Experimental Modeling of Childhood Gut Dysbiosis Using a Bioreactor System of an Artificial Gastrointestinal Tract



Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Traditional methods of microorganism cultivation do not allow reproduction of complex intermicrobial interactions characteristic of intestinal biocenosis in vivo. In this regard, the development and application of modern bioreactor systems for experimental modeling of intestinal dysbiosis in children becomes relevant, which will ensure standardization of experimental conditions and reproducibility of results without ethical limitations.

AIM: To develop and validate a methodology for experimental modeling of pediatric intestinal dysbiosis using an artificial GIT bioreactor system for studying pathogenetic mechanisms of microbiocenosis disorders and evaluating the effectiveness of corrective interventions.

METHODS: The study was conducted using an automated gastrointestinal tract modeling system including three reactors (stomach, duodenum, colon) with controlled parameters of temperature, pH, and anaerobic conditions. The study was performed using a fecal sample from a 6-year-old donor. The observation period was 35 days after introducing the fecal suspension into the reactors. Validation criteria were: correspondence of the microbial profile of the artificial microbiocenosis to the clinical profile of the original sample and stability of the microbial community by key taxa. Assessment methods included bacteriological examination on selective media and quantitative PCR using the "Colonoflor-16" kit. The stability criterion was established as a coefficient of variation ≤20% for major bacterial populations.

RESULTS: The initial fecal sample analysis by PCR and bacteriological culture revealed a critical deficiency of obligate microflora (reduced counts of lactobacilli and bifidobacteria) and overgrowth of opportunistic microorganisms, corresponding to grade III dysbiosis. The developed bioreactor model successfully reproduced the dysbiotic changes. The total bacterial mass in the large intestine reactor was 13.21±0.20 lg DNA copies/ml on day 8 and 13.38±0.09 lg DNA copies/ml on day 35, compared to the initial value of 13.30 lg DNA copies/ml. The created model ensures the reproduction of the main characteristics of childhood dysbiosis, including deficiency of obligate microflora (Lactobacillus spp. and Bifidobacterium spp.) and overgrowth of opportunistic microorganisms (E. coliC. perfringensEnterobacter spp., etc.). Stability analysis showed that coefficients of variation below 20% were achieved for all key populations starting from the second week of cultivation. The model provided stable reproduction of grade III dysbiosis throughout the 35-day observation period.

CONCLUSION: The study successfully developed and validated a methodology for the experimental modeling of childhood gut dysbiosis using an artificial GIT system. The developed model opens new opportunities for in-depth study of the pathogenetic mechanisms of microbiocenosis disorders in childhood, as well as for screening and evaluating the efficacy of probiotic preparations, prebiotics, and other corrective interventions under conditions close to physiological.

Full Text

Обоснование

Желудочно-кишечный тракт человека представляет собой сложную экологическую систему, включающую огромное разнообразие микроорганизмов с общим количеством более 1013 клеток [1]. Эта микробная экосистема играет ключевую роль в поддержании гомеостаза хозяина, участвуя в процессах пищеварения, синтезе витаминов, модуляции иммунного ответа и защите от патогенов. В последние десятилетия благодаря метагеномным исследованиям значительно расширились наши представления о структуре и видовом составе кишечной микробиоты, включающей около 2000 видов бактерий, значительная часть которых являются некультивируемыми. Доминирующими таксонами в составе микробиоценоза кишечника являются филумы Firmicutes (в современной номенклатуре Bacillota), Actinobacteria (Actinomycetota) и Bacteroidetes (Bacteroidota), составляющие до 90% от общего микробного сообщества. К числу субдоминантных филумов относятся Proteobacteria (Pseudomonadota), Tenericutes (Mollicutes), Fusobacteria (Fusobacteriota) и Verrucomicrobia (Verrucomicrobiota) [2, 3].

Формирование кишечной микрофлоры у детей происходит поэтапно, начиная с момента рождения, и характеризуется высокой динамичностью и чувствительностью к внешним воздействиям. На этот процесс влияют такие факторы, как способ родоразрешения, тип вскармливания, применение антибиотиков и особенности диеты [4]. Изменения микробного состава кишечника у детей связаны с возникновением болезней пищеварительной системы, а также различных инфекционных и неинфекционных заболеваний, включая патологии других органов и систем организма [5]. Нарушения микробиоценоза кишечника у детей могут приводить к развитию различных воспалительных заболеваний, функциональных расстройств пищеварения, диабета 1-го типа, аллергических заболеваний, снижению иммунной защиты и изменениям в развитии нервной системы [6, 7, 8].

Дисбактериоз (дисбиоз) кишечника представляет собой клинико-лабораторный синдром, развивающийся на фоне ряда болезней, характеризующийся изменением качественного и/или количественного состава нормальной микрофлоры, метаболическими и иммунными нарушениями, которые сопровождаются у части пациентов клиническими проявлениями поражения кишечника. Дисбактериоз может быть связан с нарушением равновесия различных групп микроорганизмов, населяющих кишечник в норме: бактерий, грибов, вирусов, простейших или их комплекса [9].

Изучение патогенетических механизмов развития дисбактериоза кишечника у детей представляет значительные трудности в связи с этическими ограничениями проведения инвазивных исследований, сложностью получения биологического материала и высокой вариабельностью состава микрофлоры. Традиционные методы культивирования микроорганизмов не позволяют воспроизвести сложные межмикробные взаимодействия, характерные для кишечного биоценоза in vivo. Кроме того, методы культивирования не обеспечивают адекватного моделирования физико-химических условий различных отделов желудочно-кишечного тракта, включая градиенты pH, кислорода, питательных веществ и времени транзита. В совокупности это затрудняет прямую валидацию гипотез in vivo и требует развитых in vitro моделей. В связи с этим особую актуальность приобретает разработка и применение современных биореакторных систем для экспериментального моделирования дисбактериоза кишечника.

Современные in vitro модели кишечного микробиома, такие как симулятор человеческой кишечной микробной экосистемы (SHIME) и модули взаимодействия хозяин-микробиота (HMI), позволяют воспроизводить физиологические условия различных отделов желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) с высокой степенью точности [10, 11]. В Донском государственном техническом университете ранее был разработан Микробиологический комплекс моделирования процессов в желудочно-кишечном тракте животных – программно-аппаратный комплекс, эквивалентный моделям искусственного кишечника TIM-2 и SHIME [https://ckp-rf.ru/catalog/usu/3559948/]. Биореакторные модели обеспечивают контролируемые условия для изучения динамики микробных сообществ, их метаболической активности и ответа на различные терапевтические воздействия. Преимуществом таких систем является возможность стандартизации условий эксперимента и воспроизводимости результатов, что критически важно для получения достоверных научных данных [12, 13]. Особое значение биореакторные системы приобретают при моделировании детского кишечного микробиома, поскольку позволяют учесть специфические особенности микробиоты детей различных возрастных групп и исследовать механизмы развития дисбактериоза без этических ограничений.

Цель исследования: разработка и валидация методики экспериментального моделирования дисбактериоза детского кишечника с использованием биореакторной системы искусственного ЖКТ для изучения патогенетических механизмов нарушений микробиоценоза и оценки эффективности корректирующих воздействий.

Методы

Исследование проводили с использованием автоматизированной системы «Микробиологический комплекс моделирования процессов в желудочно-кишечном тракте» [https://ckp-rf.ru/catalog/usu/3559948/], адаптировав ее параметры к поставленным задачам исследования. В работе использовали три реактора, имитирующие желудок, двенадцатиперстную кишку (ДПК), толстую кишку (ТК). Реакторы соединены перистальтическими насосами с клапанами для контролируемой перекачки содержимого, снабжены датчиками температуры, рН, магнитными мешалками. Каждый реактор оборудован отверстиями для внесения компонентов (питательной среды, искусственного желудочного сока, химуса, растворов соляной кислоты и щелочи) и для отбора проб. Полезный объем реакторов составлял: желудок – 50 мл, ДПК – 200 мл и ТК – 300 мл. Система автоматически поддерживает постоянную температуру 37°C, анаэробные условия путем подачи инертного газа (азота), рН содержимого реактора-желудка на уровне 3,0, реактора-ДПК – 6,5-6,8, реактора-ТК – 6,8-7,0 (за счет дозированного поступления растворов 0,5 М HCl и 1 М NaHCO₃).

Для создания модели микробиоценоза использовали образцы кала от ребенка 6 лет с установленным по микробиологическим критериям дисбактериозом III степени (значительное снижение титров Bifidobacterium spp. и Lactobacillus spp., обнаружение в анализе условно патогенных микроорганизмов в высоких титрах как одного вида, так и в ассоциациях). Сбор биоматериала проводили в соответствии с требованиями п. 6.8.3. МУ 4.2.2039-05 «Методы контроля. Биологические и микробиологические факторы. Техника сбора и транспортирования биоматериалов в микробиологические лаборатории. Методические указания». Отбор фекалий производили в стерильную посуду, материал исследовали бактериологическим методом в течение 2 часов после получения образца. Для подготовки фекальной взвеси, вносимой в реакторы, биологический материал гомогенизировали в стерильном искусственном химусе в соотношении 1:10, фильтровали через нейлоновый фильтр с диаметром пор 150 мкм, определяли методом количественной полимеразной цепной реакции (ПЦР) общую бактериальную массу в копиях ДНК/мл, что принимали за эквивалент КОЕ/мл.  Фекальную взвесь вносили однократно в начале эксперимента в реакторы в концентрации, соответствующей физиологическим значениям для имитированных отделов кишечника [14], рассчитанных исходя из исходной концентрации бактерий в фекальной суспензии и объема соответствующего реактора: в реактор-ДПК до количества Escherichia coli 102 КОЕ/мл (2 lg КОЕ/мл), в реактор-ТК – до количества общей бактериальной массы 1012 КОЕ/мл (12 lg КОЕ/мл).

Для имитации желудочного сока и кишечного химуса использовали концентрации ферментов и желчных солей в соответствии с рекомендациями INFOGEST [15]. Состав искусственного желудочного сока: 50 мМ NaCl, пепсин свиной сывороточный (2000 U/мл). К полученному раствору добавляли 0,5 М HCl до достижения значения pH 3,0. Приготовленный раствор стерилизовали фильтрацией через мембранные фильтры с диаметром пор 0,2 мкм (Biofil, Китай). Экспозиция в реакторе-желудок составляла 120 минут, после чего весь объем перекачивался в реактор-ДПК один раз в сутки.

В качестве основы искусственного дуоденального химуса использовали 1% мясо-пептонный бульон с добавлением 0,5% лактозы, который обеспечивал необходимое содержание аминокислот и пептидов, характерное для частично переваренной белковой пищи в тонком кишечнике. Ферментативная активность искусственного химуса достигалась путем добавления панкреатина свиного (CDH, Индия) с нормированной липазной активностью 2000 U/мл. В качестве компонентов желчи добавляли таурохолат натрия 1,5 мг/мл. Физиологический уровень pH 6,5-6,8 искусственного химуса поддерживали введением 1М раствора гидрокарбоната натрия. Скорость перекачки содержимого реактора-ДПК в реактор-ТК составляла 20-22 мл каждые 4 часа, объем в реакторе-ДПК поддерживался постоянным за счет периодического добавления свежего искусственного дуоденального химуса.

Для предотвращения влияния остаточной желчи/ферментов и обеспечения роста анаэробных консорциумов в реакторе-ТК после перекачки содержимого из реактора-ДПК вводили до достижения заданных параметров буферную среду: 100 мМ NaCl, 5 мМ K₂HPO₄, 5 мМ KH₂PO₄, 100 мМ NaHCO₃, 0,5 мМ MgCl₂, 1,5 мМ CaCl₂, 0,05% L-цистеин-HCl, pH 6,8–7,0. Каждые 24 часа проводили сброс до 50-60 % от объема содержимого ТК, объем в реакторе-ДПК поддерживался за счет перекачки содержимого из ДПК и введения буферной среды.

Отбор образцов из реакторов ДПК и ТК проводили один раз в сутки перед этапом перекачки. Для микробиологического исследования готовили десятикратные разведения образцов в тиогликолевом буфере от 10-1 до 10-8. Из разведений производили высевы по 0,1 мл на соответствующие агаризованные среды и по 1,0 мл в высокий столбик на среды для определения бифидобактерий и клостридий. Посев материала производили на универсальные и дифференциально-диагностические среды: ГРМ-агар, Бифидум-среда, MRS-агар, агар Эндо, Колумбийский агар, Стафилококкагар, среда Вильсон-Блера производства (ФБУН ГНЦ ПМБ, Россия). Посевы инкубировали при +37°С. Степени дисбиотических изменений определяли согласно ОСТ 91500.11.0004-2003 «Протокол ведения больных. Дисбактериоз кишечника».

Качественные и количественный анализ микробиоценоза биоматериала от донора и образцов из ИЖКТ проводили методом ПЦР в режиме реального времени с использованием набора реагентов «Колонофлор-16 (премиум)» (Альфалаб», Россия). Набор реагентов предназначен для выявления ДНК облигатных представителей микрофлоры толстого кишечника (бифидобактерий, лактобацилл, кишечной палочки), а также условно-патогенных и патогенных микроорганизмов. Выделение ДНК осуществляли с помощью набора ДНК-сорб-В (ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии, Россия). Постановку ПЦР проводили в соответствии с инструкцией производителя [https://alphalabs.ru/produkcziya/test-sistemyi-dlya-issledovaniya-sostava-mikrobiotyi-tolstogo-kishechnika/] на амплификаторе детектирующем ДТ-96 (ДНК-Технология, Россия).

После внесения биологического материала в виде фекальной суспензии донора в реакторы ДПК и ТК в течение 35 дней (период наблюдения) проводили оценку стабильности микробиоценоза, контролируя показатели бактериологическим методом и количественной ПЦР. Критериями валидации ИЖКТ считали: соответствие микробного профиля искусственного микробиоценоза клиническому профилю исходного образца; стабильность сформированного микробного сообщества в течение периода наблюдения по ключевым таксонам.

Для статистических расчетов был использован пакет прикладных программ Microsoft Exсel 2010, IBM SPSS Statistics 26.0. Микробиологические данные представлены в виде среднего значения ± стандартное отклонение. Для определения периода стабилизации микробного сообщества анализировали динамику изменений численности основных бактериальных популяций в течение 35 дней культивирования. Расчет коэффициента вариации производился по формуле: CV = (σ / μ) × 100%, где σ – стандартное отклонение, μ – среднее арифметическое значение. Порог в 20% изменчивости или 80% сходства был установлен в качестве критерия стабильности [16].

Результаты

В результате анализа образца faeces от донора в ПЦР и бактериологическим методом выявлены значительные нарушения качественного и количественного состава микрофлоры, соответствующие дисбактериозу III степени, характеризующиеся критическим дефицитом облигатной микрофлоры и избыточным ростом условно-патогенных микроорганизмов. Общая бактериальная масса в ПЦР превысила верхнюю границу референсного интервала, указывая на избыточный бактериальный рост в толстом кишечнике (таблица 1). Бактериологическое исследование также подтвердило высокую общую микробную нагрузку 12 lg КОЕ/мл.

Среди облигатной микрофлоры отмечено снижение популяций лактобактерий на 1,15-2,15 lg ниже референсных значений, и бифидобактерий до 7,60 lg копий ДНК/мл, что соответствует 25-кратному снижению относительно нижней границы нормы. Результаты бактериологического исследования подтвердили дефицит лактобактерий – на MRS-агаре выявлено только 5,78 lg КОЕ/мл. При этом культуральное исследование на Бифидум-среде показало еще более выраженное снижение количества бифидобактерий до 6 lg КОЕ/мл, что объясняется возможностью выявления молекулярно-генетическими методами ДНК погибших бактериальных клеток.

Наиболее критичным являлось превышение содержания условно-патогенных микроорганизмов. Выявление Citrobacter spp. в концентрации 12,48 lg копий ДНК/мл, что превышает референсные значения более чем в 10⁸ раз, свидетельствует о массивной колонизации кишечника условно-патогенными энтеробактериями. Также зарегистрировано превышение нормальных значений для Akkermansia muciniphila (12,30 lg копий ДНК/мл при норме не более 11 lg копий ДНК/мл) и незначительное повышение содержания стрептококков (6×10⁸ КОЕ/г при норме не более 10⁸ КОЕ/г), Acinetobacter spp. (6,60 lg копий ДНК/мл при норме не более 6 lg копий ДНК/мл) и Streptococcus spp. (8,78 lg копий ДНК/мл при допустимом уровне не более 8 lg копий ДНК/мл). Патогенные микроорганизмы (Salmonella spp., Shigella spp., Clostridium difficile, Clostridium perfringens, энтеропатогенная E. coli) не обнаружены. Однако культуральное исследование на среде Вильсон-Блер показало наличие сульфитредуцирующих клостридий в количестве 5 lg КОЕ/мл, что также является признаком дисбиотических нарушений.

Комплексное исследование позволило охарактеризовать выраженные нарушения микробиоты кишечника донора и определить показатели для контроля формирования модели дисбактериоза ЖКТ в нашем эксперименте. Внесение подготовленной фекальной взвеси в биореакторную систему проводилось с учетом физиологических градиентов микробной обсемененности различных отделов желудочно-кишечного тракта. В качестве индикаторного микроорганизма, позволяющего оценить динамику изменений в искусственной модели ДПК при длительном непрерывном культивировании, был выбран вид E. coli, в реакторе-ДПК была достигнута целевая концентрация E. coli 2 lg КОЕ/мл, что соответствует уровню бактериальной обсемененности тонкого кишечника. В реакторе-ТК общая бактериальная масса составила 12 lg копий ДНК /мл, моделируя высокую концентрацию микроорганизмов, характерную для толстой кишки.

Сравнительный анализ микробного профиля модели ТК с исходным образцом продемонстрировал высокую степень воспроизводимости ключевых характеристик дисбактериоза III степени на протяжении 35-дневного периода наблюдения (таблица 1).  Нами были выбраны две контрольные точки для сопоставления модели дисбактериоза в реакторе-ТК с исходным образцом и референсными значениями – 8-й день культивирования в реакторе после периода адаптации бактерий к искусственной системе и 35-й день по окончании наблюдения. В результате определения общей бактериальной массы показано поддержание исходного уровня: 13,21 ± 0,20 lg копий ДНК/мл на 8-й день и 13,38 ± 0,19 lg копий ДНК/мл на 35-й день практически соответствовали исходному значению 13,30 lg копий ДНК/мл, что свидетельствовало о сохранении общей биомассы микроорганизмов в биореакторной системе.

При исследовании количества основных представителей облигатной микрофлоры выявлены изменения характерные для исходного образца faeces: значительное снижение относительно референсных значений количества Bifidobacterium spp. с незначительными колебаниями от 7,86 ± 0,08 lg копий ДНК/мл на 8-й день до 7,90 ± 0,01 lg копий ДНК/мл на 35-й день, и Lactobacillus spp. от 5,32 ± 0,15 lg копий ДНК/мл до 4,30 ± 0,07 lg копий ДНК/мл, соответственно.

Для основных представителей анаэробной микрофлоры толстой кишки Bacteroides spp. и Faecalibacterium prausnitzii показано превышение верхней границы референсных значений при сохранении соотношения Bfr/Fprau в пределах нормы, что также соответствовало дисбиотическим показателям биологического образца донора.

Выраженное превышение референсных значений установлено для E. coli, Citrobacter spp., A. muciniphila, Acinetobacter spp. и Streptococcus spp. В модельной системе ТК зарегистрировано увеличение количества C. perfringens и Enterobacter spp., не обнаруженных методом ПЦР в образце faeces, что было обусловлено присутствием данных микроорганизмов в концентрациях ниже порога чувствительности метода.  Колонизация биореактора этими представителями обеспечила дополнительные критерии дисбактериоза.

Оценку стабильности и вариабельности микробного сообщества проводили с использованием коэффициентов вариации (CV) микробного сообщества в обоих модельных реакторах на протяжении 35-дневного периода культивирования (таблица 2). В реакторе-ДПК популяция E. coli достигла стабильного состояния уже в первую неделю эксперимента, демонстрируя CV = 11,54% в период 1-7 дней с последующим снижением до 11,35% на второй неделе. Наименьшая вариабельность отмечена в период с 15 по 35 дни, что свидетельствовало о достижении устойчивого равновесного состояния.

В реакторе-ТК в первую неделю культивирования критически высокую вариабельность (CV > 20%) демонстрировали несколько ключевых популяций: C. perfringens (CV = 40,13%), что могло быть связано с процессом первичной колонизации и адаптации к анаэробным условиям, а также Enterobacter spp. (CV = 27,12%), и Enterococcus spp. (CV = 19,10%), показатель которых находился на пороге критического значения.

Во втором периоде наблюдения (8-14 дни) большинство популяций значительно снизили свою вариабельность: C. perfringens до CV = 9,04%, Enterobacter spp. до CV = 12,41%, Enterococcus spp. до CV = 7,89%. К третьему периоду (15-21 дни) практически все популяции достигли стабильного состояния с коэффициентами вариации менее 10%.

Заключительный период наблюдения (22-35 дни) характеризовался достижением максимальной стабильности микробного сообщества. Большинство популяций демонстрировали CV < 5%: Bifidobacterium spp. (CV = 0,25%), F. prausnitzii (CV = 0,35%), Citrobacter spp. (CV = 0,38%), что указывало на формирование устойчивого микробного консорциума.

Наиболее стабильными на протяжении всего периода наблюдения оказались представители основной анаэробной микрофлоры толстой кишки Bacteroides spp. и F. prausnitzii, а общая бактериальная масса варьировала в пределах CV = 0,75-6,35%. Данные показатели свидетельствовали о высокой адаптивности основных представителей кишечной микрофлоры к условиям биореакторной системы.

Обсуждение результатов

Возможность моделирования и длительного поддержания стабильного дисбиотического профиля создает основу для изучения эффективности пробиотических препаратов, пребиотиков и других корректирующих воздействий, поскольку их эффективность при воздействии на здоровый и нарушенный микробиоценоз может кардинально различаться.

Использование трехреакторной системы «желудок – ДПК – ТК» позволит обеспечить адекватное моделирование воздействия градиентов pH, компонентов желудочного сока, желчи, времени транзита на вводимые в систему препараты, и оценить их влияние на микробиоценоз толстой кишки. Установленные параметры имеющейся установки ИЖКТ, включающие физические факторы (температура, газообмен, скорость перемешивания и перекачивания), и химические факторы (состав искусственного желудочного сока и химуса) позволили поддерживать концентрацию аэробных и анаэробных групп микроорганизмов, не допуская их критической гибели или «вымывания» из системы. Использование в качестве основы для кишечного химуса мясо-пептонного бульона с добавлением лактозы позволило обеспечить питательный субстрат, имитирующий по аминокислотному и углеводному составу пищу, поступающую в ЖКТ in vivo, и поддерживающий рост основных таксонов.

Комплексная валидация разработанной биореакторной модели проводилась на основании соответствия микробных профилей исходному клиническому материалу и долгосрочной стабильности сформированного микробного сообщества с использованием ПЦР. Применение молекулярно-генетического метода обеспечило качественный и количественный мониторинг трудно культивируемых анаэробов, преобладающих в ЖКТ человека. Бактериологический метод при оценке микробиоценоза в биореакторах применялся как дополнительный для контроля жизнеспособности лакто- и бифидобактерий, а также для подсчета групп микроорганизмов, присутствующих в образцах в низких концентрациях, например, E. coli в реакторе-ДПК.

Задачей моделирования реакторов-желудок и ДПК являлось обеспечение физико-химических условий (pH, ферментов, солей желчных кислот), которые при дальнейшем применении модели могут оказывать воздействие на вводимые в систему препараты, влияя на их эффективность. В связи с этим, мы не преследовали цель моделировать микробиоценозы желудка и двенадцатиперстной кишки, отличающиеся значительно более низким количеством микроорганизмов. В качестве индикаторного микроорганизма выбрали одного представителя – E. coli, для контроля численности бактерий в результате перекачивания содержимого между реакторами. Достигнутые значения коэффициента вариации менее целевых 20 % свидетельствуют о стабилизации численности популяции E. coli и, соответственно, об оптимальных параметрах, таких как скорость и объем обмена, при моделировании системы биореакторов.

 В реакторе-ТК были воспроизведены дисбиотические изменения облигатной микрофлоры, установленные для образца от донора, в том числе сниженное количество Lactobacillus spp., которое является одним из наиболее часто регистрируемых нарушений при дисбактериозе у детей до 7 лет [17]. Подтверждено моделирование избыточного роста условно-патогенной микрофлоры (Citrobacter spp., C. perfringens, Acinetobacter spp., Streptococcus spp.) в концентрациях, превышающих нормативные значения, что характерно для дисбиоза III степени.

Доминирующим таксоном в модели ТК являлся род Bacteroides, что соответствует микробиому кишечника in vivo [18]. Эта группа обладает разнообразными системами утилизации полисахаридов, позволяющими эффективно использовать пищевые длинноцепочечные полисахариды, недоступные хозяину, и продуцируют короткоцепочечные жирные кислоты, критически важные для целостности слизистой оболочки кишечника и иммунной регуляции. Однако при дисбиотических состояниях некоторые штаммы могут стать условно-патогенными микроорганизмами [19]. В полученной нами модели дисбиоза созданы условия для стабилизации численности Bacteroides spp. выше референсных значений, что является важным валидационным критерием. Вместе с тем было обеспечено поддержание отношения Bacteroides spp./F. prausnitzii в пределах физиологических значений, что соответствовало исходному образцу от донора. Нарушение данного соотношения ассоциировано с развитием воспалительных заболеваний в организме человека [20].

Применение порогового значения коэффициента вариации 20% в качестве критерия стабильности основано на результатах других исследователей [16]. Наши результаты демонстрируют, что численность ключевых популяций бактерий достигла стабильности уже с 8-го дня эксперимента.  Для доминирующих Bacteroides spp. и F. prausnitzii установлена CV < 5% уже в первую неделю моделирования, что свидетельствует о высокой адаптивности основных представителей анаэробной микрофлоры. Период от 8 до 14 дней можно рассматривать как минимальный срок, необходимый для формирования стабильного искусственного микробиоценоза, воспроизводящего характерные особенности дисбиотических нарушений.

Заключение

В ходе проведенного исследования успешно разработана и валидирована методика экспериментального моделирования дисбактериоза детского кишечника с использованием системы искусственного ЖКТ. Созданная модель обеспечивает воспроизведение основных характеристик детского дисбактериоза, включая дефицит облигатной микрофлоры (Lactobacillus spp. и Bifidobacterium spp.) и избыточный рост условно-патогенных микроорганизмов (E. coli, C. perfringens, Enterobacter spp.), а также поддержание стабильного дисбиотического профиля в течение 35-дневного периода наблюдения.

Разработанная модель открывает новые возможности для углубленного изучения патогенетических механизмов нарушений микробиоценоза в детском возрасте, скрининга и оценки эффективности пробиотических препаратов, пребиотиков и других корректирующих воздействий в условиях, приближенных к физиологическим. 

Таблица 1. Показатели микробиоценоза образца faeces и модели толстой кишки по результатам ПЦР

Table 1. Indicators of microbiocenosis of faeces sample and colon model based on PCR results

Показатель

 

Indicator

Референсные значения, lg копий ДНК/мл

Reference values, lg DNA copies/ml

Образец faeces, lg копий ДНК/мл

 

Faeces sample, lg DNA copies/ml 

Реактор ТК, lg копий ДНК/мл (среднее ± SD) на 8 день

 

Colon reactor, lg DNA copies/ml (mean ± SD) on day 8

Реактор ТК, lg копий ДНК/мл (среднее ± SD) на 35 день

 

Colon reactor, lg DNA copies/ml (mean ± SD) on day 35

Общая бактериальная масса

11 - 13

13,30

13,21 ± 0,20

13,38 ± 0,09

Lactobacillus spp.

7 - 8

5,85

5,32 ± 0,15

4,30 ± 0,07

Bifidobacterium spp.

9 - 10

7,60

7,86 ± 0,08

7,90 ± 0,01

Escherichia coli

6 - 8

7,90

8,90 ± 0,03

11,89 ± 0,17

Bacteroides spp.

9 - 12

13,30

13,14 ± 0,11

13,25 ± 0,03

F. prausnitzii

8 - 11

12,30

11,39 ± 0,02

11,38 ± 0,01

Bacteroides thetaomicron

допустимо любое количество

-

-

-

A.muciniphila

не более 11

12,30

11,89 ± 0,11

12,22 ± 0,01

Enterococcus spp.

не более 8

6,60

6,82 ± 0,29

7,03 ± 0,15

C. perfringens

-

-

10,47 ± 0,03

5,26 ± 0,14

Proteus vulgaris/mirabilis

не более 4

-

-

-

Citrobacter spp.

не более 4

12,48

8,92 ± 0,03

7,79 ± 0,02

Enterobacter spp.

не более 4

-

4,34±0,15

4,61±0,03

Fusobacterium nucleatum

-

-

-

-

Parvimonas micra

-

-

-

-

Blautia spp.

8 - 11

8,48

8,86 ± 0,23

9,44 ± 0,13

Acinetobacter spp.

не более 6

6,60

7,17 ± 0,10

7,85 ± 0,11

Streptococcus spp.

не более 8

8,78

8,69 ± 0,10

8,97 ± 0,06

Eubacterium rectale

8 - 11

10,00

9,56 ± 0,9

9,85 ± 0,06

Roseburia inulinivorans

8 - 10

8,90

8,23 ± 0,04

8,37 ± 0,07

Prevotella spp.

не более 11

8,00

8,34 ± 0,11

9,27 ± 0,12

Methanobrevibacter smithii

не более 10

-

-

-

Methanosphaera stadmanae

не более 6

-

-

-

Ruminococcus spp.

не более 11

9,30

9,06 ± 0,19

8,97 ± 0,17

Bacteroides spp. / F. prausnitzii (рассчитано для КОЕ/мл)

0,01-100

10

72,7

83,3

* «-» – не обнаружено

 

 

 

 

Таблица 2. Вариабельность микробиома модельных реакторов ДПК и ТК

Table 2. Variability of microbiome of model reactors of duodenum and colon

Показатель

1-7 дни CV (%)

8-14 дни CV (%)

15-21 дни CV (%)

22-35 дни CV (%)

Реактор-ДПК

E. coli

11,54

11,35

7,79

8,69

Реактор-ТК

Общая бактериальная масса

2,37

2,23

6,35

0,75

Lactobacillus spp.

13,76

10,53

1,73

4,32

Bifidobacterium spp.

6,95

6,53

2,22

0,25

E. coli

16,36

8,83

4,81

2,34

Bacteroides spp.

2,22

1,58

2,36

0,83

F. prausnitzii

2,95

0,44

0,35

0,35

A. muciniphila

2,61

3,41

0,42

0,58

Enterococcus spp.

19,10

7,89

4,00

3,12

C. perfringens

40,13

9,04

5,91

13,02

Citrobacter spp.

6,08

4,87

0,38

0,38

Enterobacter spp.

27,12

12,41

3,92

6,16

Blautia spp.

4,84

3,21

2,45

1,91

Acinetobacter spp.

16,19

4,01

3,38

1,42

Streptococcus spp.

4,81

1,40

1,40

1,48

Eubacterium rectale

5,25

1,77

0,92

0,92

Roseburia inulinivorans

4,81

2,39

1,67

1,43

Prevotella spp.

3,31

2,59

3,30

1,72

Ruminococcus spp.

4,22

4,31

2,58

2,45

 

 

×

About the authors

Olga S. Chemisova

Don State Technical University

Author for correspondence.
Email: chemisova@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-4059-2878
SPIN-code: 1129-7436
Scopus Author ID: 6505888018

Cand. Sci. (Biol.), Associate Professor of the Department of Bioengineering

Russian Federation, 1 Gagarina sq., Rostov on Don, 344000

Daria A. Sedova

Don State Technical University

Email: dased0va@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1194-7251
SPIN-code: 6197-7220

Senior Teacher of the Department of Bioengineering

Russian Federation, 1 Gagarina sq., Rostov on Don, 344000

Sergey N. Golovin

Don State Technical University

Email: labbiobez@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1929-6345
SPIN-code: 5345-4005

Researcher at the Research Laboratory “Medical Digital Images Based on the Basic Model”

1 Gagarina sq., Rostov on Don, 344000

Alexey M. Ermakov

Don State Technical University

Email: amermakov@ya.ru
ORCID iD: 0000-0002-9834-3989
SPIN-code: 5358-3424

Doctor of Biological Sciences, Director of the Institute of Living Systems

Russian Federation, 1 Gagarina sq., Rostov on Don, 344000

References

  1. Sender R, Fuchs S, Milo R. Revised Estimates for the Number of Human and Bacteria Cells in the Body. PLoS Biol. 2016;14(8):e1002533. doi: 10.1371/journal.pbio.1002533
  2. Almeida A, Mitchell AL, Boland M, et al. A new genomic blueprint of the human gut microbiota. Nature. 2019;568(7753):499-504. doi: 10.1038/s41586-019-0965-1
  3. Rinninella E, Raoul P, Cintoni M, et al. What is the Healthy Gut Microbiota Composition? A Changing Ecosystem across Age, Environment, Diet, and Diseases. Microorganisms. 2019;7(1):14. doi: 10.3390/microorganisms7010014
  4. Tamburini S, Shen N, Wu HC, Clemente JC. The microbiome in early life: implications for health outcomes. Nat Med. 2016;22(7):713-722. doi: 10.1038/nm.4142
  5. Voroshilina ES, Moskvina MV, Kirillov MYu, et al. Fundamental bases of modern approaches to the assessment of gut microbiota in children. Neonatology: News, Opinions, Training. 2023;11(3):47-59. doi: 10.33029/2308-2402-2023-11-3-47-59. EDN: LAWLUP (In Russian).
  6. Kalashnikova IG, Nekrasova AI, Makarov VV, et al. Osobennosti mikrobioty kishechnika pri atopicheskom dermatite i pishchevoi allergii u detei [Features of gut microbiota in atopic dermatitis and food allergy in children]. Laboratory Diagnostics. Eastern Europe. 2024;13(S1):300-302. EDN: BUFJCU
  7. Ma T, Bu S, Nzerem AC, et al. Association of the Infant Gut Microbiome with Temperament at Nine Months of Age: A Michigan Cohort Study. Microorganisms. 2024;12(1):214. doi: 10.3390/microorganisms12010214
  8. Schoultz I, Claesson MJ, Dominguez-Bello MG, et al. Gut microbiota development across the lifespan: Disease links and health-promoting interventions. J Intern Med. 2025;297(6):560-583. doi: 10.1111/joim.20089
  9. Kozlovskiy AA. Current aspects of intestinal dysbiosis in children. Pediatrics. Eastern Europe. 2022;10(4):576-590. doi: 10.34883/PI.2022.10.4.012 EDN: VPCQWL
  10. Zhu W, Zhang X, Wang D, Yao Q, Ma GL, Fan X. Simulator of the Human Intestinal Microbial Ecosystem (SHIME®): Current Developments, Applications, and Future Prospects. Pharmaceuticals (Basel). 2024;17(12):1639. doi: 10.3390/ph17121639
  11. Marzorati M, Vanhoecke B, De Ryck T, et al. The HMI™ module: a new tool to study the Host-Microbiota Interaction in the human gastrointestinal tract in vitro. BMC Microbiol. 2014;14:133. doi: 10.1186/1471-2180-14-133
  12. Isenring J, Bircher L, Geirnaert A, Lacroix C. In vitro human gut microbiota fermentation models: opportunities, challenges, and pitfalls. Microbiome Res Rep. 2023;2:2. http://dx.doi.org/10.20517/mrr.2022.15
  13. Biagini F, Daddi C, Calvigioni M, et al. Designs and methodologies to recreate in vitro human gut microbiota models. Bio-des Manuf. 2023;6:298–318. https://doi.org/10.1007/s42242-022-00210-6
  14. O’Hara AM, Shanahan F. The gut flora as a forgotten organ. EMBO Rep. 2006;7(7):688-693. doi: 10.1038/sj.embor.7400731
  15. Brodkorb A, Egger L, Alminger M, et al. INFOGEST static in vitro simulation of gastrointestinal food digestion. Nat Protoc. 2019;14:991–1014. https://doi.org/10.1038/s41596-018-0119-1
  16. Possemiers S, Verthé K, Uyttendaele S, Verstraete W. PCR-DGGE-based quantification of stability of the microbial community in a simulator of the human intestinal microbial ecosystem. FEMS Microbiol Ecol. 2004;49(3):495-507. doi: 10.1016/j.femsec.2004.05.002
  17. Репецкая М.Н., Бурдина О.М., Торопова Е.А. Дисбиотические нарушения кишечника у детей в современных условиях // Вятский медицинский вестник. 2017; 4(56):19–23. EDN: YLYIZI
  18. Zafar H, Saier MH Jr. Gut Bacteroides species in health and disease. Gut Microbes. 2021;13(1):1-20. doi: 10.1080/19490976.2020.1848158
  19. Muramatsu MK, Winter SE. Nutrient acquisition strategies by gut microbes. Cell Host Microbe. 2024;32(6):863-874. doi: 10.1016/j.chom.2024.05.011
  20. Sitkin SI, Vakhitov TYa, Tkachenko EI, et al. Gut microbiota in ulcerative colitis and celiac disease. Experimental and Clinical Gastroenterology. 2017;(1):137. EDN: ZFVTVN

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: серия ПИ № ФС 77 - 78166 от 20.03.2020.