Связь кишечного микробиома и метаболома у лиц с сахарным диабетом 2-го типа и ожирением с динамикой лабораторных показателей после бариатрических вмешательств
- Авторы: Шестакова Е.А.1, Клименко Н.С.2, Покровская Е.В.1, Синеокая М.С.1, Кошечкин С.И.2, Одинцова В.Е.2, Шестакова М.В.1
-
Учреждения:
- ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России
- ООО «Нобиас Технолоджис»
- Выпуск: Том 27, № 12 (2025): Коморбидность в клинике внутренних болезней
- Страницы: 762-770
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/2075-1753/article/view/380227
- DOI: https://doi.org/10.26442/20751753.2025.12.203516
- ID: 380227
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Обоснование. Известно, что кишечное микробное сообщество оказывает существенное влияние на здоровье организма хозяина. В частности, показано, что изменения в составе и метаболическом потенциале микробиоты имеют место при ожирении и сахарном диабете (СД). Однако открытым остается вопрос о влиянии микробиоты на изменение метаболических показателей после бариатрических операций.
Цель. Изучить влияние состава микробиома кишечника пациентов с ожирением и СД 2-го типа (СД 2) на динамику лабораторных показателей заболевания после бариатрической операции.
Материалы и методы. В исследование включались пациенты с СД 2 и ожирением ≥2-й степени, методом лечения которых выбрана бариатрическая операция (гастрошунтирование). До операции, а также через 6 и 12 мес у включенных пациентов исследованы антропометрические, лабораторные параметры, собран кал для исследования кишечной микробиоты. Состав микробиоты определен путем секвенирования гена 16S рРНК для образцов стула. Для ряда пациентов также исследован метаболом стула.
Результаты. После оперативного вмешательства наряду со снижением массы тела отмечались значимая положительная динамика гликемии, параметров липидного спектра, снижение инсулинорезистентности. По уровню 25(ОН) витамина D, кальция пациенты не достигали целевых значений. Найдены таксоны, представленность которых до операции ассоциирована с динамикой паратиреоидного гормона и 25(ОН) витамина D. Порядок Verrucomicrobiales отрицательно ассоциирован с положительной динамикой 25(ОН) витамина D, а порядок Fusobacteriales, включающий производителей сероводорода в кишечнике, – положительно с динамикой паратиреоидного гормона. Интересно, что данные бактерии также оказались повышены у пациентов с более высоким уровнем общего холестерина до вмешательства, а другие производители сероводорода в кишечнике – с уровнем С-пептида. Значимых ассоциаций между метаболомом и динамикой клинических показателей не получено, однако изучена корреляционная структура микробиомных и метаболомных данных у пациентов с ожирением.
Заключение. В исследовании выявлена ассоциация ряда представителей кишечной микробиоты и метаболических параметров после бариатрических вмешательств. Полученные результаты являются пилотными и при воспроизведении в будущем могут позволить прогнозировать эффекты хирургического лечения ожирения и СД 2 на основе состава микробиоты.
Об авторах
Екатерина Алексеевна Шестакова
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России
Автор, ответственный за переписку.
Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6612-6851
д-р мед. наук, гл. науч. сотр.
Россия, МоскваНаталья Сергеевна Клименко
ООО «Нобиас Технолоджис»
Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-9640-0102
канд. биол. наук, биоинформатик
Россия, МоскваЕлена Владиславовна Покровская
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России
Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-5268-430X
науч. сотр.
Россия, МоскваМария Сергеевна Синеокая
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России
Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0009-0009-7343-687X
канд. мед. наук, бариатрический хирург
Россия, МоскваСтанислав Игоревич Кошечкин
ООО «Нобиас Технолоджис»
Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-7389-0476
канд. биол. наук, дир. по науке
Россия, МоскваВера Евгеньевна Одинцова
ООО «Нобиас Технолоджис»
Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1897-4033
рук. отд. биоинформатики
Россия, МоскваМарина Владимировна Шестакова
ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии им. акад. И.И. Дедова» Минздрава России
Email: katiashestakova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5057-127X
акад. РАН, д-р мед. наук, проф.
Россия, МоскваСписок литературы
- Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под ред. И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, О.Ю. Сухаревой. 12-й вып. М., 2025 [Algoritmy spetsializirovannoi meditsinskoi pomoshchi bolnym sakharnym diabetom. Pod red. II Dedova, MV Shestakovoi, OYu Sukharevoi. 12-y vyp. Moscow, 2025 (in Russian)].
- Cui BB, Wang GH, Li PZ, et al. Long-term outcomes of Roux-en-Y gastric bypass versus medical therapy for patients with type 2 diabetes: a meta-analysis of randomized controlled trials. Surg Obes Relat Dis. 2021;17(7):1334-43. doi: 10.1016/j.soard.2021.03.001
- Liu C, Xu Q, Dong S, et al. New mechanistic insights of anti-obesity by sleeve gastrectomy-altered gut microbiota and lipid metabolism. Front Endocrinol (Lausanne). 2024;15:1338147. doi: 10.3389/fendo.2024.1338147
- Le Chatelier E, Nielsen T, Qin J, et al. Richness of human gut microbiome correlates with metabolic markers. Nature. 2013;500(7464):541-6. doi: 10.1038/nature12506
- Демидова Т.Ю., Лобанова К.Г., Ойноткинова О.Ш. Кишечная микробиота как фактор риска развития ожирения и сахарного диабета 2-го типа. Терапевтический архив. 2020;92(10):97-104 [Demidova TYu, Lobanova KG, Oinotkinova OS. Gut microbiota is a factor of risk for obesity and type 2 diabetes. Terapevticheskii Arkhiv (Ter. Arkh.). 2020;92(10):97-104 (in Russian)]. doi: 10.26442/00403660.2020.10.000778. EDN KEIMGW
- Gibiino G, Binda C, Cristofaro L, et al. Dysbiosis and Gastrointestinal Surgery: Current Insights and Future Research. Biomedicines. 2022;10(10):2532. doi: 10.3390/biomedicines10102532
- Hugerth LW, Wefer HA, Lundin S, et al. DegePrime, a program for degenerate primer design for broad-taxonomic-range PCR in microbial ecology studies. Appl Environ Microbiol. 2014;80(16):5116-23. doi: 10.1128/AEM.01403-14
- Merkel AYu, Tarnovetskii IYu, Podosokorskaya OA, Toshchakov AV. Analysis of 16S rRNA Primer Systems for Profiling of Thermophilic Microbial Communities. Microbiology. 2019;88:671-80. doi: 10.1134/s0026261719060110
- Fadrosh DW, Ma B, Gajer P, Sengamalay N, et al. An improved dual-indexing approach for multiplexed 16S rRNA gene sequencing on the Illumina MiSeq platform. Microbiome. 2014;2(1):6. doi: 10.1186/2049-2618-2-6
- Efimova D, Tyakht A, Popenko A, et al. Knomics-Biota – a system for exploratory analysis of human gut microbiota data. BioData Min. 2018;11:25. doi: 10.1186/s13040-018-0187-3
- Callahan BJ, McMurdie PJ, Rosen MJ, et al. DADA2: High-resolution sample inference from Illumina amplicon data. Nat Methods. 2016;13(7):581-3. doi: 10.1038/nmeth.3869
- Bolyen E, Rideout JR, Dillon MR, et al. Reproducible, interactive, scalable and extensible microbiome data science using QIIME 2. Nat Biotechnol. 2019;37(8):852-7. doi: 10.1038/s41587-019-0209-9
- Bokulich NA, Kaehler BD, Rideout JR, et al. Optimizing taxonomic classification of marker-gene amplicon sequences with QIIME 2's q2-feature-classifier plugin. Microbiome. 2018;6(1):90. doi: 10.1186/s40168-018-0470-z
- Quast C, Pruesse E, Yilmaz P, et al. The SILVA ribosomal RNA gene database project: improved data processing and web-based tools. Nucleic Acids Res. 2013;41(Database issue):D590-6. doi: 10.1093/nar/gks1219
- Gloor GB, Macklaim JM, Pawlowsky-Glahn V, Egozcue JJ. Microbiome Datasets Are Compositional: And This Is Not Optional. Front Microbiol. 2017;8:2224. doi: 10.3389/fmicb.2017.02224
- Odintsova VE, Klimenko NS, Tyakht AV. Approximation of a Microbiome Composition Shift by a Change in a Single Balance Between Two Groups of Taxa. mSystems. 2022;7(3):e0015522. doi: 10.1128/msystems.00155-22
- Rivera-Pinto J, Egozcue JJ, Pawlowsky-Glahn V, et al. Balances: a New Perspective for Microbiome Analysis. mSystems. 2018;3(4):e00053-18. doi: 10.1128/mSystems.00053-18
- Kurtz ZD, Müller CL, Miraldi ER, et al. Sparse and compositionally robust inference of microbial ecological networks. PLoS Comput Biol. 2015;11(5):e1004226. doi: 10.1371/journal.pcbi.1004226
- Blondel VD, Guillaume J-L, Lambiotte R, Lefebvre E. Fast Unfolding of Communities in Large Networks. J Stat Mechan Theory Experiment. 2008;10:P10008. doi: 10.1088/1742-5468/2008/10/P10008
- Langfelder P, Horvath S. WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis. BMC Bioinformatics. 2008;9:559. doi: 10.1186/1471-2105-9-559
- Дедов И.И., Мокрышева Н.Г., Мельниченко Г.А., и др. Клинические рекомендации «Ожирение» Минздрава России. Версия 2024 года. Вестник репродуктивного здоровья. 2025;4(2):14-30 [Dedov II, Mokrysheva NG, Melnichenko GA, et al. Klinicheskie rekomendatsii “Ozhirenie” Minzdrava Rossii. Versia 2024 goda. Vestnik reproduktivnogo zdorovia. 2025;4(2):14-30 (in Russian)]. doi: 10.14341/brh12763
- Мазурина Н.В., Огнева Н.А., Трошина Е.А., и др. Нарушения метаболизма кальция в отдаленном периоде после бариатрических операций. Экспериментальная и клиническая гастроэнтерология. 2013;12:27-32 [Mazurina NV, Ogneva NA, Troshina EA, et al. Narusheniia metabolizma kaltsiia v otdalennom periode posle bariatricheskikh operatsii. Eksperimentalnaia i klinicheskaia gastroenterologiia. 2013;12:27-32 (in Russian)]. EDN SZUUGZ
- Smelt HJM, Pouwels S, Smulders JF, Hazebroek EJ. Patient adherence to multivitamin supplementation after bariatric surgery: a narrative review. J Nutr Sci. 2020;9:e46. doi: 10.1017/jns.2020.41
- Wong SH, Yu J. Gut microbiota in colorectal cancer: mechanisms of action and clinical applications. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2019;16(11):690-704. doi: 10.1038/s41575-019-0209-8
- Romanov VA, Karasev IA, Klimenko NS, et al. Luminal and Tumor-Associated Gut Microbiome Features Linked to Precancerous Lesions Malignancy Risk: A Compositional Approach. Cancers (Basel). 2022;14(21):5207. doi: 10.3390/cancers14215207
- Lin H, Yu Y, Zhu L, et al. Implications of hydrogen sulfide in colorectal cancer: Mechanistic insights and diagnostic and therapeutic strategies. Redox Biol. 2023;59:102601. doi: 10.1016/j.redox.2023.102601
- Goodrich JK, Waters JL, Poole AC, et al. Human genetics shape the gut microbiome. Cell. 2014;159(4):789-99. doi: 10.1016/j.cell.2014.09.053
- Derrien M, Belzer C, de Vos WM. Akkermansia muciniphila and its role in regulating host functions. Microb Pathog. 2017;106:171-81. doi: 10.1016/j.micpath.2016.02.005
- Rivière A, Selak M, Lantin D, et al. Bifidobacteria and Butyrate-Producing Colon Bacteria: Importance and Strategies for Their Stimulation in the Human Gut. Front Microbiol. 2016;7:979. doi: 10.3389/fmicb.2016.00979
Дополнительные файлы

