Zusammenhang zwischen Ernährung und Darmmikrobiota-Zusammensetzung, gemessen mittels Shotgun-Metagenom-Sequenzierung, in einer adipösen Population

• Antragstellerin: Dr. Taylor Breuninger
• Fachliche Zuordnung: Ernährungswissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 523020916

Die Zusammensetzung der menschlichen Darmmikrobiota ist mit einer Vielzahl von Krankheits-zuständen assoziiert, insbesondere Adipositas; zugleich nimmt die Ernährung als einer der modifizierbaren Lebensstilfaktoren Einfluss auf die Mikrobiota-Zusammensetzung. Daher wurden bereits viele Ressourcen investiert, um das Zusammenspiel zwischen Ernährung, Darmmikrobiom und menschliche Gesundheit zu verstehen. Es bleiben jedoch eine Reihe grundlegender Fragen offen, z.B. wie die Ernährungsweise in Mikrobiom-Studien am besten beschrieben werden kann (mittels Lebensmittelverzehr, oder Nährstoffzufuhr oder Ernährungsmuster), inwieweit die langfristige Ernährung mit der Zusammensetzung des Mikrobioms zusammenhängt, und welche Bedeutung diese Beziehung für die menschliche Gesundheit hat, wie ein "gesundes" Mikrobiom definiert werden kann, welche mikrobiellen Taxa oder mikrobiellen Untergruppen mit Adipositas in Verbindung gebracht werden, und inwieweit funktionelle Profilerstellung, Metabolomics-Daten und hochauflösende taxonomische Identifizierung in Mikrobiom-Studien vorteilhaft genutzt werden können. Im vorliegenden Projekt werden diese Fragen anhand von Daten der MeGA (Metabolische Gesundheit Augsburg)-Studie, einer gut charakterisierten Studienpopulation mit 238 adipösen oder normalgewichtigen Erwachsenen, untersucht. Zusätzlich zu einer Vielzahl gemessener Parameter wurden während des neunmonatigen Studienzeitraums qualitativ hochwertige Ernährungsdaten ermittelt, Metabolomics-Messungen durchgeführt und Stuhlproben mittels Metagenom-Sequenzierung des gesamten Genoms analysiert. Die MeGA-Studie bietet somit eine hervorragende Gelegenheit, unsere frühere Forschungsarbeit zur Identifizierung latenter mikrobieller Untergruppen innerhalb des menschlichen Mikrobioms mit Hilfe von Machine-Learning-Methoden fortzusetzen (Task 2.1). Wir werden auch die Beziehungen zwischen der Mikrobiota-Zusammensetzung (auf Spezies-Ebene und, soweit möglich, auf Stammebene), der funktionellen Profile und den Metabolomics-Daten mit der längerfristigen Ernährung untersuchen (Tasks. 3.1-3.3); die Ernährung wird dabei auf Ebene des Lebensmittelverzehrs, der Nährstoffzufuhr und von Ernährungsmustern beschrieben. Die MeGA-Studie bietet die besondere Möglichkeit der Überprüfung der Ergebnisse innerhalb der Studienpopulation, so dass alle Hauptanalysen mit Metagenom-Daten aus einer zweiten Stuhlprobe (n=200) neun Monate nach der Sammlung der ersten Stuhlprobe wiederholt werden können. Zusätzlich werden alle signifikanten Ergebnisse in einer Sensitivitätsanalyse mit adipösen Probanden wiederholt, um den Einfluss des Körpergewichts auf die Assoziationen zu bewerten.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Mitverantwortliche: Professor Dr. Jakob Linseisen; Professorin Dr. Christine Meisinger