Оценка состояния микробиома у лиц пожилого возраста с нарушениями углеводного и липидного обмена методом микробиом-ассоциированной экспосомики Translated title: Estimation of the state of the microbiome in the elderly with impairments of carbohydrate and lipid exchange by the method of microbiome-associated exposomics

Abstract

Проведены биохимический анализ крови и исследование химического состава образцов крови 163 пациентов в возрасте 45–90 лет с сахарным диабетом 2-го типа и дислипидемиями. В крови определяли концентрации жирных кислот, альдегидов, стиролов, имеющих микробное происхождение, а также уровни глюкозы, триглицеридов, холестерина, липидов низкой и высокой плотности. Химический состав крови определяли методом газовой хромато-масс-спектрометрии. По концентрациям жирных кислот, альдегидов, стиролов рассчитывали суммарную молярную концентрацию малых молекул микробного происхождения (Small molecules originating from microbes, SMOM), концентрацию октадеценового альдегида (18a), суммарную концентрацию гидроксикислот, производных гидроксильного остатка липида А, бактериального эндотоксина (3OH-FA) и сгруппированные суммарные концентрации химических соединений микробного происхождения, определяющих представительство основных четырех филотипов микробиома человека: Actinobacteria, Bacteroidetes, Proteobacteria, Firmicutes.

В результате исследования были получены данные об увеличении суммарной концентрации химических соединений, концентрации октадеценового альдегида и концентрации 3OH-FA у пациентов при нарушении углеводного обмена по типу сахарного диабета 2-го типа. Снижение представленности Bacteroidetes отмечали при нарушении углеводного обмена и снижение представленности Proteobacteria и Firmicutes – при нарушении углеводного и липидного обменов, а также увеличение представленности Actinobacteria – при нарушении липидного обмена, в том числе сочетанного с нарушением углеводного обмена. У пациентов с сахарным диабетом 2-го типа и в контрольной группе отмечена обратная корреляция между представленностью Firmicutes и уровнем глюкозы в крови. В группе пациентов с сахарным диабетом 2-го типа отмечена прямая корреляция представленности Bacteroidetes и уровня триглицеридов в крови.

При нарушениях липидного обмена не выявлено ни статистически значимых изменений концентраций микробных маркеров в крови пациентов, ни статистически значимых корреляционных связей биохимических параметров крови и представленности филотипов микробиома.

Translated abstract

A biochemical analysis of blood and a study of the chemical composition of the blood samples of 163 people 45–90 years old with type 2 diabetes mellitus and dyslipidemia was conducted. The concentrations of the following compounds in the blood were determined: fatty acids, aldehydes, and styrenes of microbial origin as well as the levels of glucose triglycerides, cholesterol, and lipids of low and high density. The chemical composition of blood was determined by gas chromatography-mass spectrometry. The concentrations of fatty acids, aldehydes, and styrenes were used to calculate the total molar concentration of chemical compounds, the concentration of octadecene aldehyde (18a), the total concentration of hydroxy acids of derivatives of the hydroxyl residue of lipid A of bacterial endotoxin (3OH-FA), and the grouped total concentrations of chemical compounds of microbial origin, which determine the representation of the main four phylotypes of the human microbiome: Actinobacteria, Bacteroidetes, Proteobacteria, and Firmicutes.

As a result of the study, data were obtained on an increase in the total concentration of chemical compounds, the concentration of octadecene aldehyde, and the concentration of 3OH-FA in violation of carbohydrate metabolism by the type of diabetes mellitus type 2. There was a decrease in the representation of Bacteroidetes in violation of carbohydrate metabolism and a decrease in the representation of Proteobacteria, Firmicutes in violation of carbohydrate and lipid metabolism, and an increase in the representation of Actinobacteria in violation of lipid metabolism, including those combined with a violation of carbohydrate metabolism.

In patients with type 2 diabetes mellitus and in the control group, there was an inverse correlation between the presence of Firmicutes and blood glucose levels. In the type 2 diabetes mellitus group, there was a direct correlation between the representation of Bacteroidetes and the level of triglycerides in the blood.

In patients with lipid metabolism disorders, we did not reveal statistically significant changes in the concentrations of microbial markers in the blood of patients nor statistically significant correlations between the biochemical blood parameters and the representation of microbiome phylotypes.

Main article text

ВВЕДЕНИЕ

Проблема роста заболеваемости сахарным диабетом способствует поиску новых возможностей профилактики и терапии этого хронического системного заболевания на уровне взаимосвязи макроорганизм – микробиота [1]. Развитие технологий системной биологии, таких как геномика, протеомика и метаболомика (ОМИКС-технологии), в изучении микробиома и метаболома макроорганизма позволяет расширить возможности предиктивной диагностики и интегральной оценки состояния системы макроорганизм – микробиом, учитывая качественный и количественный состав микробиоты и ее влияние на метаболические процессы организма человека [2,3].

Кровь человека насыщена микробными метаболи-тами, которые находятся в динамическом равновесии с внутриклеточными метаболитами, продуцируемыми клетками человека [4]. Также в крови присутствуют химические соединения, привнесенные извне с пищей, водой, вдыхаемым воздухом, и вещества, продуцируемые микробиотой, которые являются продуктами лизиса микроорганизмов. Все эти хими-ческие соединения составляют метаболом человека, который разделяется на метаболом собственных клеток и экспосом – то, что привнесено извне и также влияет на метаболические процессы макроорганизма. Изучение влияния экспосома на метаболизм человека с помощью системного подхода и методов многомерной статистики развилось в одну из новых самостоятельных технологий – экспосомику. Ядро экспосома составляют метаболиты микроорганизмов и продукты лизиса микроорганизмов [5]. Липидный состав микроорганизмов высокоспецифичен, что позволяет идентифицировать бактерии по химическому составу [6]. Определение концентрации тех или иных молекул в крови дает возможность исследовать микробиом-ассоциированный экспосом – концентрации химических соединений микробного происхождения, несущих в себе информацию об изменении соотношений микроорганизмов в микробиоме, о проницаемости слизистой оболочки желудочно-кишечного тракта (ЖКТ), об интенсивности воспалительных процессов и других процессах взаимодействия микробиома и макроорганизма [6].

Цель работы – с помощью критериев микробиом-ассоциированной экспосомики провести интегральную оценку состояния микробиома у лиц пожилого возраста с нарушениями липидного и углеводного обмена. Для достижения поставленной цели предполагалось решить следующие задачи: 1) определить особенность взаимодействия микробиома и макроорганизма по интегральным показателям эндотоксимии, а также по соотношению химических соединений, характеризующих активность основных филотипов микробиома человека, оценить структуру микробиома при нарушениях липидного и углеводного обмена; 2) установить взаимосвязь между био-химическими параметрами крови и показателями микробиом-ассоциированной экспосомики при на-рушениях липидного и углеводного обмена.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Пациенты

Объектом исследования служили образцы крови, взятые однократно у пациентов амбулаторного приема, обращавшихся в консультационно-диагностический центр ОСП «Российский геронтологический центр» РНИМУ им. Н. И. Пирогова. Исследование проводилось в рамках научной тематики «Активное долголетие» Российского геронтологического центра. Все пациенты подписывали информированное согласие на участие в исследовании. Всего было исследовано 163 образца крови от пациентов со средним возрастом 68.1±1.7 лет, из них 48 (29 %) женского и 115 (71 %) мужского пола. Распределение в опытной группе и группе сравнения по возрасту, гендерному признаку и массе тела не имело статистически значимых отличий. Все пациенты находились на сахароснижающей терапии препаратами сульфонилмочевины и бигуанидами. Пациенты в тяжелом критическом состоянии, а также на терапии инсулином были из исследования исключены. К критериям исключения относилось также наличие тяжелой кишечной инфекции. Образцы крови были разделены на 4 группы в зависимости от типа нарушения обмена веществ (Таблица 1).

Таблица 1.

Обозначение и численность групп пациентов

Обозначение группы	Численность группы, чел.	Описание пациентов
СД2+ДЛП	67	Сочетание дислипидемии и сахарного диабета 2-го типа. Пациенты с сочетанным нарушением углеводного и липидного обмена
ДЛП	39	Дислипидемия. Пациенты с нарушением липидного обмена
СД2	39	Сахарный диабет 2-го типа. Пациенты с нарушением углеводного обмена
К	18	Контрольная группа. Пациенты без нарушений углеводного и липидного обмена

СД2 – сахарный диабет второго типа, ДЛП – дислипидемия, К – контроль

Диагнозы были поставлены врачом-эндокринологом по результатам клинико-анамнестического обследования и биохимическим анализам крови. Гендерные различия не учитывались.

Биохимический анализ крови пациентов

У пациентов определяли уровни следующих биохи-мических показателей: концентрации в крови глюкозы, триглицеридов (ТГ), общего холестерина (ОХС), холестерина липопротеидов низкой плотности (ХС ЛПНП), холестерина липопротеидов высокой плотности (ХС ЛПВП). Венозную кровь, собранную натощак (не ранее чем через 12 часов после последнего приема пищи), центрифугировали 10 мин при 3000 об/мин, при температуре 15 °С. Полученную плазму крови ис-следовали на автоматическом биохимическом ана-лизаторе «Advia 1800 Siemens Healthcare Diagnostics» (США – Германия) согласно инструкции производителя.

Определение концентраций малых молекул микробного происхождения в крови

Метилсилильные производные жирных кислот, аль-дегидов и стеринов хроматографировали с использо-ванием высокоэффективных капиллярных колонок длиной 50 м с метилсиликоновой неподвижной фазой на газовом хроматографе с квадрупольным масс-спектрометром с ионизацией электронами (70 эв).

Выбранные соединения относились к 5 группам химических соединений с длиной углеродной цепи от 10 до 26 атомов углерода. Насыщенные альдегиды определяли в гомологическом ряду: от тетрадеканового (14a) до 11-октадеценового (18:1d11a) альдегида; гидроксикислоты от 2-гидроксилауриновой (2h12) до 2-гидроксигексакозановой (2h26); насыщенные жирные кислоты от декановой (10:0) до эйкозеновой (20:0) кислоты; ненасыщенные жирные кислоты от изомири-стиновой (i14) до цис-вакценовой (18:1d11) кислоты; стерины: кампестерол, β-ситостерол и Ергостерол [7].

Суммарный пул выбранных реперов определяли суммированием всех концентраций определяемых химических соединений. Представленность филотипов Actinobacteria, Bacteroidetes, Proteobacteria и Firmicutes определяли суммированием значений представленности всех микроорганизмов, относящихся к соответствующим филотипам [8, 9].

Микробный маркер бактериального плазмологена определяли по концентрации октадеценового альдегида (18:1а), который входит в состав клеточной стенки микроорганизмов – представителей индигенной нормобиоты – родов Bifidobacterium spp. и Eubacterium spp. [10]. Микробный маркер бактериального эндотоксина в крови определяли как сумму концентраций гидроксикислот: 3h12, 2h12, hi13, 3h13, 3h14, 2h14, 2hi15, 3hi15, h16, 3hi17, h18, h15, которые характеризуют количество липополисахаридов (ЛПС) клеточной стенки грамотрицательных бактерий: Acinetobacter, Pseudomonas aeruginosa, Stenotrophomonas maltophilia, Bacteroides hypermegas, Fusobacterium, Haemophylus, Sphingomonas, Flavobacterium, Porphyromonas, Prevotella, Bacteroides fragilis, Helicobacter pylory [11].

Статистические методы

В работе применяли методы вариационной статистики с использованием непараметрического U-критерия Манна-Уитни. Значимыми считали различия при р<0.05. Для оценки соответствия полученных результатов теоретической гипотезе использовали критерий согласия Пирсона (χ²). Расчеты проводили с использованием компьютерных программ Microsoft Office Excel 2010 и Statistica 8.0.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Интегральную оценку нарушений углеводного (СД2) и липидного (ДЛП) обмена, а также сочетания их обоих (СД2+ДЛП) у пациентов характеризовали общими изменениями системы макроорганизм – микробиота. Для интегральной оценки структуры микробиома человека использовано определение концентрации октадеценового альдегида, который входит в состав клеточной стенки Bifidobacterium spp. и Eubacterium spp. – основных источников бактериального плазмологена, суммарной концентрации гидроксикислот производных гидроксильного остатка липида А бактериального эндотоксина (3OH–fatty acids – 3OH-FA), а также суммарной концентрации малых молекул микробного происхождения (Small molecules originating from microbes, SMOM) в крови. Результаты сравнения представлены на Рис. 1.

Рис. 1.

Интегральные показатели состояния микробиома человека при нарушениях углеводного и липидного обмена. Концен-трации на графиках представлены медианой с интерквартильным размахом M [Q1, Q3]. Статистически значимые отличия изучаемых групп от группы К определяли с помощью U-критерия Манна-Уитни, (**) означает p<0.01.

На Рис. 1 показано, что статистически значимое изменение концентраций октадеценового альдегида 18a и суммы гидроксикислот 3OH-FA, а также показателя суммарной концентрации SMOM были характерны только для групп СД2 и СД2+ДЛП. При нарушении углеводного обмена суммарная концентрация SMOM увеличивалась в 2 раза, а при сочетании нарушений углеводного и липидного обмена SMOM увеличивалась в 1.5 раза. При нарушении углеводного обмена концентрация 18a увеличивалась в 3 раза, а при со-четании нарушений углеводного и липидного обмена – в 2 раза. При нарушении углеводного обмена концентрация 3OH-FA увеличивалась в 2 раза, а при сочетании нарушений углеводного и липидного обмена – в 1.5 раза.

По результатам биопсических и морфологических исследований при сахарном диабете установлено, что слизистая оболочка двенадцатиперстной кишки имеет характерный воспалительный профиль. Слизистая оболочка обильно инфильтрована макрофагами и имеет все признаки иммунной активации. Повышенная инфильтрация слизистой оболочки макрофагами может быть причиной снижения ее барьерной функции [12]. Поэтому именно при сахарном диабете в нашем исследовании наблюдается резкое увеличение концентрации SMOM в крови. Сочетание сахарного диабета и дислипидемии имеет тенденцию к снижению концентрации SMOM, что указывает на снижение проницаемости слизистой оболочки за счет противо-положно направленных процессов, протекающих при нарушении углеводного и липидного обмена.

Определение представленности основных 4 фило-типов микробиома человека рассчитывали по со-отношению концентраций микробных маркеров соответствующих микроорганизмов и их филотипов. За основу определения принадлежности соответствующего маркера к микроорганизмам опре-деленного филотипа были взяты опубликованные ранее данные [10,11,12] (Таблица 2).

Таблица 2.

Микробные маркеры филотипов микроорганизмов

Обозначение	Химическое соединение
Actinobacterium
i18	Изооктадекановая кислота
i17a	Изогептадекановый альдегид
14a	Тетрадекановый альдегид
i14a	Изомиристиновый альдегид
i15	Изопентадекановая кислота
10Me15	10-Метилпентадекановая кислота
i16	Изопальмитиновая кислота
10Me16	10-Метилгексадекановая кислота
a17	Антеизогептадекановая кислота
10Me17	10-Метилгептадекановая кислота
16:1d9t	транс-9-гексадеценовая кислота
10Me18	10-Метилоктатадекановая кислота
i14	Изомиристиновая кислота
14:1d11	11-Тетрадеценовая кислота
Bacteroides
3h13	3-Гидрокситридекановая кислота
2hi15	2-Гидроксиизопентадекановая кислота
3h16	3-Гидроксипальмитиновая кислота
3hi17	3-Гидроксиизогептадекановая кислота
3h15	3-Гидроксипентадекановая кислота
Furmikuts
i16a	Изопальмитиновый альдегид
18:1d11a	11-октадеценовый альдегид
18:1d9a	9-октадеценовый альдегид
i15a	Изопентадекановый альдегид
a15a	Антеизопентадекановый альдегид
10h18	10-Гидроксистеариновая кислота
a13	Антеизотридекановая кислота
i12	Изолауриновая кислота
a15	Антеизопентадекановая кислота
a19	Антеизононадекановая кислота
19cyc	Циклононадекановая кислота
20:1d11	11-Эйкозеновая кислота
14:1d9	9-Тетрадеценовая кислота
15:1d9	9-Пентадеценовая кислота
16:1d7	7-гексадеценовая кислота
18:1d11	Цис-вакценовая кислота
16:1d11	11-Гексадеценовая кислота
14:1d7	7-Тетрадеценовая кислота
Coprostanol	Копростанол
Proteobacterium
3h12	3-Гидроксилауриновая кислота
2h12	2-Гидроксилауриновая кислота
3hi13	3-Гидроксиизотридекановая кислота
3h14	3-Гидроксимиристиновая кислота
2h14	2-Гидроксимиристиновая кислота
3hi15	3-Гидроксиизопентадекановая кислота
3h18	3-Гидроксистеариновая кислота
3hi20	3-Гидроксиизоэйкозановая кислота
17cyc	Циклогептадекановая кислота
i17:1d9	9-Изогептадеценовая кислота
i16:1d9	9-Изогексадеценовая кислота

Чтобы нивелировать влияние таких процессов, как проницаемость кишечной стенки, активность иммунной системы и др., были взяты относительные концентрации (представленность) компонента. Представленность рассчитывали как долю присутствия каждого компонента в суммарной концентрации всех компонентов в крови. Представленность филотипов рассчитывали как сумму всех относительных концентраций компонентов клеточной стенки соответствующего филотипа. Полученное распре-деление по филотипам в значительной степени от-личается от аналогичных показателей, полученных секвенированием или другими способами, так как пул определяемых концентраций компонентов клеточной стенки ограничен количеством уникальных соединений. Исследование информативности такого подхода также является одной из задач данного исследования. Результаты представленности филотипов в экспосоме человека приведены на Рис. 2.

Рис. 2.

Распространенность филотипов в экспосоме микробиома при разных вариантах сочетаний состояния углеводного и ли-пидного обмена у лиц пожилого возраста. Распространенность филотипов на графиках представлена медианой с интерквартильным размахом M [Q1, Q3]. Статистически значимые отличия изучаемых групп от группы К определяли с помощью U-критерия Манна-Уитни, (*) означает p<0.05, (**) означает p<0.01.

На Рис. 2 показано, что при нарушении углеводного обмена снижается представленность Bacteroidetes (Рис. 2Б), при нарушении липидного обмена увеличивается представленность Actinobacteria (Рис. 2А). При нарушениях углеводного и липидного обмена, а также при их сочетании снижается представленность Firmicutes и Proteobacteria (Рис. 2В, Г).

Результаты исследования корреляционной связи между концентрациями биохимических показателей нарушений углеводного и липидного обмена с представленностью филотипов микроорганизмов приведены в Таблице 3.

Таблица 3.

Результаты анализа корреляции концентраций биохимических показателей нарушения углеводного и липидного обмена с представленностью филотипов микроорганизмов

Показатель	ОХС	ТГ	ХС ЛПНП	ХС ЛПВП	Глю-коза	ОХС	ТГ	ХС ЛПНП	ХС ЛПВП	Глюкоза
	Контроль					Дислипидемия
Actinobacteria	0.21	-0.42	0.29	-0.02	0.55	0.13	0.15	0.10	0.01	-0.15
Bacteroidetes	0.09	-0.46	0.14	0.15	0.64	0.02	0.13	0.15	-0.23	0.26
Proteobacteria	-0.14	0.37	-0.15	-0.22	-0.62	0.02	0.07	-0.04	0.02	0.30
Firmicutes	0.04	0.23	0.03	-0.23	-0.91*	-0.19	0.06	-0.16	-0.22	0.35
	Сахарный диабет 2-го типа					Сахарный диабет 2-го типа при дислипидемии
Actinobacteria	-0.26	0.10	-0.28	-0.16	0.02	0.07	0.12	-0.04	0.22	0.18
Bacteroidetes	0.03	0.45*	-0.20	0.11	-0.29	0.08	-0.11	0.00	-0.10	-0.31
Proteobacteria	0.18	-0.13	0.29	0.04	0.05	-0.06	-0.08	0.06	-0.23	-0.06
Firmicutes	0.14	0.04	-0.24	-0.07	-0.39*	0.03	-0.04	0.07	-0.10	-0.20

Наличие прямой корреляции между концентрацией измеряемого показателя и представленностью соответствующего филотипа микроорганизмов определяли согласно критерию Пирсона (χ²)

(*)

означает p<0.05.

По данным, представленным в Таблице 3, можно отметить, что при СД2 есть прямая корреляционная связь между уровнем триглицеридов и представленностью Bacteroidetes. Отмечается обратная сильная корреляционная связь в группе сравнения между уровнем глюкозы и представленностью Firmicutes. Обратная корреляционная связь, но меньшей силы, отмечается между указанными параметрами в группе СД2. Это может быть связано с разнородностью филотипа Firmicutes, который имеет в своем составе микроорганизмы с различными метаболическими путями, обеспечивающими быстрое переключение микробного пищеварения с одного субстрата на другой. При дислипидемии, в том числе сочетанной с сахарным диабетом, корреляционные связи не обнаруживаются.

ОБСУЖДЕНИЕ

С помощью метода микробиом-ассоциированной экспосомики мы показали, что при нарушении углеводного обмена происходит снижение всех филотипов кроме Actinobacteria. В большинстве исследований состояния микробиома при сахарном диабете методом секвенирования отмечали снижение представленности Bacteroidetes и увеличение представленности Firmicutes [12, 13, 14, 15, 16, 17]. Причиной различных результатов молекулярно-генетических методов и микробиом-ассоциированной экспосомики является различная локализация измерения. Оценка соотношения микроорганизмов в кале указывает на их количество в кишечнике. Соотношение количества микроорганизмов, измеренное по концентрациям SMOM в крови, указывает на соотношение лизированных колоний микроорганизмов в результате встречи микроорганизма с иммунной системой макроорганизма. Также важно отметить, что определение соотношения филотипов методом секвенирования кала, которое рассчитывается из большего количества микроорганизмов, является более точным методом характеристики микробиома, чем микробиом-ассоциированная экспосомика. На результаты, полученные методом микробиомассоциированной экспосомики, влияет множество разнонаправленных биохимических процессов, поэтому результат указывает не столько на соотношение филотипов в микробиоме, сколько на соотношение присутствия их SMOM в кровотоке.

Мы также показали наличие корреляционных связей между соотношением филотипов микробиома и основными биохимическими характеристиками, что указывает на наиболее значимые показатели, характеризующие нарушения углеводного обмена. Установление корреляционной связи не может указывать на прямую причинно-следственную связь этих параметров, но указывает на непосредственное участие микробиоты в патогенезе СД2.

Исследования взаимодействия микробиома и ма-кроорганизма методом микробиом-ассоциированной экспосомики позволяют оценить интегральный результат, включающий изменения соотношений основных филотипов микробиома человека, влияние воспалительных реакций, проницаемости слизистой оболочки различных отделов кишечника и пародонта и другие разнонаправленные процессы. Интегральные критерии – суммарная концентрация SMOM, концентрация октадеценового альдегида 18a и 3OHFA – позволяют охарактеризовать бактериальную эн-дотоксимию при нарушениях углеводного обмена и других патологических процессах.

При нарушениях липидного обмена мы не выявили статистически значимых изменений концентраций микробных маркеров в крови пациентов и статистически значимых корреляционных связей биохимических параметров крови и представленности филотипов микробиома. При нарушении углеводного обмена мы установили статистически значимое превышение концентраций SMOM в крови в 2–3 раза. Наибольшим (трехкратным) превышением отличался уровень октадеценового альдегида 18a в крови при нарушении углеводного обмена.

Соотношения основных филотипов микробиома в преломлении множества процессов, характеризуемых микробиом-ассоциированной экспосомикой, представляют результат в проекции взаимодействия микробиома и макроорганизма. Мы выявили угнетение Bacteroidetes, что полностью совпадает с данными влияния сахарного диабета на состояние микробиома человека [18]. Выявлена также прямая корреляционная связь между представленностью Bacteroidetes и уровнем триглицеридов при нарушении углеводного обмена. По нашим данным, развитие дислипидемии снижало интенсивность эндотоксимии (общий уровень SMOM), которая развивается при СД2, следовательно, прямая корреляционная связь может указывать на уровень триглицеридов как наиболее значимый фактор дислипидемии, препятствующий развитию сахарного диабета.

Footnotes

Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

Финансирование: Исследование выполнялось в рамках научной тематики КДЦ ОСП «Российский геронтологический центр» ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н. И. Пирогова Минздрава России и ФБУН МНИИЭМ им. Г. Н. Габричевского Роспотребнадзора

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. IbAwad SF, Al-Mawali A, Al-Lawati JA, Morsi M, Critchley JA, Abu-Raddad LJ. Forecasting the type 2 diabetes mellitus epidemic and the role of key risk factors in Oman up to 2050: Mathematical modeling analyses. J Diabetes Investig 2021; 12(7), 1162-74. doi: 10.1111/jdi.13452.

2. Nicholson JK, Lindon JC. Systems biology: Meta-bonomics. Nature 2008; 455(7216), 1054-6 doi: 10.1038/4551054a.

3. Nicholson JK, Lindon JC, Holmes E. ‘Metabonomics’: understanding the metabolic responses of living systems to pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of biological NMR spectroscopic data. Xenobiotica 1999; 29(11), 1181-9. doi 10.1080/004982599238047.

4. Kolokolova T, Savel’ev O. Sergeyev N. Metabolic analysis of human biological fluids by 1H NMR spectroscopy. J Anal Chem 2011; 63, 104-20. doi:10.1134/S1061934808020020.

5. Moon Y. Microbiome-Linked Crosstalk in the Gastrointestinal Exposome towards Host Health and Disease. Pediatr Gastroenterol Hepatol Nutr 2016; 19(4), 221-8. doi: 10.5223/pghn.2016.19.4.221.

6. Власов АА,Саликова СП,Гриневич ВБ,Быстрова ОВ, Осипов ГА, Мешкова МЕ. Микробиота кишечника и системное воспаление у пациентов с хронической сердечной недостаточностью. Кардиология 2020; 60(5), 74-82. doi: 10.18087/cardio.2020.5.n859.

7. Wild CP. The exposome: from concept to utility. Int J Epidemiol 2012; 41(1), 24-32. doi: 10.1093/ije/dyr236.

8. Gavini F, Cayuela C, Antoine J-M, Lecoq C, Lefebvre B, Membré J-M, Neut C. Differences in the Distribution of Bifidobacterial and Enterobacterial Species in Human Faecal Microflora of Three Different (Children, Adults, Elderly) Age Groups. Microbial Ecology in Health and Disease 2001; 13(1), 40-5. doi: 10.1080/089106001750071690.

9. He F, Ouwehand AC, Isolauri E, Hosoda M, Benno Y, Salminen S. Differences in Composition and Mucosal Adhesion of Bifidobacteria Isolated from Healthy Adults and Healthy Seniors. Curr Microbiol 2014; 43(5), 351-4. doi: 10.1007/s002840010315.

10. Писанов РВ, Шипко ЕС, Дуванова ОВ, Симакова ДИ. Идентификация микроорганизмов с примене нием газовой хромато-масс-спектро-метрии. Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии 2020; 97(4), 356-62. doi: 10.36233/0372-9311-2020-97-4-8.

11. Безродный СЛ, Марданлы СГ, Затевалов АМ, Терешина ЕВ, Миронов АЮ, Помазанов ВВ. Оценка состояния кишечного микробиоценоза на основе бактериального эндотоксина и плазмалогена у лиц старшего возраста с патологией сахарного диабета 2 типа. Клиническая лабораторная диагностика 2021; 66(9), 565-70. doi: 10.51620/0869-2084-2021-66-9-565-570.

12. Ткач СМ, Дорофеева АА. Соотношение основных филотипов кишечной микробиоты у больных сахарным диабетом 2 типа. Клінічна ендокринологія та ендокринна хірургія 2018; 3(62), 7–14. doi: 10.24026/1818-1384.3(63).2018.142668.

13. Шевелева СА, Куваева ИБ, Ефимочкина НР, Маркова ЮМ, Просянников МЮ. Микробиом кишечника: от эталона нормы к патологии. Вопросы питания 2020; 89(4), 35-51. doi: 10.24411/00428833-2020-10040.

14. Gorvitovskaia A, Holmes SP, Huse SM. Interpreting Prevotella and Bacteroides as biomarkers of diet and lifestyle. Microbiome 2016; 4, 15. doi: 10.1186/s40168-016-0160-7.

15. Matos J, Matos I, Calha M, Santos P, Duarte I, Cardoso Y, Faleiro ML. Insights from Bacteroides Species in Children with Type 1 Diabetes. Microorganisms 2021; 9(7), 1436. doi: 10.3390/microorganisms9071436.

16. Liu X, Cheng YW, Shao L, Sun SH, Wu J, Song QH, et al. Gut microbiota dysbiosis in Chinese children with type 1 diabetes mellitus: An observational study. World J Gastroenterol 2021; 27(19), 2394-414. doi: 10.3748/wjg.v27.i19.2394.

17. La-Ongkham O, Nakphaichit M, Nakayama J, Keawsompong S, Nitisinprasert S. Age-related changes in the gut microbiota and the core gut microbiome of healthy Thai humans. 3 Biotech 2020; 10(6), 276. doi: 10.1007/s13205-020-02265-7.

18. Wang J, Li W, Wang C, Wang L, He T, Hu H, et al. Enterotype Bacteroides Is Associated with a High Risk in Patients with Diabetes: A Pilot Study. J Diabetes Res 2020; 2020, 6047145. doi: 10.1155/2020/6047145.