見る
スコープス (137)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
マンゼンライター R.
キーンベルガーF.
マルコス V.
シルカ・K
クラウトガートナーW.D.
オーベルマイヤー A．
フムル M．
シュトイバーW．
ヘクター A．
グリエーゼ M.
ハンニッヒ M.
ストゥドニツカM.
ヴィトコフL.
Hartl D.
原子間力顕微鏡および走査型電子顕微鏡を用いた嚢胞性線維症喀痰の超微細構造特性評価。
J. Cyst. Fibros. 2012; 11: 84-92
記事で見る
スコープス (150)
パブコメ
概要
全文
全文PDF
Google Scholar
リード D.W.
ミソN.
Aggarwal S.
トンプソンP.J.
ウォルターズE.H.
嚢胞性線維症の急性増悪時の酸化ストレスと脂質由来の炎症性メディエーター。
Respirology。2007; 12: 63-69
記事で見る
スコープス (53)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ヤン J.
アイゼリッヒ・J.P.
クロスC.E.
モリッシーB.M.
ハモック B.D.
成人嚢胞性線維症患者の喀痰中の制御脂質メディエーターのメタボロームプロファイリング、Free Radic.
Biol. Med. 2012; 53: 160-171
記事で見る
Google Scholar
クイン R.A.
アデムS.
ミルズR.H.
コムストックW.
デライト・ゴルダシッチL.
ハンフリーG.
アクセノフA.A.
メルニックA.V.
ダ・シルヴァR.
アッカーマンG.
バンデイラ N．
ゴンザレスD.J.
コンラッドD．
オドノフー A.J.
ナイトR.
Dorrestein P.C.
嚢胞性線維症肺における好中球性タンパク質分解は、病原性マイクロバイオームと相関している。
マイクロバイオーム。2019; 7
記事で見る
PubMed
グーグルスカラー
クイン・R.A.
フィーラン V.V
ホワイトソンK.L.
ガーグN.
ベイリーB.A.
リム・Y.W.
コンラッド D.J.
ドーレスタインP.C.
Rohwer F.L.
嚢胞性線維症喀痰メタボロームにおける微生物、宿主およびゼノバイオティクスの多様性。
ISME J. 2015; 10: 1483-1498
記事で見る
スコープス (69)
PubMed
Crossref
グーグル奨学生
ベアC。
嚢胞性線維症のほとんどの人のための治療法。
細胞。2020; 180: 211
記事で見る
スコープス (29)
パブコメ
概要
全文PDF
Google Scholar
リドレー K.
コンドレンM.
エレキサカフトール，テザカフトール，イヴァカフトール．初の3剤併用による膀胱線維症膜貫通コンダクタンスレギュレータ調節療法。
J. Pediatr. Pharmacol. Ther. 2020; 25: 192-197
記事で見る
PubMed
グーグルスカラー
ハイジャーマン H.G.M.
マッコーネE.F.
ダウニーD.G.
ヴァン・ブレッケルE.
ロウ S.M.
タリスE．
モールM.A.
ウェルター J.J.
ラムゼイB.W.
マッキー C.M.
マリゴウダG.
モスコウィッツ S.M.
ウォルツ D．
ソスネー P.R.
シマールC.
アフルワリアN.
Xuan F.
ザン Y.
テイラー・カウザー J.L.
マッコイ K.S.
V.-445-103 T. Group, Efficacy and safety of the elexacaftor plus tezacaftor plus ivacaftor combination regimen in people with cystic fibrosis homozygous for the F508del mutation: a double-blind, randomised.
Lancet. 2019; 394（第3相試験）（イギリス、ロンドン）。1940-1948
記事で見る
スコープス (462)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
ミドルトン P.G.
モールM.A.
ドゥジェヴィネクP.
ランズL.C.
マコンE.F.
ポリネニ D.
ラムゼイB.W.
テイラー＝カザーJ.L.
タリス E．
バーミューレンF.
マリゴウダ G．
マッキー C.M.
モスコウィッツ S.M.
ネール N.
サベージ J．
シマール C.
ティアン S．
ウォルツ D．
スアン F．
ロウ S.M.
ジェイン R．
グループ V.-445-102 S.
Phe508del単一遺伝子を有する嚢胞性線維症に対するElexacaftor-Tezacaftor-Ivacaftorの治療法。
N. Engl. J. Med. 2019; 381: 1809-1819
記事で見る
スコープス (697)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ゴンザレス A.
ナバス-モリナJ.A.
コシオレックT.
マクドナルドD.
バスケス-バエザY.
アッカーマン G.
デレウス J．
ヤンセン S．
スワフォード A.D.
オルチャニアン S.B.
サンダース J.G.
ショレンシュタイン J．
ホルスター H．
ペトリュス S．
ロビンス-ピアンカA.
ブリスローンC.J.
ワン・M.
ライドアウトJ.R.
ボリェン E．
ディロンM.
カポラソ J.G.
ドーレスタインP.C.
ナイト R.
Qiita：迅速なウェブ対応マイクロバイオームメタ解析。
Nat. Methods. 2018; 15: 796-798
記事で見る
スコープス(233)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ボリエン E.
ライドアウトJ.R.
ディロンM.R.
ボクリッチN.A.
アブネットC.
アル・ガリスG.A.
アレクサンダーH．
アルム E.J.
アルムガムM.
バイ・Y.
ビザンツJ.E.
ビッティンガー K.
ブリュンロッドA.
コリン J．
ブラウン C.T.
キャラハン B.J.
マウリシオ A．
ロドリゲスC.
チェイス J．
コープ E．
ダ・シルバ R．
ドーレスタインP.C.
ダグラス・G.M.
デュヴァレC.
エドワードソンC.F.
エルンストM.
フーキエ J．
ゴーグリッツJ.M.
ギブソンD.L.
ゴンザレスA．
ハットリG.A.
ヤンセンS．
ジャームッシュ A.K.
ケーラーB.D.
ビン・カン K.
キーフ C.R.
ケイム P.
ケリー S.T.
レイ R．
ロフトフィールドE.
マロッツ C．
マーチン B．
マクドナルド D．
マキバーL.J.
アレクセイ V．
メトカーフJ.L.
モーガン S.C.
モートンJ.T.
ナイミー A.T.
QIIME 2 : Reproducible, interactive, scalable, and extensible microbiome data science（再現可能で、インタラクティブで、拡張可能なマイクロバイオームデータサイエンス）。
PeerJ Prepr. 2018;
https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.27295v2
記事で見る
PubMed
クロスレフ
グーグル奨学生
アミール A.
マクドナルドD.
ナバス-モリーナJ.A.
コピロヴァE.
モートン J.T.
ゼク・シュウ・ズー
カイトリーE.P.
トンプソンL.R.
ハイドE.R.
ゴンザレスA．
ナイト R．
Deblurは一塩基コミュニティーの配列パターンを高速に解決します。
mSystems. 2017; 2 (利用可能)
http://msystems.asm.org/content/2/2/e00191-16
記事で見る
スコープス(755)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
ラグバンシ R.
ヴァスコ K.
Vázquez-Baeza Y.
ジアン L.
モートン J.T.
リーD．
ゴンザレス A．
デライト・ゴルダシッチL.
ハンフリーG.
アッカーマンG.
スワフォードA.D.
コンラッドD．
ナイト R．
ドーレスタインP.C.
クインR.A.
チア N.
Cystic Fibrosis Sputum Microbiome and Metabolome through Antibiotic Therapyの高解像度縦断ダイナミクス。
mSystems. 2020; 5 (20): e00292
記事で見る
スコープス (27)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
カーモディL.A.
キャバリー・L.J.
フォスターB.K.
ロジャース M.A.M.
カリキンL.M.
サイモンR.H.
ヴァンデヴァンターD.R.
リピューマJ.J.
Chotirmall S.H.（チョティマル
嚢胞性線維症の臨床状態および病期と関連した気道細菌群集の変動。
PLoS One. 2018; 13e0194060
記事で見る
スコープス(51)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
プラスカル・T．
カスティーリョS.
ヴィラール-ブリオネスA.
オレシッチ M.
Zmine M.
2: 質量分析ベースの分子プロファイルデータの処理、視覚化、解析のためのモジュール式フレームワーク。
BMC Bioinformatics. 2010; 11: 395
記事で見る
論文閲覧 (2188)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ワン・モーガン
カーバーJ.J.
フィーランV.V.
ワン・M.
カーバーJ.J.
フェランV.V.
サンチェス L.M.
ガーグ N.
ペング Y.
グエンD.D.
ワトラス J．
カポノ C.A.
ルッツァット・クナーン T．
ポルト C．
ブスリマニA.
メルニックA.V.
ミーハン M.J.
リュウ・W.-T.
クリュセマン M．
ブードローP.D.
エスケナージ E.
サンドバル-カルデロンM.
カーステンR.D.
ペイス L.A.
クインR.A.
ダンカン K.R.
シュー・C.-C.
フロロス D.J.
ガビランR.G.
クライグリューK.
ノーテン・T
ダットンR.J.
パロット D．
カールソンE.E.
エーグル B．
ミケルセンC.F.
イェルスバクL.
ソーレンカンプ C．
ペヴズナーP.
エドルンド A．
マクリーン J．
ピエル J．
マーフィー B.T.
ゲルウィック L．
リャウ C.-C.
ヤン Y.-L.
フンフ H.-U.
マーンソン M.
キーザーズR.A.
シムズ A.C.
ジョンソンA.R.
サイドボトムA.M.
セディオ B.E.
クリットガードA．
ラーソンC.B.
ボヤC.A.P.
トーレス＝メンドーサD．
ゴンザレスD.J.
シルバD.B.
マルケスL.M.
デマルケD.P.
ポチートE．
オニールE.C.
ブリアンE．
ヘルフリッチE.J.N.
グラナトスキーE.A.
グルコフ E．
ライフェル F．
ホウソン H．
モヒマニ H．
カーブッシュ J.J.
ゼン Y.
ヴォーホルト J.A.
栗田浩二
チャルサンティ P.
マクフェイル K.L.
ニールセンK.F.
ヴオン・L.
エルフェキ・M.
トラクスラーM.F.
エンゲン N.
コヤマN.
ヴァイニング O.B.
バリックR．
シルバR.R.
マスカッチ S.J.
トマシ S．
ジェンキンス S．
マチェラ V．
ホフマン T．
アガーワル V．
ウィリアムズ P.G.
ダイ J．
ノイパネ R．
ガー J.
ロドリゲス A.M.C.
ラムサ A.
ザン C.
ドーレスタインK.
ドゥーガン B.M.
アルマリチ J．
アラード P.-M.
パパレ P.
ノーティアス L.-F.
アレクサンドロフ T．
リタドン M．
ウォルフェンダー J.-L.
カイル J.E.
メッツ T.O.
ペリヤー T．
グエンD.-T.
ヴァンリア D．
シンP．
ジャダヴ A．
ミュラー R．
ウォーターズ K.M.
シー・ワイ
リュー X.
Zhang L.
ナイト R．
イェンセン P.R.
パルソンB.Ø.
ポグリアーノ K.
リニントンR.G.
グティエレス M.
ロペス N.P.
ガーウィック・W.H.
ムーア B.S.
ドーレスタインP.C.
バンデイラ N.
Global Natural Products Social Molecular Networking による質量分析データの共有とコミュニティ・キュレーション。
Nat. Biotechnol. 2016; 34
https://doi.org/10.1038/nbt.3597
記事で見る
スコープス (1714)
クロスリファレンス
グーグルスカラー
デュアーコップ K.
フライシャワーM.
ルードヴィッヒ・M.
アクセノフA.A.
メルニク A.V.
ミューゼルM.
ドーレスタインP.C.
ルースJ．
Böcker S.
SIRIUS 4: タンデムマススペクトルを代謝物構造情報に変換する高速ツール。
Nat. Methods. 2019; 16: 299-302
記事で見る
スコープス (371)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
バスケス-バエザY.
ピルルンM.
ゴンザレスA.
ナイト R.
EMPeror：ハイスループットな微生物群集データを可視化するためのツール。
Gigascience. 2013; 2: 16
記事で見る
スコープス (739)
パブコメ
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ブレイマンL.
ランダムフォレスト
Mach. Learn. 2001; 45: 5-32
記事で見る
スコープス (62920)
クロスリファレンス
Google Scholar
モートン J.T.
アクセノフA.A.
ノーティアスL.F.
フォールズJ.R.
クイン・R.A.
バドリ M.H.
スウェンソンT.L.
ヴァン・ゲーテムM.W.
ノーテン・T.R.
バスケス-バエザY.
ワン・M.
ボクリッチ・N.A.
ワターズ A．
ソン S.J.
ボノー R．
ドーレスタインP.C.
ナイト R.
微生物と代謝物の相互作用の学習表現。
Nat. Methods. 2019; : 1-9
記事で見る
PubMed
グーグルスカラー
レイエス＝オルテガ F．
チウ・F.
Schneider-Futschik E.K.
Multiple Reaction Monitoring Mass Spectrometry for the Drug Monitoring of Ivacaftor, Tezacaftor, and Elexacaftor Treatment Response in Cystic Fibrosis（嚢胞性線維症におけるイバカフトール、テザカフトール、エレキサカフトールの治療効果モニタリングのためのMRM）。ハイスループット法。
ACS Pharmacol. Transl. Sci. 2020; 3: 987-996
記事で見る
スコープス (8)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
シマンスキー E.L.
チョンJ.
Gulde R.
フェナー K.
ラフ・M.
シンガー H.P.
Hollender J.
高分解能質量分析による低分子化合物の同定。信頼性の伝達。
Environ. Sci. Technol. 2014; 48: 2097-2098
記事で見る
スコープス (1493)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ローナン N.J.
アイナーソンG.G.
トゥーミーM.
ムーニーD.
マレインD.
ニクロイニンM．
オキャラハンG.
シャナハンF．
マーフィーD.M.
オコナーO.J.
ショートC.A.
チュニーM.M.
ユースタスJ.A.
マハーM.M.
エルボーン J.S.
プラント B.J.
嚢胞性線維症におけるCORK試験。イバカフトールによるCFTR調節後の超低用量胸部CTスコアの持続的な改善。
Chest. 2018; 153: 395-403
記事で見る
スコープス(50)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
Ooi C.Y.
サイードS.A.
ロッシ L.
ガーグ M.
ニーダム B.
アボリオ J.
ヤング K.
スレット M.G.
Gonska T.
Ivacaftor による CFTR 調整が腸内細菌叢および腸内炎症に与える影響。
Sci. Rep. 2018; 8: 17834
記事で見る
スコープス(54)
PubMed
クロスレフ
グーグル奨学生
クリステンセン M.I.
デ・ウィンター・デ・グルートK.M.
ベルカーズG.
チュー M.L.J.N.
アープ K.
ギイセン S．
ハイジャーマン H.G.M.
アレッツ・H.G.M.
マジュールC.J.
ヤンセンズH.M.
ファン・デル・メールR.
ボガート D．
ヴァン・デル・エント C.K.
S1251N変異を有するCF患者の気道および腸内細菌叢に対するイヴァカフトールによる治療の個人および集団反応。
J. Pers. Med. 2021; 11
https://doi.org/10.3390/jpm11050350
記事で見る
スコープス (5)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ハリスJ.K.
ワグナーB.D.
ゼマニックE.T.
ロバートソンC.E.
スティーブンス M.J.
ヘルツェ S.L.
ロウ S.M.
Sagel S.D.
G551D 変異を有する嚢胞性線維症患者におけるイヴァカフトール治療による気道マイクロバイオームおよび炎症の変化。
Ann. Am. Thorac. Soc. 2019; 17: 212-220
記事で見る
スコープス(63)
クロスリファレンス
グーグル・スカラー
ペレグ A.Y.
チュウ J.M.
ランガン K.M.
エッジワースD.
キーティングD.
ウィルソン J．
ロジャース G.B.
コツィンボス T.
抗生物質への曝露と対人分散が、呼吸器系微生物叢組成に対するアイバカフトールの効果を覆い隠している。
J. Cyst. Fibros. 2018; 17: 50-56
記事で見る
スコープス (24)
PubMed
アブストラクト
全文
全文PDF
Google Scholar
ベルナルド C.
ケラベック M.
Mounier J.
Gouriou S.
Rault G.
フェレック C．
バルビエ G．
Héry-Arnaud G.
G551D 変異を有する嚢胞性線維症患者における CFTR 増強剤アイバカフトールの気道微生物叢への影響。
PLoS One. 2015; 10e0124124
記事で見る
スコープス(52)
Crossref
グーグルスカラー
グラバー S.Y.
ブータンS.
ヴィエルピュッツ M.O.
ヨアヒムC.
フレイ D.L.
ウェゲ S．
ゾンマーブルグ O．
カウツォー・H.-U.
シュタール M．
ダルプケA.H.
モール M.A.
ルマカフトール-イヴァカフトールのPhe508delホモ接合体嚢胞性線維症患者における肺クリアランス指数、磁気共鳴画像、気道マイクロバイオームへの影響。
Ann. Am. Thorac. Soc. 2021;
https://doi.org/10.1513/AnnalsATS.202008-1054OC
記事で見る
スコープス (24)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
ニーリンクス A.H.
ホワイトソンK.
ファンJ.L.
ブリンクマンP.
アブデルアジズM.I.
ウィーシンクE.J.M.
アルテンブルグ J．
マジュールC.J.
メイトランド-ファン-デル-ゼー A.H.
ボス L.D.J.
ルマカフトール/アイバカフトールは、嚢胞性線維症患者の肺マイクロバイオームとメタボロームを変化させる。
ERJ Open Res. 2021; 7: 731-2020
記事で見る
スコープス (0)
クロスリファレンス
Google Scholar
リンチ S.V
ブルース・K.D.
嚢胞性線維症の気道マイクロバイオーム、Cold Spring Harb.
Perspect. Med. 2013; 3a009738
記事で見る
Google Scholar
ラムルー C.
ギルーC.-A.
ボーリュエルC.
ジョリヴェ-グジョン A.
Héry-Arnaud G.
嚢胞性線維症患者の気道における嫌気性菌。
Crit. Rev. Microbiol. 2019; 45: 103-117
記事で見る
スコープス(15)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
クインR.A.
ホワイトソン K.
リム・Y.-W.
サラモン P.
ベイリーB.
ミエナルディ S．
サンチェスS.E.
ブレイクD．
コンラッド D．
ローワー F．
Winogradskyベースの培養システムにより、微生物発酵と嚢胞性線維症増悪の関連性が示された。
ISME J. 2015; 9
https://doi.org/10.1038/ismej.2014.234
記事で見る
スコープス(49)
Crossref
グーグルスカラー
グロアー G.B.
マックレームJ.M.
パウロフスキー-グラーンV.
エゴスキューJ.J.
マイクロバイオームデータセットは構成的である。And This Is Not Optional.
Front. Microbiol. 2017; 8: 2224
記事で見る
スコープス (897)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
フリンJ.M.
ニッカムD.
ダニッツJ.M.
ハンター R.C.
嚢胞性線維症の気道疾患における細菌性ムチン分解の証拠と役割。
PLoS Pathog. 2016; 12: 1-21
記事で見る
スコープス(126)
Crossref
グーグルスカラー
トーマス S.R.
レイA.
ホドソンM.E.
ピットT.L.
重症嚢胞性線維症肺疾患における緑膿菌の喀痰アミノ酸濃度の上昇と補液性。
Thorax。2000; 55: 795-797
記事で見る
スコープス (93)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
バース A.L.
ピットT.L.
嚢胞性線維症患者の喀痰中の高アミノ酸含有量は、従属栄養細菌である緑膿菌の増殖を促進する。
J. Med. Microbiol. 1996; 45: 110-119
記事で見る
スコープス (108)
PubMed
クロスリファレンス
グーグル奨学生
クインR.A.
リム・Y.W.
モーンH.
コンラッドD.
ローワー F．
ホワイトソン K.L.
嚢胞性線維症の肺における多種の微生物群集の構成と生理を形成する生物地球化学的な力。
MBio. 2014; 5
https://doi.org/10.1128/mBio.00956-13
記事で見る
スコープス (85)
クロスリファレンス
Google Scholar
記事情報
出版年譜
オンラインで公開。2021年11月22日
受理されました。2021年11月5日
改訂版受理：2021年11月5日 2021年10月21日
受理：2021年10月21日 2021年7月26日
脚注
支援元 NI R01AI145925

識別情報
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcf.2021.11.003

著作権
© 2021 The Author(s). 欧州嚢胞性線維症協会に代わってElsevier B.V.が発行しました。
ユーザーライセンス
クリエイティブ・コモンズ表示 - 非商用 - 改変禁止 (CC BY-NC-ND 4.0) ｜情報アイコンを再利用する方法
サイエンスディレクト
この記事をScienceDirectで閲覧する
図
図1
図1ETI前後の肺のマイクロバイオームのアルファ多様性とベータ多様性。ETI治療前（N_ETI）と治療後のa）マイクロバイオームデータとb）メタボロームデータのα-多様性測定値。示されたP値は、正規性の検定後のDM t-testまたはWSRTのいずれかによるものである。ベータダイバーシティデータの主座標分析プロット。c)マイクロバイオームデータは重み付きUniFrac距離で有意性を計算し、d)メタボロームデータはBray-Curtis距離で有意性を計算。PERMANOVAの統計量と各軸で説明される分散の割合が示されている。第一主座標上の位置の箱ひげ図は、DM t-testで有意に検定されたものを示しています。e) マイクロバイオームとf) メタボロームのデータにおけるベータダイバーシティのクロスコンパリゾン（相互比較）。ETI治療前後の被験者間、データセット全体、被験者のペアサンプル内（内）でクロス比較が行われた。統計的有意性は、まずANOVAで検定し、次にアドホックTukey's検定で検定した。共有文字は、互いに有意に異なる分布を示す。
図2
a) ETI療法前（N）と後（T）の各被験者のASVのファミリーレベルでの分類学的動態 b) ETI療法前後の喀痰のrRNAコピー/mL、病原体と嫌気性のログ比、ASVの動態。
図3
図3ETI療法前後の分子ファミリーと代謝物の変化ペプチドとその他の代謝物のネットワーク a) 治療前後の分子ファミリー代謝物量の変化 b) 治療前後の個々の代謝物の変化 c) GNPSライブラリ検索により同定されたペプチドの分子ネットワーク。各ノードは固有のMS/MSスペクトル（推定代謝物）を表し、ノード間の接続はMS/MSアライメントからのコサインスコアで決定され、幅が拡大されている。円グラフは、凡例に従って色付けされた全特徴量である。
図4
a) Ivacaftor、Tezacaftor、Elexacaftorと、MS/MSスペクトルアラインメントによって同定された関連代謝産物に関する3つの別々の分子ネットワークが示されている。ネットワーク内の各ノードは、固有のMS/MSスペクトルを表し、ノード間の接続は、コサインスコアによって識別されるスペクトルの類似性を示す。エッジの幅はコサインスコアに比例し、ノード内の円グラフは治療前（赤）または治療後（青）の喀痰サンプルにおけるその分子のアンダーカーブ領域の存在量の合計を表しています。ノードは、親薬物、既知の代謝産物、未知の推定代謝産物のいずれを表すかでハイライト表示されます。代謝物の推定構造は、分子式、保持時間、精密質量とともに表示されています。このレベルのMS/MSアノテーションでは、一部の代謝産物の立体化学を識別できないことに注意してください。b) ETI前後のサンプルにおける3つの親薬物の曲線下面積の箱ひげ図。
図5
図5 pwCFの喀痰マイクロバイオームとメタボロームのMmvec解析 a) 代謝物および微生物ベクトルの関連性のバイプロット。菱形は代謝物（GNPSライブラリでアノテーションされた代謝物のみ表示）を表し、分子ファミリーで色分けされている。b) データセットで同定されたすべてのペプチドの平均と嫌気性菌（赤）または病原体（紫、DM T-テストによるp値）との関連についての条件付き確率分布。 c) 嫌気性菌（赤）および病原体（紫）の異なるASVとキヌレニンの条件付き確率のランクアバンダント。
表
表1本研究のpwCFのETI治療前および治療後の臨床的、微生物学的およびサンプリングデータ。数値は平均値を報告。NA=該当なし、+/-=平均の標準偏差。

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？