La integración de la metabolomía basada en la población con el modelado computacional del microbioma identifica el...

Área de la Ciencia:

• Investigación del microbioma humano
• Metabolomía
• Ciencias de la nutrición

Sus antecedentes:

• Las interacciones entre la dieta y el microbioma son cruciales para la salud, pero faltan biomarcadores específicos.
• Las vías de degradación de las fibras bacterianas influyen significativamente en estas interacciones.
• La comprensión de estas vías requiere la identificación de nuevos biomarcadores.

Objetivo del estudio:

• Identificar los biomarcadores que reflejan las interacciones entre la dieta y el microbioma.
• Investigar el papel del microbioma intestinal en la producción de metanol a partir de los componentes de la dieta.
• Evaluar la asociación entre el metanol urinario y la mortalidad por cualquier causa.

Principales métodos:

• Se utilizó el cribado de todo el metaboloma y el aprendizaje automático en los datos de la población (SHIP-START-0, n=4017).
• Datos combinados del cuestionario de frecuencia alimentaria con metabolitos de resonancia magnética nuclear (RMN) en la orina.
• Modelado de la comunidad del microbioma basado en restricciones y análisis prospectivo de supervivencia.

Principales resultados:

• El metanol urinario se ha identificado como un metabolito clave relacionado con la ingesta de alimentos de origen vegetal.
• Los microbiomas intestinales, particularmente Bacteroides y Faecalibacterium, producen metanol a través de la degradación de la pectina.
• Una mayor capacidad de producción de metanol microbiano se correlacionó con una mayor diversidad de microbiomas.
• Los niveles elevados de metanol urinario se asociaron con una reducción de la mortalidad por cualquier causa.

Conclusiones:

• El metanol urinario sirve como un biomarcador prometedor para las interacciones protectoras entre la dieta y el microbioma.
• La degradación microbiana de la pectina es una vía clave que contribuye a los niveles de metanol urinario.
• Esta investigación integra la metabolomía y el modelado del microbioma para revelar biomarcadores relacionados con la salud.