Experimental modeling of pediatric intestinal dysbiosis using an artificial gastrointestinal tract bioreactor system

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Traditional microbial culture methods cannot replicate the complex intermicrobial interactions characteristic of the intestinal microbiota in vivo. Therefore, the development and use of modern bioreactor systems for experimental modeling of pediatric intestinal dysbiosis are relevant, as they ensure standardized experimental conditions and reproducibility of results without ethical limitations.

AIM: The study aimed to develop and validate a method for experimental modeling of pediatric intestinal dysbiosis using an artificial gastrointestinal tract bioreactor system to study the pathogenic mechanisms of microbiota imbalance and assess the efficacy of corrective interventions.

METHODS: The study was performed using an automated gastrointestinal tract modeling system consisting of three reactors (stomach, duodenum, colon) with controlled temperature, pH, and anaerobic conditions. A stool sample from a six-year-old donor was used. The observation period was 35 days following fecal suspension inoculation into the reactors. Validation criteria included the correspondence between the microbial profile of the artificial microbiota and the clinical profile of the initial sample, and stability of the microbial consortium by key taxa. Evaluation methods included bacteriological culture on selective media and quantitative polymerase chain reaction using the Kolonoflor-16 panel. A coefficient of variation ≤20% for major bacterial populations was established as the stability criterion.

RESULTS: Polymerase chain reaction and bacteriological testing of the initial stool sample revealed a critical deficiency of obligate microbiota (reduced lactobacilli and bifidobacteria) and excessive growth of opportunistic microorganisms, consistent with grade III dysbiosis. The developed bioreactor model successfully reproduced dysbiotic alterations. The total bacterial mass in the colon reactor was 13.21 ± 0.20 log DNA copies/mL on day 8 and 13.38 ± 0.09 log DNA copies/mL on day 35 with baseline 13.30 log DNA copies/mL. The model reproduced the key characteristics of pediatric dysbiosis, including obligate microbiota deficiency (Lactobacillus spp., Bifidobacterium spp.) and overgrowth of opportunistic microorganisms (E. coli, C. perfringens, Enterobacter spp., etc.). Stability analysis demonstrated coefficients of variation <20% for all key bacterial populations starting from week 2 of cultivation. The model ensured stable reproduction of grade III intestinal dysbiosis throughout the 35-day observation period.

CONCLUSION: A method for experimental modeling of pediatric intestinal dysbiosis using an artificial gastrointestinal tract system has been successfully developed and validated. This model provides new opportunities for in-depth study of pathogenetic mechanisms of microbiota disturbances in childhood, as well as for screening and evaluating the efficacy of probiotics, prebiotics, and other corrective interventions under conditions approximating physiological ones.

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

Cand. Sci. (Biology)

Russian Federation, Rostov-on-Don

Darya A. Sedova

Don State Technical University

Email: dased0va@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1194-7251
SPIN-code: 6197-7220
Russian Federation, Rostov-on-Don

Sergey N. Golovin

Don State Technical University

Email: labbiobez@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-1929-6345
SPIN-code: 5345-4005
Russian Federation, Rostov-on-Don

Alexey M. Ermakov

Don State Technical University

Email: amermakov@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9834-3989
SPIN-code: 5358-3424
Russian Federation, Rostov-on-Don

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. Fundamentals of modern approaches to assessing gut microbiota in children. Neonatology: News, Views, Education. 2023;11(3):47–59. doi: 10.33029/2308-2402-2023-11-3-47-59 EDN: LAWLUP
  6. Kalashnikova IG, Nekrasova AI, Makarov VV, et al. Features of gut microbiota in atopic dermatitis and food allergy in children. Laboratory Diagnostics. Eastern Europe. 2024;13(S1):300–302. (In Russ.) 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. Kozlovsky AA. Topical 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, et al. 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(1):2. doi: 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. 2022;6(10):298–318. doi: 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(4):991–1014. doi: 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. Repetskaya MN, Burdina OM, Toropova EA. Dysbiotic bowel disorders in children under modern conditions. Medical Newsletter of Vyatka. 2017;(4):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 Journal. 2017;(1):8–30. EDN: ZFVTVN

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

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


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».