Tilbake til søkeresultatene

FRIMED2-FRIPRO forskerprosjekt, medisin og helse

Brain-Gut-Microbiota Interaction in Irritable Bowel Syndrome: A Multidimensional Approach

Alternativ tittel: Interaksjonen mellom hjerne-tarm-mikrobiota i irritabel tarm syndrom: En multidimensjonell tilnærming

Tildelt: kr 6,0 mill.

"Magefølelsen" er en åpen, enkelt-senter, kasus/kontroll karakteriseringsstudie (IBS n=100, friske kontroller (FK) n=40), etterfulgt av en åpen diett-intervensjon hos en sub-gruppe av pasienter med IBS med hovedsakelig diare (IBS-D, n=60). Irritabel tarmsyndrom (IBS) er et vanlig klinisk sekkebetegnelse for medisinsk uforklarlige gastrointestinale (GI) symptomer, nylig beskrevet som forstyrrelser av hjerne-tarm-mikrobiota (brain-gut-microbiota (BGM))-aksen. For å få en bedre forståelse av mekanismene som underligger den svært begrensede forståelsen vi har av IBS's etiologi, har vi designet en mangesidig studie som tar sikte på å stratifisere den komplekse interaksjonen og dysfunksjonen mellom hjernen, tarmen og bakterieflora (mikrobiota) hos pasienter med IBS. I denne studien vil grundige fenotypedata fra pasienter med IBS (n = 100) og friske alders- (mellom 18 og 65) og kjønns-matchede kontroller (n = 40) bli samlet inn mellom mai 2019 og desember 2021. Psykometriske tester, validerte spørreskjema, humant biologisk vev/prøver (blod, avføring, spytt og gastrointestinale biopsier fra magesekk, tynntarm og tykktarm), vurdering av magesekkens evne til å tilpasse, utvide og tømme seg ved hjelp av transabdominal ultralyd, kartlegging av perifer nevronal aktivitet (vagus nerven) og funksjonell og strukturell magnetisk resonansavbildning (MRI) i hjernen, er inkludert i undersøkelsene av hver deltaker. En undergruppe på 60 pasienter med IBS-D vil videre bli inkludert i en 12-ukers lavFODMAP diettintervensjonsstudie for å bestemme kortsiktige og langsiktige effekter av diett på GI symptomer, tarmens mikrobiotasammensetning og funksjon, molekylære GI-signaturer, kognitive, emosjonelle og sosiale funksjoner, og strukturelle og funksjonelle hjernesignaturer. Dyp maskinlæring (metoder for kunstig intelligens), prediksjonsverktøy og «big data»-analyser vil bli brukt til multivariate analyser som muliggjør stratifisering av sykdommer og diagnostisk biomarkør-deteksjon. Studieprotokollen vår ble publisert September 2020 og vi ønsker i fremtiden å bidra til åpen forskning og deling av våre data. Såvidt vi vet er dette den første studien som i) benytter «unsupervised» maskinlæringsteknikker og inkorporerer systembaserte interaksjoner mellom de sentrale og perifere komponentene i hjerne-tarm-mikrobiota-aksen på nivåene av multi-omics, microbiota-profiler, og hjerneforbindelse i en kohort på 100 pasienter med IBS og matchede kontroller; ii) studerer langsiktig sikkerhet og effekt av lav-FODMAP dietten ved å studere endringer i ernæringsstatus, tarmmikrobiotasammensetning og metabolitter; og å iii) undersøke endringer i hjerne- og tarmforbindelsen etter 12 ukers streng lav-FODMAP-diett hos pasienter med IBS. Studiens kliniske datainnsamling ble avsluttet juni 2021. Databehandling og prosessering av vår omfattende brain-gut analytics database er pågående, samt bioinformatiske, molekylære og avansert neuroimagning analyser er igangsatt.

There is increasing awareness that the brain and the gut are intimately linked, and that massive and diverse community of bacteria in the digestive tract aid digestion, regulates immune homeostasis and interacts with the central nervous system. In a clinical setting there has been great research interest in perturbations and dysfunction of the brain-gut-microbiota axis in functional gastrointestinal disorders. These new insights have been especially relevant to our understanding and treatment strategies of the widespread condition labelled irritable bowel syndrome (IBS). The project addresses research challenges in the following five key areas (cf. the 4 Big Questions in Nature Outlooks, May 2016): (i) Brain structure and function and gastrointestinal motility in IBS, (ii) Cognition and emotion in IBS, (iii) Microbiota profiles in IBS, (iv) The importance of diet in driving IBS, (v) Patient phenotypes and identification of clinically useful molecular and imaging-derived biomarkers. For each of these areas, specific research questions will be asked and organised as Work Packages. For image analysis we will apply next-generation techniques behind an ongoing revolution in both clinical and preclinical imaging: the machine learning methods deep neural networks (DNN) and convolutional neural networks (CNN). In medical fields, deep learning techniques have recently been shown to outperform traditional image analysis approaches in a variety of applications. Deep learning was named a Method to watch by Nature in 2016. With top international collaborators and being a multidisciplinary team of gastroenterologists, neuroscientists, nutritionist, clinical neuropsychologist, imaging specialists, geneticists, microbiologist, and data analysts, including three early career researchers, and access to an outstanding imaging infrastructure and a Norwegian Centre for Functional Gastrointestinal Disorders, we are in a very good position to advance the clinical science of IBS.

Aktivitet:

FRIMED2-FRIPRO forskerprosjekt, medisin og helse

Finansieringskilder