HIV/TB 공동의 대사 결과

Feb 03, 2024

BMC 전염병 23권, 기사 번호: 536(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

숙주의 동시 감염 동안 인간 면역결핍 바이러스(HIV)와 결핵균 사이의 시너지 효과는 잘 알려져 있습니다. 이러한 시너지 효과는 면역학적 악화에 의해 유발되는 것으로 알려져 있지만, HIV/결핵(TB) 동시 감염 중에 경험하는 관련 질병 부담에 기여하는 대사 메커니즘은 아직 잘 이해되지 않고 있습니다. 더욱이, 항-HIV 치료법은 바이러스 복제를 억제하는 반면, 이러한 치료법은 감염이나 질병에 의해서만 유발되는 것 이상으로 숙주의 대사 장애와 적응을 야기합니다.

본 연구에서는 건강한 대조군, 치료받지 않은 HIV 음성 결핵 양성 환자, 치료받지 않은 HIV/TB 동시 감염 환자, 항레트로바이러스 요법(ART)을 받고 있는 HIV/TB 동시 감염 환자의 혈청 대사 프로필을 두 가지 방법을 사용하여 측정했습니다. 차원 가스 크로마토그래피 비행 시간 질량 분석법. HIV/TB 동시 감염 및 ART의 효과에 대한 전반적인 대사 프로파일이 현재까지 발표되지 않았기 때문에, 이 예비 연구는 그러한 상태에서 영향을 받는 대사의 일반적인 영역을 밝히는 것을 목표로 했습니다.

HIV/TB 동시 감염은 숙주의 지질 및 단백질 대사에 상당한 변화를 유발했으며, 추가적인 미생물 생성물이 장에서 혈액으로 이동했습니다. 결과는 HIV가 적어도 부분적으로는 시너지적으로 결핵을 증가시켜 염증, 산화 스트레스, ART로 인한 미토콘드리아 손상 및 장 건강에 대한 해로운 영향을 증가시켜 에너지 가용성에 영향을 미친다는 것을 시사합니다. ART는 HIV/TB 동시 감염 환자의 경우 이러한 경향을 어느 정도 반전시키지만 건강한 대조군의 경우에는 그렇지 않습니다.

이 연구는 미래의 대사 연구를 지시할 수 있는 몇 가지 새로운 가설을 생성했으며, 이는 이러한 변화의 기본 메커니즘을 추가로 설명하기 위해 다른 연구 기술 또는 방법론과 결합될 수 있습니다.

동료 검토 보고서

인간 면역결핍 바이러스/후천성 면역결핍 증후군(PLWHA)을 앓고 있는 사람은 HIV의 면역억제 효과로 인해 인간 면역결핍 바이러스(HIV) 음성인 사람에 비해 활동성 결핵(TB)이 발생할 위험이 26~31배 더 높습니다[1]. 호스트에서. 결핵은 PLWHA에서 가장 흔한 2차 질병으로, 전 세계적으로 HIV/TB 동시 감염의 부담을 가중시키고 있으며, 이는 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 팬데믹 기간 동안 의료 시설에 대한 접근성이 감소함에 따라 더욱 악화되었습니다. 이로 인해 HIV 및 결핵 사례에 대한 진단, 보고 및 치료 시작이 제대로 이루어지지 않아 이 기간 동안 결핵 관련 사망이 증가했습니다[2,3,4]. 2021년 전 세계적으로 추정되는 결핵 관련 사망자 160만 명 중 약 12%가 PLWHA에서 발생했습니다[5].

HIV(“HIV”에 대한 모든 언급은 HIV-1을 의미함)와 결핵균(Mtb)은 숙주의 동시 감염 중에 시너지 효과를 발휘하여 질병 부담을 증폭시킵니다. 이러한 시너지 효과는 면역 활성화[8] 및 산화 스트레스(OS)[9]의 증가된 수준의 결과인 면역학적 악화[6, 7]에 중점을 두고 있습니다. 면역 체계와 대사 체계는 복잡하게 연결되어 있으며, 한 체계의 변화가 다른 체계에도 반영됩니다. 숙주가 면역 과정의 일부로 대사 변화를 겪는 동안 병원체는 번식, 면역 회피 또는 지속성과 같은 자신의 필요에 맞게 숙주 대사를 조절 및/또는 재프로그램합니다[10]. 이는 숙주의 대사 기능 장애를 초래하는데, 이는 면역 반응이 병원체를 제거하지 못하고 감염이 만성화되는 경우 특히 두드러지게 나타나는 상태입니다. 이는 지속적으로 활성화된 면역 반응의 결과로, 숙주는 장기간에 걸쳐 더 높은 에너지와 생합성 수요에 적응해야 합니다.

동시 감염 중 대사 변화는 잘 특성화되어 있지 않습니다. 그러나 처리량이 낮고 힘든 생화학적 분석에 의존하는 기존 기술[12]은 순 단백질 균형이 손상되고[13] 저알부민혈증[14]이 나타났으며, 동시에 동시 감염된 개체에서는 유사한 신체 구성 변화[15]가 나타났습니다. HIV 감염 또는 결핵 단독. 이러한 기술은 대사 상태에 대한 포괄적인 그림을 제공하지 않기 때문에 대사체학 접근법은 해당 분야의 기존 지식에 크게 기여할 것입니다[12]. 트립토판 대사와 같은 동시 감염 중 숙주 대사의 특정 측면을 더 잘 이해하기 위해 대사체학이 사용되었지만[16,17,18], HIV/TB 동시 감염에 수반되는 대사 변화를 특성화하기 위한 탐색적 접근법은 사용되지 않았습니다. . 비표적 대사체학은 시료에서 가능한 한 많은 대사산물을 식별하고 정량화하여 대사체를 전체적으로 특성화하는 것을 목표로 합니다. 이는 또한 나중에 보다 집중적이거나 표적화된 연구를 안내하는 가설 생성 연구 접근 방식으로 간주됩니다[19]. 따라서 비표적 대사체학은 HIV/TB 동시 감염 동안 변경된 숙주 대사에 대한 예비 개요를 제공하는 데 이상적입니다. 이를 통해 HIV/TB 시너지 효과와 관련된 가능한 대사 메커니즘을 식별할 수 있으며 이는 향후 연구에서 관심 분야를 강조할 것입니다.

100 cells/mm3, n = 9); and (E) the healthy control, untreated TB-positive and untreated HIV/TB co-infected samples after the exclusion of the seven samples (n = 53). The distance measure used in these dendrograms was Pearson’s and the clustering algorithm, Ward’s D/p> 2: 11,14-eicosadienoic acid, mannitol, 2-(diethylamino)ethyl vaccenoate, leucylleucine, and two unannotated compounds (Tables S5 and S6). Thus, lipid and lipid-like molecules, protein catabolism, and organic oxygen compounds appear to be associated with CD4 T-cell counts as these metabolites were comparatively reduced in the group with a more severe disease state based on CD4 T-cell counts. Figure 3 shows the distribution of these compounds in the HCD and LCD groups within the untreated HIV/TB co-infected group./p> 2), in the untreated patient group as compared to the healthy controls. These metabolites also had a PLS-DA (Fig. 4B) VIP > 1.5, while the cut-off for significance is typically VIP > 1 (see Tables S7–S10 for detailed statistical results and Fig. S2 for the PLS-DA validation results)./p> 1, based on the first component of the PLS-DA (as indicated by cross-validation testing, see Figure S3). Although the metabolites listed in Table 2 are not predictive, they can be used to explain the variance between the groups in this cohort, and therefore, the metabolic alterations induced during the infection/disease states under investigation. For subsequent results, of those significant metabolites identified, only the top 15% are listed in the text in order of increasing ANOVA p-values, in cases where the full list exceeds ten metabolites. The full lists for each comparison are given in Tables S14–S16 and the Pearson’s r correlation data in Table S17./p>

600 and selected healthy controls). Table S12. A count of the compounds significant in the ANOVA post-hoc analysis per compound class. Table S13. Results of the ANOVA including all groups (with exclusions of HIV+/TB+/Tn- samples with CD4 T cell count>600) and selected healthy controls, organized by compound class, and then by significance as per ANOVA post-hoc analysis. Table S14. The effect of untreated HIV/TB on the metabolome (untreated HIV/TB versus healthy controls). Table S15. The effect of HIV on TB (untreated TB vs untreated HIV/TB). Table S16. The effect of ART on HIV/TB (untreated HIV/TB versus treated HIV/TB). Table S17. Pearson's r correlation results for 3,4-DHBA and all other metabolites (from ANOVA). Figure S3. PLS-DA validation results for the comparison of all groups./p>

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