Imunologie nutrițională

Editat de
Philip Calder

Universitatea din Southampton, Regatul Unit

Revizuite de
Saame R. Shaikh

Universitatea din Carolina de Nord la Chapel Hill, Statele Unite

Kate J. Claycombe

Departamentul Agriculturii din Statele Unite (USDA), Statele Unite

Afilierile editorului și ale recenzenților sunt cele mai recente oferite în profilurile lor de cercetare Loop și este posibil să nu reflecte situația lor în momentul examinării.

permit

  • Descărcați articolul
    • Descărcați PDF
    • ReadCube
    • EPUB
    • XML (NLM)
    • Suplimentar
      Material
  • Citarea exportului
    • Notă finală
    • Manager de referință
    • Fișier TEXT simplu
    • BibTex
DISTRIBUIE PE

Revizuieste articolul

  • 1 Laborator de imunologie nutrițională și medicină moleculară (www.nimml.org), Institutul de biocomplexitate, Virginia Tech, Blacksburg, VA, SUA
  • 2 Centrul pentru modelarea imunității la agenții patogeni enterici, Institutul de biocomplexitate, Virginia Tech, Blacksburg, VA, SUA
  • 3 BioTherapeutics Inc, Blacksburg, VA, SUA

Această revizuire evidențiază rolul fundamental al nutriției în menținerea sănătății, răspunsul imun și prevenirea bolilor. Perspectivele mecanice globale emergente în domeniul imunologiei nutriționale nu pot fi obținute numai prin metode reducționiste sau prin analiza unui singur nutrient la un moment dat. Propunem să investigăm imunologia nutrițională ca un sistem care interacționează masiv de rețele interconectate cu mai multe etape și mai multe scale care cuprind mecanisme ascunse prin care nutriția, microbiomul, metabolismul, predispoziția genetică și sistemul imunitar interacționează pentru a delimita sănătatea și boala. Revizuirea stabilește o cale neconvențională de a aplica metodologii științifice complexe la cercetarea, descoperirea și dezvoltarea imunologiei nutriționale prin „cazuri de utilizare” centrate în jurul impactului nutriției asupra microbiomului intestinal și a răspunsurilor imune. Analizele noastre imunologice nutriționale ale sistemelor, care includ metodologii de modelare și informatică în combinație cu studii preclinice și clinice, au potențialul de a descoperi proprietăți emergente la nivelul întregului sistem la interfața sistemului imunitar, nutriție, microbiom și metabolism.

Introducere

Interacțiunea dintre dietă, microbiom, metabolism și răspuns imun

Aprovizionarea nutrițională adecvată în perioada de gestație, maturare neonatală și înțărcare contribuie la dezvoltarea răspunsurilor imune echilibrate. Cu o schimbare din ce în ce mai mare în concentrarea noastră către utilizarea intervențiilor dietetice pentru a regla apărarea gazdei, este important să înțelegem efectul nutriției generale derivat din aceste intervenții. Calitatea nutrițională a dietei sănătoase modulează interacțiunile dintre sistemul imunitar, microbiom și metabolism.

Se estimează că cererea de hrănire a unei populații va crește până la nouă miliarde de persoane care au nevoie de alimente până în 2050, ceea ce necesită elaborarea unor metode care nu numai să satisfacă cererea, ci și să asigure o aprovizionare continuă cu alimente sănătoase (10). Prin urmare, înțelegerea relației dintre sistemul imunitar, microbiom și metabolism reglementat de nutriție (așa cum se arată în Figura 1) va ajuta la direcționarea unei componente la un moment dat, recunoscând în același timp efectele lor la nivel de sistem. Acest lucru ar duce la identificarea proprietăților emergente ale acestui sistem complex și la utilizarea informațiilor și cunoștințelor recent derivate pentru îmbunătățirea rezultatelor sănătății.

Figura 1. Interacțiuni la nivel de sistem între nutriție, sistemul imunitar, microbiom și metabolism.

Microbiom și interacțiunea sa cu nutriția, răspunsul imun și metabolismul

Microbii sunt componente importante ale ecosistemului uman și reprezintă aproximativ 100 de trilioane, incluzând atât cele care locuiesc în exterior, cât și în interiorul corpului uman (11, 12). Microbiomul intestinal este un jucător cheie în reglarea răspunsurilor de apărare și a metabolismului, contribuind astfel la modelarea răspunsurilor imune (reglatoare sau efectoare) și ajutând la maturarea sistemului imunitar. Diferenții factori fiziologici responsabili pentru diferențele în elementele genetice ale microbiomului dintr-o gazdă includ dieta, locația geografică și interacțiunea cu mediul (13). Interacțiunile dintre microbiomul intestinal, sistemul imunitar, metabolism și nutriție sunt factori determinanți esențiali ai rezultatelor sănătății. Cu toate acestea, mecanismele lor de interacțiune la nivel de sistem rămân în mare parte necunoscute. Apariția modelării computaționale și a informaticii oferă tehnologia de integrare și analiză cuprinzătoare a interacțiunilor pe mai multe scări în cadrul acestor rețele. Astfel, o abordare la nivel de sistem poate oferi informații semnificative asupra reglementării nutriționale a acestei rețele holistice, fără a recurge inutil la reducționism.

Interacțiunea dintre Microbiom și Nutriție

Rolul microbiomului în modelarea unui sistem imunitar sănătos

Metabolismul și efectul său asupra sistemului imunitar și asupra microbiomului

Nutriție - Un jucător cheie în sistemul imunitar - Rețeaua de interacțiune cu dieta

Aceste studii arată efectul diferitelor componente dietetice asupra sistemului imunitar. Cu toate acestea, lipsește în prezent o înțelegere mecanicistă globală a interacțiunii dintre infecție, microbiom, metabolism și nutriție.

Eficacitatea imunomodulatoare a CLA a fost testată la pacienții cu CD ușoară până la moderată într-un studiu deschis timp de 12 săptămâni (62). Administrarea orală de CLA a fost bine tolerată la acești pacienți, iar CLA a suprimat capacitatea celulelor T din sângele periferic de a produce citokine pro-inflamatorii, cum ar fi interferonul gamma (IFN-γ), factorul de necroză tumorală-α (TNF-α) și IL -17. Studiul a demonstrat scăderea indicelui de activitate al CD și creșterea calității vieții pacienților cu CD (62). De asemenea, a furnizat informații despre posibilele mecanisme de modulare imunitară prin CLA, o intervenție nutrițională care vizează sistemul uman (62). Datele la nivel de pacient obținute din studiul clinic au fost utilizate ca set de date de formare pentru a dezvolta o populație sintetică mai mare pentru in Silicon experimentarea studiului clinic randomizat controlat cu placebo de fază III (63). Studiul (63) a demonstrat că post-tratament a evidențiat o corelație pozitivă între scorul inițial al activității bolii și scăderea scorului indicelui de activitate al bolii Crohn (CDAI). A subliniat necesitatea unor strategii de medicină de precizie pentru tratamentul IBD, în cazul în care tratamentele specifice unei persoane ar produce un rezultat mai bun, spre deosebire de strategia de mărime unică.

1 ug/kg (69) a scăzut cu succes glicemia și insulinemia în timpul testului oral de toleranță la glucoză. Glicemia medie cu extractul de fructe a fost semnificativ mai mică decât ABA exogenă. Efectul de scădere al ABA asupra glicemiei a durat cel puțin 6 ore după administrare (69), arătând că a contribuit la eliminarea glucozei în sânge. Rezultatele au arătat, de asemenea, că extractele de caise au crescut ABAp (nivelurile plasmatice de ABA) mai mari decât glucoza, ceea ce le-a condus la concluzia că biodisponibilitatea ridicată a ABA orală poate fi obținută din extractele de fructe. Mecanismele prin care acest hormon vegetal și produsul secundar secundar al metabolismului fungic din sol reglează metabolismul glucozei și răspunsurile imune la om rămân în mare parte necunoscute.

Abordările actuale și nevoia urgentă de schimbare a paradigmei

Înțelegerea abordărilor reducționiste față de imunologia nutrițională

Imunologie nutrițională a sistemelor: o abordare la nivel de sistem a nutriției - interacțiuni microbiotice - sistem imunitar

Proiectul Modelarea imunității la agenții patogeni enterici (MIEP) 1 și Laboratorul de imunologie nutrițională și medicină moleculară 2 sunt exemple de implementare cu succes a abordărilor de modelare pentru studiul răspunsurilor imune ale mucoaselor complexe în contextul bolilor infecțioase. În cadrul proiectului MIEP, a fost întreprins un prim pas către construirea reprezentărilor de procesare a informațiilor ale sistemului imunitar al mucoasei. Cu toate acestea, inițiative similare lipsesc în domeniul imunologiei nutriționale sau pentru bolile cronice și autoimune. Modelarea computațională în combinație cu analiza de date mari, știința portalului și informatica, permise de calculul de înaltă performanță (77-79), sunt componente esențiale în studiul sistemelor care interacționează masiv, cum ar fi răspunsul imun al gazdei - microbiota intestinală - interacțiunile nutriționale. După cum sa propus în Obiective în știința nutriției 2015-2020 (74), o înțelegere mecanicistă a interacțiunilor gazdă - nutrient - microbiotă permisă prin modelarea calculațională bazată pe metode integrate de biologie a informației au un potențial enorm de a prezice rezultatele interacțiunilor nutrienți-microbiot-sistem imunitar, așa cum se arată în Figura 3.

Figura 3. Metode integrate de biologie a informațiilor aplicate imunologiei nutriționale.

Principalele provocări ale cadrelor de biologie a sistemelor sunt complexitatea sistemelor și rezultatul în termeni de cantitate vastă de date, cu bucăți de cunoștințe împrăștiate, care trebuie să fie conectate împreună și să fie înțelese. Necesitatea dezvoltării instrumentelor de calcul devine imperativă pentru integrarea datelor (80). Apariția instrumentelor ușor de utilizat pentru informatică, modelare și analize avansate de date mari permite predicția comportamentelor globale emergente ale sistemelor biologice și caracterizarea unor mecanisme moleculare și celulare noi (80).

Instrumente de calcul

Instrumente de biologie a sistemelor: contribuția modelării bazate pe agenți și a modelării pe mai multe scale

In Silicon Tehnici - O revoluție imunologică nutrițională

Conceptul de in Silicon studiile oferă perspective și îndrumări în proiectarea studiilor clinice ale terapiilor imunomodulatoare, în special a celor care au efecte secundare severe. Procesul variază de la selecția optimă a pacientului la doza individualizată și durata intervenției nutriționale/terapeutice propuse (114). Algoritmii de învățare automată sau ABM pot fi utilizați pentru a crea pacienți sintetici din studiile clinice existente (63).

Studiu de caz

Abordări similare pot fi concepute și extinse pentru a obține noi perspective despre interacțiunile dintre dietă, factori genetici, populații de microbiomi și răspunsul la tratament la intervenția medicinii de precizie. Efectul tratamentului setului de populație sintetică cu substanțe biologice, terapeutice, farmaceutice, componente nutriționale sau intervenții combinatorii (de exemplu, adjuvanți nutriționali împreună cu terapeutici) poate fi examinat. Rezultatul poate oferi date valoroase pentru accelerarea conductelor de dezvoltare a medicamentelor, cu o capacitate îmbunătățită de a prezice răspunsul probabil la orice tratament (63, 114).

Provocări în capacitățile de calcul

Modelele cu mai multe scale reprezintă scări spațio-temporale diferite cu proprietăți spațio-temporale distincte. Acest lucru crește nevoia de a îmbunătăți performanța de calcul și sincronizarea pe scări. Într-o abordare hibridă, de exemplu, ENISI MSM (84) apelează submodele în diferite scale din fiecare ciclu de simulare, iar ieșirea finală poate fi integrarea ieșirilor din fiecare scară. Întrucât, rezolvatorul ODE Complex Pathway Simulator (COPASI) (121, 122) utilizat în ENISI MSM este un obiect mare, încărcarea a milioane de obiecte cu scări diferite încetinește semnificativ simulările, datorită activităților ridicate de procesare a memoriei. Implementarea sistemului cu utilizarea unei puteri de calcul ridicate pentru simulări de model poate ajuta la analiza numărului crescut de număr realist de agenți necesari pentru in Silicon studii. De asemenea, este nevoie de îmbunătățire în îmbunătățirea componentelor de vizualizare a modelelor care pot ajuta la adaptabilitatea sistemului în rândul experimentaliștilor. Soluțiile concepute pentru a aborda provocările legate de instrumentele utilizate în imunologia de calcul pot fi extinse pentru a dezvolta sisteme de bioinformare, modele, portaluri web și instrumente adaptabile sistemelor de cercetare a imunologiei nutriționale.

Dezvoltarea reprezentărilor de procesare a informațiilor ale sistemelor de imunologie nutrițională

Proiectul 1 Modelarea imunității agenților patogeni enterici a dezvoltat cu succes instrumente și modele ușor de utilizat pentru a caracteriza mecanismele de imunoreglare care stau la baza răspunsurilor imune la agenții patogeni enterici. Tehnologia MIEP este condusă de HPC, după cum este ilustrat de ENISI MSMv2, un instrument care modelează răspunsul imun al mucoasei și scalează până la 10 11 agenți în simulările HPC (106). Acesta este un semn distinctiv important realizat pentru construirea unei reprezentări pe scară largă a procesării informațiilor a răspunsului imun la mai multe niveluri. În ansamblu, platforma MSC ENISI condusă de HPC combină studiul căilor moleculare care controlează diferențierea celulelor T și interacțiunile la nivel de țesut între celule, cu scopul de a caracteriza mecanisme noi de imunoreglare la nivelul mucoasei intestinale. MIEP lucrează, de asemenea, la integrarea bioinformaticii, modelării computaționale și validării experimentale pentru a studia mecanismele de toleranță în timpul infecției bacteriene și virale. Aceste predicții bazate pe modelare au potențialul de a accelera procesul de descoperire științifică.

Contribuțiile autorului

A contribuit la proiectarea lucrării: JB-R, RH și VA. A contribuit la scrierea și revizuirea manuscrisului: MV, JB-R, VA, RH, AC, CP, AL și NT-J. A contribuit la realizarea figurilor: MV, AL și NT-J.

Declarație privind conflictul de interese

Autorii declară că cercetarea a fost efectuată în absența oricărei relații comerciale sau financiare care ar putea fi interpretată ca un potențial conflict de interese.