ข้อมูล

ลำไส้ต่อต้านน้ำดีอย่างไร

ลำไส้ต่อต้านน้ำดีอย่างไร


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

มีโรคที่เรียกว่ากรดไหลย้อนซึ่งสามารถสร้างความเสียหายต่อกระเพาะอาหารได้ แค่ไม่รู้ว่าท้องเสียจากน้ำดีได้อย่างไร แต่ลำไส้ (ลำไส้เล็ก) จะต้านไหวไหม?


ลำไส้ซัลเฟตเป็นสิ่งจำเป็นในการป้องกันอาการลำไส้ใหญ่บวมและมะเร็งลำไส้ใหญ่

ความเป็นมาและจุดมุ่งหมาย: ซัลเฟตเป็นปฏิกิริยาคอนจูเกตที่จำเป็นต่อการทำงานทางชีวเคมีและระดับเซลล์จำนวนมากในสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม 3'-phosphoadenosine 5'-phosphosulfate (PAPS) synthase 2 (PAPSS2) เป็นเอนไซม์หลักในการสร้าง PAPS ซึ่งเป็นสารให้ซัลโฟเนตสากลสำหรับปฏิกิริยาของซัลเฟตทั้งหมด เป้าหมายของการศึกษานี้คือการพิจารณาว่า PAPSS2 มีบทบาทอย่างไรในการเกิดลำไส้ใหญ่อักเสบและการก่อมะเร็งในลำไส้

วิธีการ: อาร์เรย์เนื้อเยื่อของตัวอย่างมะเร็งลำไส้ใหญ่ของมนุษย์ ข้อมูลการแสดงออกของยีน และลักษณะทางคลินิกของผู้ป่วยมะเร็งได้รับการวิเคราะห์ หนูที่น่าพิศวง Papss2 เฉพาะในลำไส้ (Papss2 ΔIE ) ถูกสร้างขึ้นและอยู่ภายใต้อาการลำไส้ใหญ่บวมที่เกิดจากเดกซ์ตรอนโซเดียมซัลเฟตและการเกิดมะเร็งในลำไส้ใหญ่ที่เกิดจากการรักษา azoxymethane และ dextran sodium sulfate หรือ azoxymethane ร่วมกันเพียงอย่างเดียว

ผลลัพธ์: การแสดงออกของ PAPSS2 ลดลงในมะเร็งลำไส้ใหญ่ของหนูและมนุษย์ การแสดงออกที่ต่ำกว่าของ PAPSS2 ในผู้ป่วยมะเร็งลำไส้ใหญ่มีความสัมพันธ์กับอัตราการรอดชีวิตที่แย่ลง หนู Papss2 ΔIE แสดงความไวต่ออาการลำไส้ใหญ่บวมและมะเร็งลำไส้ใหญ่โดยการทำลายสิ่งกีดขวางของเยื่อเมือกในลำไส้ เพิ่มการซึมผ่านของลำไส้และการแทรกซึมของแบคทีเรีย และทำให้สภาพแวดล้อมจุลภาคของเนื้องอกในลำไส้แย่ลง ในทางกลไก หนู Papss2 ΔIE แสดงปริมาณซัลโฟมูซินในลำไส้ลดลง การวิเคราะห์เมตาโบโลมิกเผยให้เห็นการสะสมของกรดน้ำดี รวมถึงกรดน้ำดีตัวรับ Farnesoid X ตัวรับกรด tauro-β-muricolicic acid และการขาดการก่อตัวของกรดน้ำดีซัลเฟตในลำไส้ใหญ่ของหนู Papss2 ΔIE

สรุป: เราได้ค้นพบบทบาทที่สำคัญของการเกิดซัลเฟตที่เป็นสื่อกลาง PAPSS2 ในอาการลำไส้ใหญ่บวมและมะเร็งลำไส้ การเกิดซัลเฟตในลำไส้อาจเป็นตัวบ่งชี้การวินิจฉัยที่เป็นไปได้ และ PAPSS2 อาจทำหน้าที่เป็นเป้าหมายในการรักษาโรคลำไส้อักเสบและมะเร็งลำไส้ใหญ่

คำสำคัญ: มะเร็งลำไส้ใหญ่ มะเร็งลำไส้ใหญ่ PAPSS2 ซัลเฟต ซัลโฟมูซิน

ลิขสิทธิ์ © 2021 AGA Institute. จัดพิมพ์โดย Elsevier Inc. สงวนลิขสิทธิ์


เงื่อนไขโคลอน

  • อาการลำไส้ใหญ่บวม: การอักเสบของลำไส้ใหญ่ โรคลำไส้อักเสบหรือการติดเชื้อเป็นสาเหตุที่พบบ่อยที่สุด : บริเวณที่อ่อนแอเล็กๆ ในผนังกล้ามเนื้อของลำไส้ใหญ่ทำให้เยื่อบุของลำไส้ใหญ่ยื่นออกมาจนเกิดเป็นถุงเล็กๆ ที่เรียกว่า diverticuli Diverticuli มักจะไม่มีปัญหา แต่อาจมีเลือดออกหรือกลายเป็นอักเสบหรือติดเชื้อ : เมื่อ diverticuli เกิดการอักเสบหรือติดเชื้อ ผล diverticulitis อาการปวดท้อง มีไข้ และท้องผูกเป็นอาการทั่วไป (ตกเลือด): ปัญหาลำไส้ใหญ่ที่อาจเกิดขึ้นหลายอย่างอาจทำให้เลือดออกได้ อุจจาระมีเลือดออกอย่างรวดเร็ว แต่อาจไม่เลือดออกช้ามาก : ชื่อสำหรับโรคโครห์นหรืออาการลำไส้ใหญ่บวมเป็นแผล ทั้งสองเงื่อนไขสามารถทำให้เกิดการอักเสบของลำไส้ใหญ่ (ลำไส้ใหญ่) : ภาวะอักเสบที่มักส่งผลต่อลำไส้ใหญ่และลำไส้ อาการปวดท้องและท้องร่วง (ซึ่งอาจมีเลือดปน) เป็นอาการ : ภาวะอักเสบที่มักส่งผลต่อลำไส้ใหญ่และทวารหนัก เช่นเดียวกับโรคโครห์น อาการท้องร่วงเป็นเลือดเป็นอาการทั่วไปของอาการลำไส้ใหญ่บวมเป็นแผล : อุจจาระบ่อย หลวม หรือเป็นน้ำ มักเรียกว่าท้องเสีย อาการท้องร่วงส่วนใหญ่เกิดจากการติดเชื้อในลำไส้เล็กหรือลำไส้เล็กอย่างจำกัดในตัวเอง : แบคทีเรียซัลโมเนลลาสามารถปนเปื้อนอาหารและทำให้ลำไส้ติดเชื้อได้ ซัลโมเนลลาทำให้เกิดอาการท้องร่วงและปวดท้อง ซึ่งมักจะหายได้โดยไม่ต้องรักษา : แบคทีเรียชิเกลลาสามารถปนเปื้อนอาหารและบุกเข้าไปในลำไส้ได้ อาการต่างๆ ได้แก่ มีไข้ ปวดท้อง และท้องร่วง ซึ่งอาจมีเลือดปน : แบคทีเรียหลายชนิดมักปนเปื้อนน้ำหรืออาหารในประเทศกำลังพัฒนา อาการอุจจาระร่วง บางครั้งมีอาการคลื่นไส้และมีไข้ : ติ่งเนื้อมีการเจริญเติบโตเล็กน้อย บางส่วนเหล่านี้พัฒนาเป็นมะเร็ง แต่ใช้เวลานาน การถอดออกสามารถป้องกันมะเร็งลำไส้ใหญ่ได้หลายชนิด : มะเร็งลำไส้ใหญ่ส่งผลกระทบต่อชาวอเมริกันมากกว่า 100,000 คนในแต่ละปี มะเร็งลำไส้ใหญ่ส่วนใหญ่สามารถป้องกันได้โดยการตรวจคัดกรองเป็นประจำ

ผลลัพธ์และการอภิปราย

โปรไฟล์การเสริมสมรรถนะ 5hmC ที่แตกต่างกันสองคลาสนั้นถูกสังเกตพบที่ยีนที่แอคทีฟในลำไส้ใหญ่ของมนุษย์ปกติ

อันดับแรก เราเริ่มค้นหายีนที่ทำเครื่องหมายโดย 5hmC ในลำไส้ใหญ่โดย hmeDIP-seq เพื่อติดตามชะตากรรมของเมทิลเลชันในมะเร็งในที่สุด hmeDIP-seq เริ่มต้นในตัวอย่าง DNA 5 ตัวอย่างจากเยื่อเมือกปกติของผู้ป่วยที่ได้รับผลกระทบแสดงให้เห็นการเสริมสมรรถนะ 5hmC ที่โปรโมเตอร์ ซึ่งไม่อยู่ที่ตำแหน่งเริ่มต้นการถอดรหัส (TSS) มีอยู่มากมายภายในร่างกายของยีนและแสดงไม่ได้ภายในภูมิภาคระหว่างพันธุกรรม (รูปที่ 1a และ b)

โปรไฟล์โปรโมเตอร์ 5hmC และความสัมพันธ์กับยีนที่ใช้งานอยู่ในลำไส้ใหญ่ปกติ (NS) โปรไฟล์ hmeDIP-seq สำหรับยีนทั้งหมดรอบ TSS ในเนื้อเยื่อลำไส้ใหญ่ปกติ (n = 5) (NS) การหาปริมาณการเสริมสมรรถนะ 5hmC ในคุณลักษณะจีโนม (ค) มีการระบุโปรไฟล์โปรโมเตอร์ที่แตกต่างกันสองโปรไฟล์ แผงด้านซ้าย: สูง 5hmC ภายในหน้าต่างโปรโมเตอร์ (-1 kb ถึง +0.5 kb) พร้อมโปรไฟล์โปรโมเตอร์ "แคบ" แผงด้านขวา: 5hmC สูงภายในร่างกายของยีน (จาก TSS ถึง TTS) พร้อมโปรไฟล์โปรโมเตอร์ "กว้าง" ด้านล่างนี้คือตัวอย่างโปรไฟล์แต่ละประเภท (NS) เนื้อหา 5hmC และ CpG ในโปรโมเตอร์ เนื้อหา CpG สูง ระดับกลาง และต่ำ (HCP, ICP และ LCP ตามลำดับ) หมายเลขแทรกแสดงจำนวนโปรโมเตอร์สำหรับแต่ละหมวดหมู่ (ไม่แสดงหมายเลข LCP) (จ) เนื้อหา 5hmC ที่เกาะโปรโมเตอร์ CpG ระดับแสดงถึงค่าเฉลี่ยของประชากรสำหรับโปรโมเตอร์แต่ละประเภท ดังนั้น loci แต่ละรายการอาจไม่จำเป็นต้องแสดงโปรไฟล์ทั้งหมด ไฟล์เพิ่มเติม 2 แสดงตัวอย่างเพิ่มเติม (NS) ระดับการแสดงออก (ความเข้ม microarray log2) ของยีนที่เกี่ยวข้องกับโปรไฟล์โปรโมเตอร์ 5hmC (NS ค่าที่ได้มาจากการทดสอบวิลค็อกซ์)

จากการทำโปรไฟล์ของเนื้อหา 5hmC ข้ามยีน เราระบุการเสริมสมรรถนะสองประเภทที่โปรโมเตอร์ของยีน (รูปที่ 1c) มีการสังเกตประเภท 'แคบ' หลังจากจัดอันดับเนื้อหาที่อ่าน 5hmC ภายในหน้าต่าง -1 kb ถึง +0.5 kb ของ TSS และประเภท 'กว้าง' หลังจากจัดอันดับโดย 5hmC อ่านเนื้อหาในร่างกายของยีน (จาก TSS ถึง TTS) เราระบุ 2,156 โปรโมเตอร์ที่ "แคบ" ที่ไม่ซ้ำกันและ 2,199 โปรโมเตอร์ "กว้าง" ที่ไม่ซ้ำกัน (ระบุไว้ในไฟล์เพิ่มเติม 1)

โปรไฟล์ 'แคบ' และ 'กว้าง' แตกต่างกันในแง่ของเนื้อหา CpG ของโปรโมเตอร์ (รูปที่ 1d) และในการกระจาย 5hmC รอบเกาะโปรโมเตอร์ CpG (รูปที่ 1e) โปรโมเตอร์ที่มีโปรไฟล์ "แคบ" ได้รับการเสริมประสิทธิภาพสำหรับโปรโมเตอร์เนื้อหา CpG ระดับกลาง (ICP) ในขณะที่โปรโมเตอร์ "แบบกว้าง" ซึ่งส่วนใหญ่มีเนื้อหา CpG สูง (รูปที่ 1d) ทั้งสองประเภทโปรโมเตอร์แสดงให้เห็นว่า 5hmC นั้นสมบูรณ์ภายในชายฝั่งของเกาะโปรโมเตอร์ CpG มากกว่านั้นภายในฝั่งต้นน้ำ และเนื้อหาโดยรวมที่สูงขึ้นของ 5hmC สำหรับประเภท 'แคบ' (รูปที่ 1e) อย่างไรก็ตามโปรดทราบว่าการเพิ่มสมรรถนะของ 5hmC ในฝั่งปลายน้ำของ ACTN2 ต่ำกว่านั้นสำหรับ AGAP1. ระดับที่วัดได้ทั่วเกาะแสดงถึงค่าเฉลี่ยของประชากรสำหรับโปรโมเตอร์แต่ละประเภท และด้วยเหตุนี้ loci ส่วนบุคคลจึงอาจไม่จำเป็นต้องแสดงโปรไฟล์การเสริมสมรรถนะทั้งหมดทั่วทั้งเกาะ CpG โปรโมเตอร์ที่เกี่ยวข้อง ไฟล์เพิ่มเติม 2 แสดงตัวอย่างเพิ่มเติมเพื่อแสดงสิ่งนี้ ที่น่าสนใจ การเปรียบเทียบโปรไฟล์ 5hmC กับข้อมูลอาร์เรย์นิพจน์ของ Illumina จากกรณีปกติสี่กรณีพบว่ายีนโปรโมเตอร์ 'แคบ' มีการใช้งานน้อยกว่าประเภท 'กว้าง' (รูปที่ 1f) ตามความสัมพันธ์ก่อนหน้าที่ทำขึ้นสำหรับเนื้อหา 5hmC ที่สูงขึ้นที่โปรโมเตอร์และ กิจกรรมของยีนลดลงในเมาส์และเซลล์ ES ของมนุษย์ [41,42] กระบวนการทางชีววิทยายังจำแนกประเภทยีน ontology ของโปรโมเตอร์ 5hmC ที่บ่งบอกถึงการทำงานของลำไส้ได้รับการเสริมสมรรถนะสำหรับประเภท 'แคบ' ในขณะที่การสร้างความแตกต่างและการพัฒนาของเซลล์ที่เสริมคุณค่าสำหรับประเภท 'แบบกว้าง' (ไฟล์เพิ่มเติม 2)

ข้อมูลเหล่านี้ร่วมกันแสดงให้เห็นว่าเนื้อหาและการกระจายของ 5hmC ภายในโปรโมเตอร์และร่างกายของยีนมีความสัมพันธ์กับกิจกรรมของยีนที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของเยื่อบุผิวในลำไส้ปกติและการสร้างความแตกต่าง

การเสริมสมรรถนะ 5hmC นั้นคล้ายกับการเสริมสมรรถนะ 5mC ที่บริเวณยีน

ต่อไป เราตรวจสอบเนื้อหา DNA methylation เกี่ยวกับโปรไฟล์ 5hmC โดยการเปรียบเทียบข้อมูล hmeDIP-seq ของเรากับข้อมูล meDIP-seq ที่เผยแพร่สำหรับเนื้อเยื่อลำไส้ใหญ่ปกติ [43] (ไฟล์เพิ่มเติม 3) เราสร้างแผนที่ความหนาแน่นสำหรับโปรไฟล์การตกแต่ง 5hmC และ 5mC ตั้งแต่ -3 kb ถึง +20 kb รอบ TSS (ไฟล์เพิ่มเติม 3a) สิบคลัสเตอร์ถูกสร้างขึ้นตามการกระจายของ 5hmC และ 5mC ภายในหน้าต่างนี้ โดยรวมแล้ว เราพบว่าเมื่อสังเกตการเสริมสมรรถนะที่จำเพาะ 5hmC โปรไฟล์การตกแต่งจะคล้ายกันสำหรับ 5mC (ไฟล์เพิ่มเติม 3a) ข้อยกเว้นคือคลัสเตอร์ 2 ที่มี DNA methylation ใกล้กับ TSS มากกว่า 5 hmC การเปรียบเทียบเพิ่มเติมของโปรไฟล์ 5hmC และ 5mC ที่ใกล้กับ TSS (-3 kb ถึง +3 kb) ของ loci ทั้งหมดแนะนำว่าความแตกต่างในรูปแบบการตกแต่งสำหรับ 5hmC และ 5mC เกิดขึ้นใกล้กับ TSS และภูมิภาคโปรโมเตอร์ต้นน้ำ (ไฟล์เพิ่มเติม 3b) สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าโปรโมเตอร์ของยีนหลายตัวอาจมี DNA methylation โดยไม่มี 5 hmC

แผนที่ความหนาแน่นยังระบุโปรโมเตอร์ที่ "แคบ" ตามที่ระบุโดยกลุ่มที่ 3 และ 8 ในขณะที่โปรโมเตอร์ "แบบกว้าง" อยู่ในกลุ่มที่ 5, 6, 7 และ 9 (ไฟล์เพิ่มเติม 3c) ด้วยข้อยกเว้นของคลัสเตอร์ 2 และ 3 ที่แสดงการเสริมสมรรถนะสำหรับโปรโมเตอร์ LCP คลัสเตอร์ 5hmC/5mC ส่วนใหญ่ลดลงพร้อมกับโปรโมเตอร์ที่มีเนื้อหา CpG ระดับกลางหรือสูง (ไฟล์เพิ่มเติม 3e)

จากนั้นเราเปรียบเทียบกลุ่มเมทิลเลชั่น meDIP-seq กับระดับเมทิลเลชั่นที่ประเมินโดยอาร์เรย์ Infinium27k ในตัวอย่างปกติ 17 ตัวอย่างจากกลุ่มผู้ป่วยของเรา (ไฟล์เพิ่มเติม 3e) สำหรับตำแหน่งที่วางแผนไว้ในแผนที่ความหนาแน่น ระยะทางสูงสุดของโพรบ Infinium ไปยัง TSS คือ 1499 bp ระดับเมทิเลชันสูงสุดสำหรับโพรบเหล่านี้อยู่รอบๆ โปรโมเตอร์ที่จัดกลุ่มไว้ภายในคลัสเตอร์ 1 และ 2 ซึ่งสอดคล้องกับข้อมูลลำดับ meDIP ที่สังเกตพบการเพิ่มปริมาณเมทิลเลชันสูงสุด (ไฟล์เพิ่มเติม 3a และ e) ในทำนองเดียวกัน กลุ่มที่ 4 ถึง 9 ซึ่งรายงานทั้งหมดจำนวนต่ำของ DNA methylation รอบ TSS โดย meDIP-seq ยังมีระดับของ DNA methylation ที่ต่ำกว่าที่โพรบ Infinium ที่สอดคล้องกัน (ไฟล์เพิ่มเติม 3a และ e)

ดังนั้นในเนื้อเยื่อลำไส้ใหญ่ปกติของเรา อาร์เรย์ Infinium เห็นด้วยกับรูปแบบการเสริมสมรรถนะ meDIP-seq ที่ใกล้เคียงกับ TSS ของยีน

ระดับที่ลดลงของ 5hmC ในเนื้องอกในลำไส้ใหญ่ไม่สัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงของระดับการถอดรหัส TET

เมื่อสร้างโปรไฟล์สำหรับ 5hmC และ 5mC ในลำไส้ใหญ่ปกติแล้ว ต่อไปเราจะวิเคราะห์พฤติกรรมของพวกมันในเนื้องอก กลุ่มมะเร็งลำไส้ใหญ่ของเราประกอบด้วยเนื้อเยื่อปกติ 47 เนื้อเยื่อ มะเร็งต่อมน้ำเหลือง 36 ตัว และมะเร็งต่อมไร้ท่อ 31 ตัว (ไฟล์เพิ่มเติม 1) เรายืนยันว่า 5hmC และ 5mC ลดลงทั่วโลกในระหว่างการลุกลามของมะเร็งลำไส้ใหญ่โดยใช้ liquid chromatography mass spectrometry (LCMS) และ immunofluorescence (IF) (รูปที่ 2a และ b) IF ยังแสดงให้เห็นว่า 5hmC มีความเข้มข้นในเยื่อบุผิวลำไส้ใหญ่ที่แตกต่างกันและมีค่าต่ำในฐานของ crypts และเนื้องอกที่สอดคล้องกับรายงานก่อนหน้านี้ [21] ที่สำคัญเราสังเกต TET1, TET2 และ TET3 ได้รับการถ่ายทอดอย่างสม่ำเสมอในเนื้อเยื่อปกติและเนื้อเยื่อเนื้องอกและระดับสัมบูรณ์ของ TET1 ต่ำเมื่อเทียบกับ TET2 และ TET3 โดย Sybr-Green qRT-PCR (รูปที่ 2c) บทวิเคราะห์เพิ่มเติมของ เต็ก การแสดงออกในกรณีที่จับคู่เนื้องอกปกติโดย Taqman qRT-PCR ไม่มีความสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงในระดับ 5hmC ทั่วโลก (ไฟล์เพิ่มเติม 4) นอกจากนี้ การขุดชุดข้อมูลที่เพิ่งเผยแพร่ [31,44] บ่งชี้ว่า เต็กมีอยู่ในห้องใต้ดินปกติและเยื่อบุผิวและเนื้องอกที่แตกต่างกัน

ลด 5hmC ในเนื้องอกโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงทั่วโลกใน เต็ก ใบรับรองผลการเรียน (NS) เนื้อหาทั่วโลกของ 5hmC และ 5mC ใน DNA ปกติ (N), adenoma (Ad) และ adenocarcinoma (T) โดยแมสสเปกโตรเมตรี (NS ค่าที่ได้มาจากการทดสอบวิลค็อกซ์) (NS) ภาพตัวอย่างจาก microarray immunofluorescence เนื้อเยื่อมะเร็งลำไส้ใหญ่ ลูกศรบ่งบอกถึงเยื่อบุผิว, หัวลูกศรที่สโตรมา (ค) ระดับสัมบูรณ์ของ เต็กs (วิธีโค้งมาตรฐาน) ในบางกรณีจากกลุ่มผู้ป่วยมะเร็งลำไส้ใหญ่ของเรา แถบแนวตั้งสีส้มแสดงถึงค่ามัธยฐาน ค่าลบบ่งชี้ เต็กใบรับรองผลการเรียนมีน้อยกว่า B2M ใบรับรองผลการเรียน ไม่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญในระดับทั่วเนื้อเยื่อแต่มีความแปรผันอย่างมากภายในเนื้อเยื่อ

การกลายพันธุ์ที่กระเป๋าผูก Fe2 และ a-KG อาจอธิบายได้ว่าไม่มีกิจกรรม TET [30] แต่สิ่งเหล่านี้ถูกแยกออกโดยเฉพาะในชุดตัวอย่างของเราผ่านการจัดลำดับ exonic ที่เป็นเป้าหมาย (ไฟล์เพิ่มเติม 5a และวิธีการเพิ่มเติม) เราระบุการกลายพันธุ์ที่ไม่มีความหมายเหมือนกันในที่อื่นๆ ในโดเมนตัวเร่งปฏิกิริยาของ เต็กs แต่การมีอยู่ของพวกเขาไม่สัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงในระดับ 5hmC ทั่วโลก (ไฟล์เพิ่มเติม 5b) การลดลงของ 5hmC ในเนื้องอกอาจเกิดจากการยับยั้ง TET โดยเมแทบอไลต์ที่สะสมผ่านการกลายพันธุ์ของ IDH1/2, Fumarate ไฮดราเทส (FH) หรือ Succinate dehydrogenase (SDH) [39,45] ในการศึกษาของเรา การกลายพันธุ์ IDH1/2 ถูกแยกออกในกลุ่มย่อยของตัวอย่าง (ไม่แสดง) และการศึกษาขนาดใหญ่เมื่อเร็วๆ นี้แสดงให้เห็นว่าการกลายพันธุ์ของ IDH1/2, FH หรือ SDH เกิดขึ้นได้ยากหรือไม่มีในมะเร็งลำไส้ใหญ่ [31,40]

เราไม่มีข้อมูลโปรตีน TET ที่เชื่อมโยงกับชุดตัวอย่างของเรา ดังนั้นเราจึงไม่สามารถแยกได้ว่าการลดลงของ 5hmC ทั่วโลกอาจเกิดจากเหตุการณ์หลังการถอดเสียงที่มีผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงในความเสถียรหรือกิจกรรมของ TET อย่างไรก็ตาม การตรวจหา mRNA ในระดับที่ใกล้เคียงกับเนื้อเยื่อปกติแสดงให้เห็นว่าระดับที่ลดลงของ 5hmC ที่เราค้นพบในเนื้องอกในลำไส้ใหญ่ทั้งหมดของเราไม่น่าจะเกิดจากการไม่มี TET หรือการกลายพันธุ์หรือการยับยั้งโดยสารก่อมะเร็งที่รู้จักในปัจจุบัน

5hmC จะลดลงทั่วทั้งจีโนมของเนื้องอก โดยมีผลเล็กน้อยต่อการถอดรหัสยีน

เราตรวจสอบ 5hmC ในมะเร็งต่อมลูกหมากสี่ชนิดที่ตรงกัน เนื้อหาการอ่าน hmeDIP-seq ในเนื้องอกแสดงการกระจายที่คล้ายกันโดยรวมกับเนื้อเยื่อปกติ แต่มีระดับ 5hmC ที่ลดลงอย่างเห็นได้ชัดทั่วทั้งจีโนมตามการประเมินโดยเนื้อหา 5hmC ภายในองค์ประกอบที่ซ้ำกัน (ไฟล์เพิ่มเติม 6) และภายในยีน (ไฟล์เพิ่มเติม 7a และ b) ระดับที่ลดลงของ 5hmC ในเนื้องอกเมื่อเปรียบเทียบกับระดับปกติได้รับการยืนยันที่ตำแหน่งที่เลือกโดยการทดสอบความไวของเอนไซม์ที่จำกัดไกลโคซิเลส (gluc-MS-qPCR - ไฟล์เพิ่มเติม 7c) ซึ่งบ่งชี้ว่ายีนยังคงถูกทำเครื่องหมายด้วยปริมาณที่ลดลงของ 5hmC ในเนื้องอก

ข้อมูลอาร์เรย์นิพจน์ของ Illumina ที่สร้างขึ้นจากภาวะปกติ 4 อย่างและเนื้องอก 14 ตัวแสดงให้เห็นการลดลงเล็กน้อยแต่มีนัยสำคัญทางสถิติในการทำงานของยีนสำหรับยีนที่มีโปรโมเตอร์ 5hmC ที่ "กว้าง" (ไฟล์เพิ่มเติม 7d) ดังนั้นแม้ว่า 5hmC จะเชื่อมโยงกับการถอดรหัสยีนที่ใช้งานอยู่ แต่การลดลงของ 5hmC ในเนื้องอกก็มาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงระดับการแสดงออกที่น้อยมาก ผลลัพธ์เหล่านี้บ่งชี้ว่ายีนที่ได้รับ 5hmC ในลำไส้ใหญ่ปกติมีการถอดรหัสที่ใช้งานในเนื้องอก และแนะนำว่าระดับ 5hmC ที่ต่ำจะไม่ขัดขวางการถอดรหัส

Loci ที่ทำเครื่องหมายโดย 5hmC ในปกติมีความต้านทานโดยธรรมชาติต่อ DNA hypermethylation ในมะเร็ง

เพื่อตรวจสอบว่าโปรโมเตอร์ปกติที่ทำเครื่องหมายโดย 5hmC ได้รับการเปลี่ยนแปลงของ DNA methylation ในมะเร็งลำไส้ใหญ่หรือไม่ เราประเมิน DNA methylation ในเนื้องอก 17 รายการที่ตรงกับเนื้อเยื่อปกติโดยใช้ Infinium methylation arrays อาร์เรย์ Infinium27k เป็นแพลตฟอร์มที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวัดเชิงปริมาณของสถานะ DNA methylation ของไซต์ CpG 27,578 แห่ง ซึ่งตั้งอยู่ที่บริเวณโปรโมเตอร์ของยีนเข้ารหัสโปรตีน 14,495 ยีน [43,46] เทคโนโลยี Infinium ขึ้นอยู่กับการแปลงเป็นไบซัลไฟต์ซึ่งไม่แยกความแตกต่างระหว่าง 5mC และ 5hmC อย่างไรก็ตาม 5hmC เป็นเพียงเปอร์เซ็นต์เล็กน้อยของไซโตซีนดัดแปลงในลำไส้ใหญ่ปกติและเปอร์เซ็นต์ที่เล็กกว่าในเนื้อเยื่อมะเร็งลำไส้ใหญ่ ตามระดับมัธยฐานของ 5hmC ที่ตรวจพบโดย LCMS (รูปที่ 2) มีเพียงประมาณ 2.4% ของ 5mC ที่รายงานในข้อมูล Infinium เท่านั้นที่ไม่น่าจะแยกแยะได้จาก 5hmC ในเซลล์ปกติ และประมาณ 0.7% ในเนื้องอก

การเปลี่ยนแปลงเมทิลเลชันในกลุ่มผู้ป่วยของเราแสดงให้เห็นทั้งการเพิ่มและการสูญเสียของโปรโมเตอร์ DNA methylation (รูปที่ 3a) เพื่อปรับแต่งการวิเคราะห์เนื้อหา 5hmC ของเราให้เปลี่ยนแปลงใน DNA methylation ที่โปรโมเตอร์ที่ประเมินโดยแพลตฟอร์ม Infinium เรานับการอ่าน hmeDIP-seq จากค่าปกติในหน้าต่าง 200 bp รอบโพรบ Infinium (รูปที่ 3b) หลังจากจัดอันดับตามเนื้อหาที่อ่านแล้ว เราระบุตำแหน่งที่เสริมสมรรถนะสูงสุด 3,000 5hmC (สูง 5hmC) และ 3,000 loci โดยที่ 5hmC ต่ำหรือตรวจไม่พบ (5hmC-ต่ำ) น่าสนใจ โดยการวัดจำนวนการอ่านรอบโพรบ Infinium เราสังเกตเห็นว่าโปรโมเตอร์ที่มี 5hmC สูงในสภาวะปกติสามารถต้านทานการเปลี่ยนแปลงของเมทิลเลชันหรือมีแนวโน้มที่จะสูญเสียเมทิลเลชัน (การสูญเสีย 79% เทียบกับการเพิ่มขึ้น 21% จากโพรบ 676 ตัวที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ 3,000) และโปรโมเตอร์ที่ทำเครื่องหมาย 5hmC นั้นมักสัมพันธ์กับช่วงของระดับกลางของเมทิลเลชันในปกติ (รูปที่ 3c แผงด้านซ้ายและ d) โปรโมเตอร์ต่ำ 5hmC มักเกี่ยวข้องกับระดับเมทิลเลชั่นต่ำในภาวะปกติและมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นที่จะได้รับเมทิลเลชั่น แม้ว่าจะมีการสังเกตการสูญเสียเมทิลเลชัน (เพิ่มขึ้น 56% เทียบกับการสูญเสีย 44% จากโพรบ 379 ตัวที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญจาก 3,000) (รูปที่ 3c แผงด้านขวาและ d) นอกจากนี้เรายังพบว่ายีนที่มีแนวโน้มที่จะเกิดเมทิลเลชันซึ่งขาด 5hmC ในสภาวะปกติมีการแสดงออกในระดับต่ำในเนื้อเยื่อปกติ (รูปที่ 3d แผงด้านขวา) ซึ่งสอดคล้องกับรายงานล่าสุดที่มีแนวโน้มที่จะได้รับเมทิลเลชั่นในเนื้องอกบ่อยครั้งที่โปรโมเตอร์ของ ยีนที่มีการแสดงออกต่ำในเนื้อเยื่อปกติ [47].

โปรโมเตอร์ทำเครื่องหมายโดย 5hmC ในลำไส้ใหญ่ปกติต่อต้านการเพิ่มเมทิลของ DNA ในเนื้องอก (NS) การเปลี่ยนแปลงเมทิลของดีเอ็นเอในมะเร็งของต่อม (n = 17) เทียบกับเนื้อเยื่อปกติที่เข้าคู่กัน (n = 17) (อาร์เรย์อินฟิเนียม) แต่ละจุดแสดงถึง CpG (จุดสีเทามีการเปลี่ยนแปลงด้วย NS <0.01). (NS) 5hmC อ่านเนื้อหาที่วัดในหน้าต่างรอบโพรบ Infinium (แถบสีดำ) เกาะซีพีจี (CpGi) เป็นแถบสีส้ม (ค) การซ้อนทับของโปรโมเตอร์สูง 5hmC หรือต่ำ 5hmC บนสถานะเมทิลเลชั่น (NS) แผงด้านซ้าย: เนื้อหา 5hmC รอบโพรบ Infinium ของโปรโมเตอร์ที่มีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในเมทิลเลชัน โปรโมเตอร์ 5hmC สูงมีแนวโน้มที่จะสูญเสีย DNA methylation ในเนื้องอกในขณะที่โปรโมเตอร์ 5hmC ต่ำมีแนวโน้มที่จะได้รับ methylation ในเนื้องอก (limma geneSetTest) แผงตรงกลาง: ปริมาณ 5hmC ในระดับปกติและระดับของ DNA methylation ในระดับปกติเพื่อแสดงว่าการเพิ่มหรือการสูญเสียของ methylation เกิดขึ้นในช่วงของระดับ methylation ในระดับปกติ (NS ค่าจากการทดสอบ Wilcox) แผงด้านขวา: เนื้อหา 5hmC ในระดับปกติและระดับการแสดงออกตามปกติ ยีนที่มีแนวโน้มของ DNA methylation (ต่ำ 5hmC) มีการแสดงออกต่ำในเนื้อเยื่อปกติ (NS ค่าจากการทดสอบ Wilcox) (จ) แผนที่ความร้อนที่เปรียบเทียบระดับ 5hmC และ 5mC ในปกติกับการเปลี่ยนแปลง 5mC ในเนื้องอกที่ตำแหน่งที่เลือก

ที่สำคัญ รูปแบบซึ่งกันและกันของ 5hmC สูง/ต่ำในภาวะปกติที่มีการสูญเสีย/เพิ่มของเมทิลเลชันในมะเร็งต่อมน้ำเหลืองมีอยู่แล้วที่ระยะของมะเร็ง (ไฟล์เพิ่มเติม 8a และ b) และสังเกตได้ที่เกาะ CpG และชายฝั่งของเกาะ (ไฟล์เพิ่มเติม 8c) รูปแบบซึ่งกันและกันนี้ยังมีอยู่ที่บริเวณเล็ก ๆ จำเพาะมะเร็งลำไส้ใหญ่ที่ระบุก่อนหน้านี้ของ methylation DNA ที่แตกต่างกัน (sDMRs) [8] (ไฟล์เพิ่มเติม 8d) และสังเกตและตรวจสอบได้อย่างชัดเจนในยีนโปรโมเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับมะเร็งลำไส้ใหญ่จำนวนหนึ่ง (รูปที่ 3e และไฟล์เพิ่มเติม 9).

ผลลัพธ์เหล่านี้ร่วมกันบ่งชี้ว่าโปรโมเตอร์ของยีนที่มีเครื่องหมาย 5hmC ในปกติไม่ค่อยกลายเป็นไฮเปอร์เมทิลเลตเมื่อ 5hmC ลดลงในเนื้องอก แท้จริงแล้วโปรโมเตอร์เหล่านี้มีแนวโน้มที่จะสูญเสีย DNA methylation ในมะเร็ง นอกจากนี้เรายังระบุ 117 โปรโมเตอร์ที่ 5hmC ยังคงตรวจพบในมะเร็งต่อมน้ำเหลือง แม้ว่าจะอยู่ในระดับต่ำมาก และพบว่าสิ่งเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะสูญเสียเมทิลเลชันมากกว่าถึงสามเท่า (27% เทียบกับ 8.5% ตามลำดับ) (ไฟล์เพิ่มเติม 10) . ผลลัพธ์เหล่านี้อาจแนะนำว่า DNA demethylation ที่ชุดย่อยของโปรโมเตอร์ใกล้เคียงสามารถเป็นสื่อกลางผ่านไฮดรอกซีเมทิลเลชันและ/หรือการมีอยู่ของ 5hmC ช่วยขับไล่สารเชิงซ้อนของ DNA methylating ตามที่แนะนำก่อนหน้านี้ [48,49]

มีหลักฐานชัดเจนจากการทดลองการติดฉลากเซลล์ว่ามะเร็งลำไส้ใหญ่สามารถเกิดขึ้นได้จากสเต็มเซลล์/ช่องต้นกำเนิด [50] ข้อมูลของเราและอื่น ๆ [21] แสดงให้เห็นว่าระดับ 5hmC ทั่วโลกอยู่ในระดับต่ำในเซลล์ต้นกำเนิดและในเนื้อเยื่อมะเร็งอาจแนะนำว่า 5hmC จะไม่หายไปในมะเร็งลำไส้ใหญ่ ในทางกลับกัน 5hmC อาจไม่สะสมเนื่องจากสถานะการงอกขยายที่เหมือนต้นกำเนิดที่ผิดปกติ คำอธิบายหนึ่งว่าทำไม loci ที่จะสะสม 5hmC เมื่อ terminal differentiation ดูเหมือนจะทนทานต่อการได้รับ DNA methylation ในมะเร็งมากกว่า ตรงกันข้ามกับ loci ที่ไม่สะสม 5hmC อาจเป็นได้ว่า TET ในเซลล์มะเร็งถูกผูกไว้กับโปรโมเตอร์เป้าหมายเพื่อ ป้องกัน เดอโนโว ดีเอ็นเอเมทิลเลชัน

TET2 ทำเครื่องหมายโปรโมเตอร์ในเซลล์มะเร็งที่ต่อต้านการเพิ่มเมทิลของ DNA ในเนื้องอกขั้นต้น แต่ไม่จำเป็นต้องรักษาสถานะดีเมทิล

เพื่อตรวจสอบว่า TETs เชื่อมโยงกับ DNA ในเซลล์มะเร็งหรือไม่ เราจึงหันไปใช้สายเซลล์มะเร็งลำไส้ใหญ่ HCT116 บรรทัดเซลล์นี้แสดงระดับสากลที่ต่ำ 5hmC และ TET2 และ TET3 ระดับการถอดเสียงเทียบได้กับระดับที่สังเกตพบในเนื้อเยื่อปกติและมะเร็งต่อมน้ำเหลือง (ไฟล์เพิ่มเติม 11a ถึง c) แม้จะมีเนื้อหาทั่วโลกที่ต่ำมากของ 5hmC ในเซลล์เหล่านี้ ต่ำกว่าที่เห็นในเนื้อเยื่อปฐมภูมิ โปรตีน TET2 และ TET3 สามารถตรวจพบได้ในเศษส่วนนิวเคลียร์ (ไฟล์เพิ่มเติม 11d) แม้ว่าจะมี TET2 ในปริมาณมากในไซโตพลาสซึม (เพิ่มเติม ไฟล์ 11d และ e) การกระจายตัวของ TET2 ในระดับเซลล์ที่คล้ายคลึงกันนั้นพบได้ในสัจจะและเนื้องอกของลำไส้ใหญ่ปกติโดยอิมมูโนฮิสโตเคมี (ไฟล์เพิ่มเติม 12)

Chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq) เปิดเผยว่า TET2 จับกับโปรโมเตอร์ยีนได้ดีกว่าภายใน 1 kb ของ TSS (รูปที่ 4a และ b) โปรโมเตอร์ทั้งหมด 3,144 รายถูกระบุว่าเป็นเป้าหมาย TET2 (ไฟล์เพิ่มเติม 1) ซึ่งส่วนใหญ่เป็นโปรโมเตอร์ที่ประกอบด้วยเกาะ CpG ของประเภท HCP (รูปที่ 4c และ d) เกาะ CpG ที่ถูกผูกไว้โดย TET2 นั้นส่วนใหญ่ไม่มีเมทิลเลตตามที่วัดโดยอาร์เรย์ Infinium450k (จาก GSE29290) และชายฝั่งเกาะ CpG แสดงระดับเมทิลเลชันที่ต่ำกว่าที่ไซต์ที่ถูกผูกไว้ TET2 เทียบกับที่ไม่ถูกผูกไว้โดย TET2 (รูปที่ 4e) เราตรวจสอบความถูกต้องของตำแหน่งที่ระบุใน TET2 ChIP-seq โดย ChIP-qPCR (ไฟล์เพิ่มเติม 13) ที่น่าสนใจคือ การมีอยู่ของ TET2 ที่เกี่ยวข้องกับยีนที่แอคทีฟซึ่งวัดโดยอาร์เรย์การแสดงออก (GSE36133) หรือหลักฐานจากการทับซ้อนกันอย่างมากกับไซต์การจับ RNA Pol2 (ENCODE Pol2 ChIP-seq) (รูปที่ 4f และ g)

TET2 จับโปรโมเตอร์ของยีนที่ใช้งานอยู่ในเซลล์มะเร็ง (NS) ตัวอย่างของโปรไฟล์การจับ TET2 ในเซลล์มะเร็งลำไส้ใหญ่ HCT116 (NS) TET2 ผูกใกล้กับ TSS และ (ซีดี) ส่วนใหญ่ที่เกาะ CpG ภายในผู้สนับสนุน HCP (จ) เกาะที่ถูกผูกไว้ TET2 ส่วนใหญ่ไม่มีเมธิลและ (ฉ, ก.) เชื่อมโยงกับยีนที่ใช้งานอยู่

ถ้า TETs จับกับ DNA และป้องกัน hypermethylation ในเนื้องอก ก็คาดว่าโปรโมเตอร์ที่ไวต่อ DNA methylation ที่เพิ่มขึ้นในเนื้องอกในลำไส้ใหญ่จะสร้างกลุ่มที่แตกต่างออกไปโดยมีการเหลื่อมกันน้อยที่สุดกับโปรโมเตอร์เป้าหมาย TET ดังนั้นเราจึงตรวจสอบว่า loci ที่ได้รับ DNA methylation ในเนื้องอกหลักของเรา (1,597 โพรบสำหรับ 1,077 โปรโมเตอร์) มีแนวโน้มว่าจะเป็น TET2 โปรโมเตอร์เป้าหมาย (4,201 โพรบสำหรับ 3,144 โปรโมเตอร์) การวิเคราะห์นี้แสดงการซ้อนทับกันน้อยกว่า 1% ระหว่างตำแหน่งที่ได้รับ DNA methylation ในเนื้องอกและโปรโมเตอร์ที่จับกับ TET2 (รูปที่ 5a) ผลลัพธ์เหล่านี้อาจแนะนำว่า TET2 อาจเป็นส่วนหนึ่งของกลไกที่ปกป้องโปรโมเตอร์จาก เดอโนโว ดีเอ็นเอเมทิลเลชัน เพื่อตรวจสอบสิ่งนี้ เราได้ลด TET2 ในเซลล์ HCT116 โดยการถ่าย shRNA ที่เสถียร (รูปที่ 5b และ c) ในกรณีหนึ่ง เราใช้ shRNA กับ TET2 เพียงอย่างเดียว (TET2C) และใน shRNA อื่นกับ TET2 และ TET3 (TET2 + 3 โดยที่ TET3 mRNA ไม่ได้รับผลกระทบ ดังนั้นจึงถือว่าตัวอย่างนี้เป็นเพียงการล้มลงของ TET2 เท่านั้น) (รูปที่ 5c) LCMS หลังจากการสูญเสีย TET2 แสดงให้เห็นการลดลงอย่างเห็นได้ชัดในระดับ 5hmC ทั่วโลก (รูปที่ 5d) ซึ่งยืนยันการทำงานของ TET2 oxygenase ใน HCT116 โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงในระดับ 5mC ทั่วโลก (รูปที่ 5d) แต่อาจเป็นเพราะการมีส่วนร่วมเล็กน้อยของโปรโมเตอร์เมทิลเลชัน เมทิลโลม อาร์เรย์ Infinium ระบุตำแหน่งหลายแห่งที่มีการเปลี่ยนแปลงใน DNA methylation (รูปที่ 5e) ซึ่งส่วนใหญ่มีขนาดต่ำ (ค่ามัธยฐานของการเปลี่ยนแปลงคือ 10.4% ไม่แสดง) การเปลี่ยนแปลงระดับของ DNA methylation ที่คล้ายคลึงกันนั้นพบได้ไม่นานหลังจาก TET1 หมดลงในเซลล์ที่แยกจากกัน [51] อย่างไรก็ตามในการศึกษาของเรา ระดับเมทิลเลชันที่เกาะ CpG ที่จับกับ TET2 ส่วนใหญ่ไม่ได้รับผลกระทบหลังจากการสูญเสีย TET2 (น้อยกว่า 1%, รูปที่ 5e) ซึ่งบ่งชี้ว่าโปรโมเตอร์เหล่านี้ไม่ต้องการ TET2 ในระดับสูงเพื่อรักษาสถานะปลอดเมทิลเลชันและมีความทนทานต่อ การเปลี่ยนแปลงของเมทิลเลชัน

การคงสภาพที่ปราศจากเมทิลเลชันอย่างแพร่หลายที่โปรโมเตอร์ที่จับกับ TET2 (NS) การเพิ่มเมทิลของ DNA ในเนื้องอกปฐมภูมินั้นหายากอย่างน่าทึ่งที่โปรโมเตอร์ที่จับกับ TET2 ที่ระบุในเซลล์ HCT116 (NS <0.0001 การทดสอบทวินาม) (NS) Western blot สำหรับ TET2 และ beta TUBULIN จากสารสกัดทั้งเซลล์ของเซลล์ HCT116 ที่ทรานส์เฟกอย่างเสถียรด้วยการควบคุม shRNA ที่ไม่กำหนดเป้าหมาย (shCtrl.) หรือด้วย shRNA ถึง TET2 (TET2C) หรือ TET2 และ TET3 (TET2 + 3) การเปลี่ยนแปลงการพับในการล้มลงถูกคำนวณโดยสัมพันธ์กับ shCtrl (ค) qRT-PCR สำหรับ TET2 และ TET3. (NS) ระดับสากลของ 5hmC และ 5mC โดย LCMS (จ) DNA methylation เปลี่ยนแปลงโดย Infinium arrays หลังจาก TET2 หมดลง

ผลการอยู่รอดโดยประมาณจากชุดข้อมูลมะเร็งลำไส้ใหญ่และทวารหนักที่เปิดเผยต่อสาธารณชน [52,53] ระบุเพิ่มเติมว่า TET2 ระดับการแสดงออกไม่สัมพันธ์กับการอยู่รอดของผู้ป่วยอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งสอดคล้องกับผลกระทบเล็กน้อยที่เราเห็นในสิ่งเหล่านี้ ในหลอดทดลอง การศึกษา TET2 ดังนั้น TET2 จึงดูเหมือนว่าจะมีบทบาทปานกลางในการควบคุมการดัดแปลงไซโตซีนระหว่างการเกิดเนื้องอกในลำไส้

โปรโมเตอร์ที่มีระดับสูงของ 5hmC ในลำไส้ใหญ่ปกติทับซ้อนกับโปรโมเตอร์ที่มีเครื่องหมาย bivalently ในเซลล์ต้นกำเนิดจากตัวอ่อนของมนุษย์ที่ไม่กลายเป็น methylated ในมะเร็งลำไส้ใหญ่

หากเนื้องอกเกิดขึ้นจากเซลล์ในลำไส้ในห้องใต้ดิน และถ้า 5hmC เป็นเครื่องหมายของเซลล์ที่มีความแตกต่างในระยะสุดท้าย เราจะอธิบายความต้านทานของโปรโมเตอร์ 5hmC ต่อการได้รับเมทิลเลชันในเนื้องอกก่อนที่จะสะสม 5hmC ในเนื้อเยื่อปกติได้อย่างไร การสูญเสีย TET2 มีผลเพียงเล็กน้อยต่อ DNA methylation ในเซลล์มะเร็ง ซึ่งบ่งชี้ว่ากลไกการป้องกันไม่น่าจะเกิดจากการจับ TET2 อย่างต่อเนื่องที่โปรโมเตอร์เป้าหมาย แม้ว่า TET2 อาจไม่เกี่ยวข้องกับการรักษาสถานะ unmethylated ของโปรโมเตอร์เป้าหมาย แต่เราไม่สามารถแยกโปรตีนอื่นภายใน TET-complex ที่เกี่ยวข้องได้ อย่างไรก็ตาม อาจมีคำอธิบายทางเลือก ซึ่งหนึ่งในนั้นคือโปรโมเตอร์ 5hmC ถูกทำเครื่องหมายโดย epigenetically ในระหว่างการพัฒนาในช่วงต้น เพื่อทำให้พวกมันไม่น่าจะพัฒนาลักษณะเฉพาะเช่น H3K27me3 ในโสมที่จูงใจให้ได้รับ DNA methylation

แบบอย่างสำหรับการทำเครื่องหมายอีพีเจเนติกในระยะแรกรวมถึงการประทับจีโนมและการปิดใช้งาน X แต่อาจรวมถึงกระบวนการที่อธิบายล่าสุดสำหรับการได้รับเมทิลเลชันในมะเร็งซึ่งเกิดขึ้นที่โปรโมเตอร์ที่มีฮิสโตน H3K4 และ H3K27 ไตรเมทิลเลชัน (ที่เรียกว่าโปรโมเตอร์ไบวาเลนต์) ในตัวอ่อนของมนุษย์ สเต็มเซลล์ (hESC) [54-58]. ESCs ซึ่งแตกต่างจากเซลล์ที่เพิ่มจำนวนอื่น ๆ ส่วนใหญ่มีระดับ 5hmC สูงอยู่แล้ว ในเมาส์ ESCs Tet1 พบได้ทั้งที่ TSS ของโปรโมเตอร์ไบวาเลนต์ร่วมกับสารเชิงซ้อนที่ปิดเสียงที่ไม่ขึ้นกับ 5hmC หรือปลายน้ำของ TSS ร่วมกับ 5hmC และคอมเพล็กซ์ PRC2 [59,60] ในมนุษย์ ESC 5hmC ถูกพบที่โปรโมเตอร์และเอนแฮนเซอร์ของยีนที่แอคทีฟมากกว่าที่เอนแฮนเซอร์ที่ทรงตัว (ไบวาเลนต์) [61]

การเปรียบเทียบชุดข้อมูลของเราของโปรโมเตอร์ที่ทำเครื่องหมาย 5hmC กับชุดข้อมูลที่เผยแพร่ของโปรโมเตอร์แบบไบวาเลนต์ hESC [57] ยืนยันว่าประมาณ 65% ของโปรโมเตอร์ที่ได้รับเมทิลเลชันในกลุ่มมะเร็งลำไส้ใหญ่ของเรานั้นถูกทำเครื่องหมายแบบไบวาเลนต์ใน hESC (รูปที่ 6a และ b) ดังนั้นเราจึงตรวจสอบขอบเขตที่โปรโมเตอร์ทำเครื่องหมายโดย 5hmC ในลำไส้ใหญ่ปกติคาบเกี่ยวกันกับโปรโมเตอร์ที่ทำเครื่องหมายสองทางใน hESC เราพบว่า 30% ของโปรโมเตอร์ 5hmC ทับซ้อนกับยีนไบวาเลนต์ใน hESC (รูปที่ 6a และ b) ที่น่าสนใจคือ สิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่เกิดขึ้นพร้อมกับโปรโมเตอร์สองวาเลนท์ที่ไม่กลายเป็นไฮเปอร์เมทิลเลตในมะเร็งลำไส้ใหญ่ การสังเกตนี้บ่งชี้ว่าโปรโมเตอร์ไบวาเลนต์สามารถแยกออกเป็นหมวดหมู่คำแนะนำที่ไม่ต่อเนื่องได้: หนึ่งสำหรับการทำให้เงียบหลังจากการสร้างความแตกต่างของเนื้อเยื่อและไวต่อการเพิ่มเมทิลในมะเร็งและอีกส่วนหนึ่งสำหรับการกระตุ้นและการรับ 5hmC ที่มีความต้านทานต่อการเพิ่มเมทิลในมะเร็ง หากได้รับ 5hmC เป็นจุดสิ้นสุดของการเปิดใช้งานตามคำแนะนำ สิ่งนี้จะพอดีกับข้อมูลของเราที่เราเห็น 5hmC สะสมในเซลล์ที่แยกจากกันในระยะสุดท้ายที่ยีนที่ทำงานทั้งในมะเร็งและเนื้อเยื่อปกติ

โปรโมเตอร์ที่ทำเครื่องหมาย 5hmC ไม่อยู่ภายใต้การเพิ่มของเมทิเลชันที่อาศัยฮิสโตน-ไบวาเลนซี แผนภาพเวนน์เพื่อแสดงให้เห็นอุบัติการณ์สูงของการเพิ่มเมทิลโปรโมเตอร์ในกลุ่มของเราที่โปรโมเตอร์ที่มี H3K4me3/K27me3 bivalency ในเซลล์ต้นกำเนิดจากตัวอ่อนของมนุษย์ (hESCbiv) อุบัติการณ์ของการเพิ่มเมทิลเลชั่นต่ำที่โปรโมเตอร์ hESCbiv ที่ทำเครื่องหมายโดย 5hmC ในลำไส้ใหญ่ปกติ (NS) สำหรับแคบและ (NS) โปรโมเตอร์กว้าง 5hmC


ตับอ่อน

ต่อมลำไส้

สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นจากการปรับเปลี่ยนเยื่อบุผิวของลำไส้เล็ก ต่อมในลำไส้หลัก 2 ต่อม คือ ต่อมบรูนเนอร์ และ ห้องใต้ดินของ Lieberkühn

  1. ต่อมของบรูนเนอร์พบได้ในลำไส้เล็กส่วนต้นเพียงไม่กี่เซนติเมตรแรก พวกเขาหลั่งเมือกอัลคาไลน์จำนวนมากเพื่อปกป้องผนังลำไส้เล็กส่วนต้นจากน้ำย่อยที่มีกรดสูงและทำให้กรดไฮโดรคลอริกเป็นกลาง
  2. ห้องใต้ดินของ Lieberkühns เป็นหลุมเล็ก ๆ ที่ตั้งอยู่ทั่วพื้นผิวทั้งหมดของลำไส้เล็กซึ่งอยู่ระหว่างวิลลี่ในลำไส้ พวกมันถูกปกคลุมด้วยเยื่อบุผิวที่ประกอบด้วยเซลล์สองประเภท 1) เซลล์กุณโฑ: ขับเสมหะ 2) Enterocytes: หลั่งน้ำและอิเล็กโทรไลต์ รวมทั้งดูดซับน้ำและอิเล็กโทรไลต์กลับคืนพร้อมกับผลิตภัณฑ์สุดท้ายของการย่อยอาหารเหนือพื้นผิวของวิลลี่ที่อยู่ติดกัน ที่ฐานของสิ่งเหล่านี้ crypts, panethเซลล์ และ เซลล์อาร์เจนทาฟิน มีอยู่ เซลล์ Paneth ที่พบในลำไส้เล็กส่วนต้นนั้นอุดมไปด้วยสังกะสีและมีแกรนูลที่เป็นกรด เซลล์ Argentaffin สังเคราะห์ฮอร์โมน secretin และ 5-hydroxytryptamine

เอนไซม์พื้นผิวเว็บไซต์ของการดำเนินการ
Ptyalin (อะไมเลสน้ำลาย) แป้ง ปาก
เปปซิน
ไลเปสกระเพาะอาหาร
เรนิน
โปรตีน
ไขมันน้อย
เคซีน
ท้อง
ท้องเด็ก
อะไมเลสตับอ่อน
ทริปซิน
ไคโมทริปซิน
อีลาสเทส
คาร์บอกซีเปปติเดส
ตับอ่อนไลเปส
นิวเคลียส
เอนเทอโรคาเสะ
อะมิโนเปปติเดส
Dipeptidase
ไดแซ็กคาริเดส
ไลเปสลำไส้
นิวคลีโอทิเดส
นิวคลีโอซิเดส
แป้ง
โปรตีน
โปรตีน
โปรตีน (อีลาสติน)
เปปไทด์ขนาดใหญ่
ไขมัน (ไตรกลีเซอไรด์)
กรดนิวคลีอิก (DNA, RNA)
ทริปซิโนเจน
เปปไทด์ขนาดใหญ่
ไดเปปไทด์
ไดแซ็กคาไรด์
ไขมัน
นิวคลีโอไทด์
นิวคลีโอไซด์
ลำไส้เล็ก


ข้อมูลผู้แต่ง

สังกัด

Department of Medicine, Infectious Diseases Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, 10065, นิวยอร์ก, สหรัฐอเมริกา

Charlie G. Buffie, Peter T. McKenney, Melissa Kinnebrew, Ying Taur และ Eric G. Pamer

Lucille Castori Center for Microbes, Inflammation and Cancer, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, นิวยอร์ก, 10065, นิวยอร์ก, สหรัฐอเมริกา

Charlie G. Buffie, Peter T. McKenney, Lilan Ling, Asia Gobourne, Daniel No, Melissa Kinnebrew, Eric Littmann, Ying Taur, Nora C. Toussaint, Joao B. Xavier และ Eric G. Pamer

Computational Biology Program, Sloan-Kettering Institute, New York, 10065, New York, USA

Vanni Bucci, Richard R. Stein, Chris Sander, Nora C. Toussaint และ Joao B. Xavier

ภาควิชาชีววิทยา University of Massachusetts Dartmouth, North Dartmouth, 02747, Massachusetts, USA

Donald B. และ Catherine C. Marron Cancer Metabolism Center, Sloan-Kettering Institute, New York, 10065, New York, USA

Genomics Core Laboratory, Sloan-Kettering Institute, New York, 10065, New York, USA

Department of Medicine, Bone Marrow Transplant Service, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, 10065, นิวยอร์ก, สหรัฐอเมริกา

Marcel R.M. van den Brink & Robert R. Jenq

Immunology Program, Sloan-Kettering Institute, New York, 10065, New York, USA

Marcel R.M. van den Brink & Eric G. Pamer

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

คุณยังสามารถค้นหาผู้เขียนคนนี้ใน PubMed Google Scholar

ผลงาน

ซี.จี.บี. และอีจีพี designed the experiments and wrote the manuscript with input from co-authors. ซี.จี.บี. performed animal experiments and most analyses. V.B., R.R.S., J.B.X., C.S. and C.G.B. performed microbiota time-series inference modelling and analysis. P.T.M. and C.G.B designed and performed อดีตร่างกาย การทดลอง L.L., A.G., A.V. D.N. and M.K. performed 16S amplicon quantification and multiparallel sequencing (454, MiSeq) and contributed to data analysis. M.R.M.v.d.B., R.R.J., Y.T., E.L., C.G.B. and E.G.P. assessed clinical parameters and supervised patient cohort analysis. N.C.T. and C.G.B. performed metagenomic shotgun sequencing analysis. J.R.C. and H.L. developed the metabolomics analysis platform and performed quantification of bile acid species.

ผู้เขียนที่สอดคล้องกัน


Immunohistochemistry and Colon Cancer

Immunohistochemical applications surrounding colon cancer are seen at several levels such as: characterization of the tumor (endocrine or epithelial type), hereditary disposition, and for prognostic purposes (MSI testing). MSI testing has been discussed previously and thus will not be discussed, in detail, here other than to say that the Bethesda protocol is rapidly gaining acceptance regarding this testing. The more prevalent use of IHC is in the presence of possible or suspected metastatic disease in which the colon is a possible primary. The common locations for metastases from colon cancers are the liver and lung both organs of which can produce cancer morphology essentially identical to metastases from the colon.


Scientists uncover how high-fat diet drives colorectal cancer growth

As cancer death rates drop overall, doctors have noted a frightening anomaly: deaths from colorectal cancer in people under 55 appear to be creeping up. According to the American Cancer Society, deaths in this younger group increased by 1 percent between 2007 and 2016.

A new study led by Salk Institute scientists suggests that high-fat diets fuel colorectal cancer growth by upsetting the balance of bile acids in the intestine and triggering a hormonal signal that lets potentially cancerous cells thrive. The findings, which appeared in เซลล์ on February 21, 2019, could explain why colorectal cancer, which can take decades to develop, is being seen in younger people growing up at a time when higher-fat diets are common.

"This study provides a new way to lower inflammation, restore intestinal health and to dramatically reduced tumor progression," says Professor Ronald Evans, director of the Gene Expression Laboratory, Howard Hughes Medical Institute investigator and holder of Salk's March of Dimes Chair in Molecular and Developmental Biology.

The research, conducted in a mouse model, suggests how lifestyle and genetics converge. The researchers found that animals with an APC mutation, the most common genetic mutation found in humans with colorectal cancer, developed cancer faster when fed a high-fat diet.

"It could be that when you're genetically prone to get colon cancer, something like a high-fat diet is the second hit," says study co-author Ruth Yu, a staff researcher in the Gene Expression Laboratory at Salk.

The intestine and colon (commonly lumped together as the "gut") are hard-working organs. As you eat, your gut needs to constantly regenerate its lining to undo the damage done by digestive acids. To do this, the gut houses a population of stem cells that can replenish lining cells when needed.

Scientists have found that colorectal cancers often originate from mutations in these stem cells. The most common colorectal cancer-linked mutation is in a gene called APC, which normally acts as a "tumor suppressor" gene because it controls how often cells divide. Mutations in the APC gene can remove that control and allow cells to divide rapidly and become cancerous.

Over the last four decades, Evans and his colleagues have investigated the roles of bile acids. (30 types of bile acids float around in the gut to help digest food and absorb cholesterol, fats and fat-soluble nutrients.) Among the lab's discoveries was the revelation that bile acids send hormonal signals to intestinal stem cells through a protein called the Farnesoid X receptor (FXR). For the new study, the researchers uncovered how high-fat diets affect that hormonal signaling.

Study first author Ting Fu, a postdoctoral fellow at Salk, began by following a clue in a mouse model with an APC mutation. These mice develop early signs of colorectal cancer, so she decided to monitor bile acid levels in the mice at the same time. She discovered that types of bile acids known to interact with FXR increased at the same time as cancer initiation -- and that the presence of additional bile acids accelerated cancer progression.

"We saw a very dramatic increase in cancer growth correlated to bile acid," says Michael Downes, a senior staff scientist at Salk and co-corresponding author of the study. "Our experiments showed that maintaining a balance of bile acids is key to reducing cancer growth."

The researchers showed that feeding these mice a high-fat diet was like adding fuel to a fire: high-fat diets increased levels of two specific bile acids that dampen the activity of FXR. The gut wants to repair itself, and FXR keeps the process slow, steady and safe. When bile acids inhibit FXR, a group of stem cells starts growing rapidly and accumulating DNA damage.

"We knew that high-fat diets and bile acids were both risk factors for cancer, but we weren't expecting to find they were both affecting FXR in intestinal stem cells," says Annette Atkins, a staff researcher at Salk and co-author of the study.

The mice with APC mutations developed benign growths called adenomas. In humans, adenomas are common in the intestine and are routinely removed during colonoscopies. These growths normally take decades to turn into malignant adenocarcinomas. Yet the adenomas in these mice quickly turned cancerous when given high-fat diets.

At last, the researchers had found a possible cellular mechanism to explain the rise in colorectal cancer deaths in younger people. Their theory is that as high-fat diets have become more common in the United States, more people with an APC mutation are accelerating their cancer growth through these diets.

Next, the researchers decided to test a new cancer-fighting weapon. They used a molecule called FexD, developed at Salk, to activate FXR in intestinal stem cells. FexD appeared to counteract the damage done by unbalanced bile acids in both mouse organ models and human colon cancer cell lines.

While more experiments need to be done before FexD is tested in humans, the team says the drug candidate has some promising qualities: it can reach the colon and it only acts on FXR, so it should produce fewer side effects than other drugs.

"While colon cancer is considered 'incurable,' Ting's work opens up an entirely new frontier in the understanding and treatment of the disease," says Evans.


Gastrointestinal Microbiology in the Normal Host

Molecular Studies of the Microflora of the Colon

Molecular studies of colonic flora give a better picture of the true flora than cultural studies. Molecular identification of isolates also gives greater accuracy and speed than phenotypic identification. Both types of studies, used together, give more accurate identification of certain taxa and studies of additional genes (beyond 16S rDNA) are needed for certain organisms (viz., streptococci and staphylococci). Various molecular approaches to the study of the colonic microflora have been used. Included are denaturing gradient gel electrophoresis and temperature gradient gel electrophoresis when these approaches are combined with cloning and sequencing, the results are improved. Group-specific primers have been used for detection and identification of predominant groups of bacteria in feces. This approach, combined with FISH, is effective but only small portions of the total bacteria have been detected in some fecal samples in some studies. The study of emergent bowel resection, mentioned above in the section on ileal flora, found that there were no significant differences in overall numbers of bacteria in different parts of the colon. Real-time PCR showed that bifidobacteria counts were significantly higher in the large bowel than in the terminal ileum, ยูแบคทีเรียมเรคเทล และ F. prausnitzii were dominant in the ascending and descending colons, and lactobacilli were more prominent in the distal large bowel. Benno’s group has had good results with T-RFLP studies of bowel flora, using a data base that they have developed for this purpose. The use of group-specific probes with real-time PCR is a very good technique which provides a good snapshot of the bowel flora with quantitation if one uses an extensive set of appropriate primer-probes. This approach has been used to compare the microbiota of different groups of individuals such as infants and elderly people with the general population. Detection limits with real-time PCR are as low as 10 1 or fewer organisms of a particular phylotype per sample. With the newly available real-time PCR equipment, extremely high throughput is now available included are trays with 384 wells so that if one develops all the appropriate primer-probes, it is now feasible to study a large number of individual genera and/or species rather than groups or clusters of organisms. DNA microarray analysis cannot be used effectively by most smaller laboratories unless reliable commercially available kits are available but one study showed good results with a microarray of 40 species commonly encountered in the gut. A problem with several of these techniques such as FISH, real-time PCR, and microarrays is that one can only find the organisms or groups that one has specific primer-probes for and there is still a considerable portion of the bowel flora that remains uncharacterized.

A tedious and time-consuming study of clone libraries, and one not suitable for high throughput at this time, is nonetheless an excellent procedure for detailed analysis of colonic or other diverse and complicated microfloras. Newly available pyrosequencing machines, when fully developed, will greatly assist in this type of analysis. The clone library approach has been used effectively by a number of investigators and has provided outstanding data from the study of small numbers of individuals. For this procedure, DNA is recovered from the sample to be studied, it is enriched and amplified for the 16S rDNA using broad-range primers, and then the PCR products are cloned into Escherichia coli by established procedures. The 16S rDNA nucleotide sequences of the clone inserts are determined by cycle sequencing and trimmed to remove vector sequence, chimeras, and sequences of poor quality. Sequences are grouped into phylotypes so that the least similar pair within the phylotype has 99% similarity (some use 98% as the cutoff). In an elegant study of the diversity of the human intestinal flora, both fecal samples and mucosal biopsies from six different colonic sites were obtained from three healthy adults. In all, these workers performed phylogenetic analyses on a total of 11 831 bacterial and 1524 archaeal near-full-length 16S rDNA sequences ( Figures 2 และ 3 ). From this, they identified 395 bacterial phylotypes and a single archaeal phylotype (เมทาโนเบรวิแบคเตอร์ สมิตีอิ). Most of the bacteria were members of the Firmicutes และ แบคทีเรีย phyla. ภายใน Firmicutes phylum, there were 301 phylotypes, 191 of which were novel 95% of the Firmicutes sequences were members of the class Clostridia. Known butyrate-producing bacteria represented 2454 sequences and 42 phylotypes, all belonging to clostridial clusters IV, XIVa, and XVI. There were 65 แบคทีเรีย phylotypes, with large variations between the three study subjects. แบคทีเรีย thetaiotaomicron was present in all three individuals. Relatively few sequences were associated with the Proteobacteria, Actinobacteria, Fusobacteria, และ Verrucomicrobia phyla. Both the observed and estimated richness of the flora increased in parallel fashion with additional sampling the authors estimate that one unique phylotype would be expected for every 100 additional clones sequenced ( รูปที่ 4 ). There was relatively little variability between the six mucosal sites studied. The greatest amount of variability overall was related to differences between the three subjects whose specimens were analyzed ( รูปที่ 5 ) with the next greatest variability related to differences between feces and mucosal analyses. Overall, a majority of the bacterial sequences encountered belonged to uncultivated species and novel bacteria. The authors of this study point out that the limited sensitivity of broad-range PCR may hinder detection of rare phylotypes and that their methods did not distinguish between living and dead microorganisms. Studies by various groups proceeded beyond the above approach to analyze the metagenomics (metabolic function analysis) of the bowel flora.

รูปที่ 2 . Phylogenetic tree based on the combined human intestinal 16S rDNA sequence data set. The label for each clade includes, in order, the total number of recovered sequences, phylotypes, and novel phylotypes (in parentheses). The angle where each triangle joins the tree represents the relative abundance of sequences, and the lengths of the two adjacent sides indicate the range of branching depths within that clade. Six of the seven phyla represented by sequences recovered in this study are shown in red the unclassified clade near cyanobacteria is not pictured in the inset. Reproduced with permission from Eckburg PB, Bik EM, Bernstein CN, et al. (2005) Diversity of the human intestinal microbial flora. ศาสตร์ 308: 1635–1638.

Figure 3 . Relative abundance of sequences from stool and pooled mucosal samples per subject. The sequence frequencies are grouped according to phylum, colored according to รูปที่ 2 . ‘Other’ represents the fusobacteria, actinobacteria, and unclassified near cyanobacteria phyla, each containing less than 0.2% of the total sequences. ‘M’ denotes pooled mucosal sequences per subject and ‘S’ refers to stool sample. Reproduced with permission from Eckburg PB, Bik EM, Bernstein CN, et al. (2005) Diversity of the human intestinal microbial flora. ศาสตร์ 308: 1635–1638.

รูปที่ 4 . Individual-based rarefaction curves for combined sequences at multiple operational taxonomic unit (OTU) cutoff levels. The slopes of the curves decrease as the OTU definitions relax toward 95%. The curves seem to plateau at OTU cutoffs 90% for example, at the 90% cutoff, the last 430 clones sampled do not change the final richness value of 90 phylotypes. Every clone sampled has been seen more than once at the 83% OTU cutoff. The total numbers of OTUs per definition are listed in the inset, as calculated by dissimilarity matrices and DOTUR. Reproduced with permission from Eckburg PB, Bik EM, Bernstein CN, et al. (2005) Diversity of the human intestinal microbial flora. ศาสตร์ 308: 1635–1638.

รูปที่ 5 . Individual-based rarefaction curves for sequences from each anatomic site per subject. Phylotypes were defined using the 99% operational taxonomic unit (OTU) cutoff. Reproduced with permission from Eckburg PB, Bik EM, Bernstein CN, et al. (2005) Diversity of the human intestinal microbial flora. ศาสตร์ 308: 1635–1638.

One group recently proposed a novel approach for comparing 16S rRNA gene clone libraries that is independent of both DNA sequence alignment and definition of bacterial phylogroups they used direct comparisons of microbial communities from the human GI tract in an absolute evolutionary coordinate space.


Best Foods for Colon Cancer Prevention

A low-fiber diet is a key driver of microbiome depletion, the disappearance of diversity in our good gut flora.

การถอดเสียง

Below is an approximation of this video’s audio content. To see any graphs, charts, graphics, images, and quotes to which Dr. Greger may be referring, watch the above video.

We have � trillion micro-organisms” residing in our gut, give or take a few trillion, but “the spread of the Western lifestyle has been accompanied by microbial changes,” which may be contributing to our epidemics of chronic disease. The problem is that we’re eating these meat-sweet diets, characterized by “a high intake of animal products and sugars, [processed foods], and a low intake of [whole plant foods].”

Contrary to the fermentation of the carbohydrates that make it down to our colon—the fiber and resistant starch that benefit us “through the generation of [these magical] short-chain fatty acids” like butyrate—”microbial protein fermentation [when excess protein is consumed…that] generates potentially toxic and pro-carcinogenic metabolites involved in [colorectal cancer].” And so, what we eat can cause an imbalance in our gut microbiome, and potentially create “a ‘recipe’ for colorectal cancer,” where a high-fat, high-meat, high-processed food diet tips the scale towards dysbiosis and colorectal cancer, whereas a high-fiber and -starch, lower-meat diet can pull you back into symbiosis with your friendly flora, and away from cancer.

We now have evidence from interventional studies suggesting that “adopting a plant-based, minimally processed high-fiber diet may rapidly reverse the effects of meat-based diets on the gut microbiome.” So, what may be “a new form of personalised…microbiome…medicine for chronic disease”? It’s called food, which can “rapidly and reproducibly alter…the human gut microbiome.” Switch people between a whole food plant-based diet and more of an animal food-based diet, and you can see dramatic shifts within two days, which can result in toxic metabolites. Switch people to an animal food-based diet, and levels of deoxycholic acid go up, which is “a secondary bile acid known to promote DNA damage” and liver cancers. Why do levels go up? Because the bad bacteria producing the stuff triple—in just two days.

And, over time, the richness of the microbial diversity in our gut is disappearing. Here’s our bacterial tree of life that’s getting depleted. ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? The “fiber gap.” “A low-fiber diet is a key driver of microbiome depletion.” Yeah, there’s antibiotics, and Caesarean sections, and indoor plumbing, but “the only factor that has been empirically demonstrated to be important is a diet low in…MACs’ (not Big Macs), “microbiota-accessible carbohydrates,” which is just a fancy name for fiber found in a whole plant foods and resistant starch, found mostly in beans, peas, lentils, and whole grains.

Our “intake of dietary fiber,” our intake of whole plant foods, “is negligibly low in the Western world” when compared to what we evolved to eat over millions of years. “Such a low-fiber diet provides insufficient nutrients for [our] gut microbes, leading not only to the loss of [bacterial diversity and richness], but also to a reduction in the production of [those beneficial] fermentation end products…” that they make with the fiber. We are, in effect, “starving our microbial self.”

What are we going to do about “the deleterious consequences of a diet deficient in” whole plant foods? Create new-fangled “functional foods,” of course, and supplements, and drugs—prebiotics, probiotics, synbiotics. Think how much money there is to be made! Or, we could just eat the way our bodies were meant to eat. What kind of value is that going to get your ผู้ถือหุ้น, though? Don’t you know probiotic pills may be “the next big source” of Big Pharma billions?

Why eat healthy though, when you can just have someone else eat healthy for you, and then get a fecal transplant from a vegan! Researchers compared the microbiomes of vegans versus omnivores, and found the vegan’s friendly flora were churning out more of the good stuff, showing that a plant-based diet may result in more beneficial metabolites in the bloodstream and less of the bad stuff like TMAO. But while the impact of a vegan diet on what the bacteria were making was “large,” the “effect on the composition of the gut microbiome [was] surprisingly modest.” They “only [found] slight differences between the gut microbiomes of omnivores [versus] vegans”? That was a shocker to the researchers this “very modest difference…juxtaposed against the significantly enhanced dietary consumption of fermentable plant-based foods.” The vegans were eating nearly twice the fiber. Anyone see the problem here? The vegans just barely made the ขั้นต่ำ daily intake of fiber. ทำไม? Because Oreos are vegan, Cocoa Pebbles are vegan, french fries, Coke, potato chips there are vegan Doritos and Pop-Tarts. You can eat a ย่ำแย่ vegan diet.

Burkitt showed that you need to get at least 50 grams a day (of fiber) for colon cancer prevention. And that’s only half of what our bodies were ได้รับการออกแบบ to get. We evolved getting about 100 grams a day. And that’s what you see in modern populations that are immune to epidemic colorectal cancer. So, what if instead of feeding people a vegan diet, you just fed people that kind of diet, a diet centered around whole plant foods? We’ll find out, next.

โปรดพิจารณา อาสาสมัคร to help out on the site.

แหล่งที่มา

  • Gagnière J, Raisch J, Veziant J, et al. Gut microbiota imbalance and colorectal cancer. World J Gastroenterol. 201622(2):501-18.
  • Derrien M, Veiga P. Rethinking Diet to Aid Human-Microbe Symbiosis. Trends Microbiol. 201725(2):100-112.
  • Vipperla K, O'keefe SJ. Diet, microbiota, and dysbiosis: a 'recipe' for colorectal cancer. Food Funct. 20167(4):1731-40.
  • Pallister T, Spector TD. Food: a new form of personalised (gut microbiome) medicine for chronic diseases?. J R Soc Med. 2016109(9):331-6.
  • David LA, Maurice CF, Carmody RN, et al. Diet rapidly and reproducibly alters the human gut microbiome. ธรรมชาติ. 2014505(7484):559-63.
  • Segata N. Gut Microbiome: Westernization and the Disappearance of Intestinal Diversity. เคอร์ ไบโอล. 201525(14):R611-3.
  • O'Keefe SJ, Li JV, Lahti L, et al. Fat, fibre and cancer risk in African Americans and rural Africans. Nat Commun. 20156:6342.
  • Deehan EC, Walter J. The Fiber Gap and the Disappearing Gut Microbiome: Implications for Human Nutrition. Trends Endocrinol Metab. 201627(5):239-242.
  • Sonnenburg ED, Sonnenburg JL. Starving our microbial self: the deleterious consequences of a diet deficient in microbiota-accessible carbohydrates. Metab ของเซลล์ 201420(5):779-786.
  • Arkan MC. The intricate connection between diet, microbiota, and cancer: A jigsaw puzzle. Semin Immunol. 201732:35-42.
  • Wu GD, Compher C, Chen EZ, et al. Comparative metabolomics in vegans and omnivores reveal constraints on diet-dependent gut microbiota metabolite production. Gut. 201665(1):63-72.
  • Jew S, Abumweis SS, Jones PJ. Evolution of the human diet: linking our ancestral diet to modern functional foods as a means of chronic disease prevention. J Med Food. 200912(5):925-34.

รับทราบ

Image credit: Kristina DeMuth. Image has been modified.

Topics

Below is an approximation of this video’s audio content. To see any graphs, charts, graphics, images, and quotes to which Dr. Greger may be referring, watch the above video.

We have � trillion micro-organisms” residing in our gut, give or take a few trillion, but “the spread of the Western lifestyle has been accompanied by microbial changes,” which may be contributing to our epidemics of chronic disease. The problem is that we’re eating these meat-sweet diets, characterized by “a high intake of animal products and sugars, [processed foods], and a low intake of [whole plant foods].”

Contrary to the fermentation of the carbohydrates that make it down to our colon—the fiber and resistant starch that benefit us “through the generation of [these magical] short-chain fatty acids” like butyrate—”microbial protein fermentation [when excess protein is consumed…that] generates potentially toxic and pro-carcinogenic metabolites involved in [colorectal cancer].” And so, what we eat can cause an imbalance in our gut microbiome, and potentially create “a ‘recipe’ for colorectal cancer,” where a high-fat, high-meat, high-processed food diet tips the scale towards dysbiosis and colorectal cancer, whereas a high-fiber and -starch, lower-meat diet can pull you back into symbiosis with your friendly flora, and away from cancer.

We now have evidence from interventional studies suggesting that “adopting a plant-based, minimally processed high-fiber diet may rapidly reverse the effects of meat-based diets on the gut microbiome.” So, what may be “a new form of personalised…microbiome…medicine for chronic disease”? It’s called food, which can “rapidly and reproducibly alter…the human gut microbiome.” Switch people between a whole food plant-based diet and more of an animal food-based diet, and you can see dramatic shifts within two days, which can result in toxic metabolites. Switch people to an animal food-based diet, and levels of deoxycholic acid go up, which is “a secondary bile acid known to promote DNA damage” and liver cancers. Why do levels go up? Because the bad bacteria producing the stuff triple—in just two days.

And, over time, the richness of the microbial diversity in our gut is disappearing. Here’s our bacterial tree of life that’s getting depleted. ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? The “fiber gap.” “A low-fiber diet is a key driver of microbiome depletion.” Yeah, there’s antibiotics, and Caesarean sections, and indoor plumbing, but “the only factor that has been empirically demonstrated to be important is a diet low in…MACs’ (not Big Macs), “microbiota-accessible carbohydrates,” which is just a fancy name for fiber found in a whole plant foods and resistant starch, found mostly in beans, peas, lentils, and whole grains.

Our “intake of dietary fiber,” our intake of whole plant foods, “is negligibly low in the Western world” when compared to what we evolved to eat over millions of years. “Such a low-fiber diet provides insufficient nutrients for [our] gut microbes, leading not only to the loss of [bacterial diversity and richness], but also to a reduction in the production of [those beneficial] fermentation end products…” that they make with the fiber. We are, in effect, “starving our microbial self.”

What are we going to do about “the deleterious consequences of a diet deficient in” whole plant foods? Create new-fangled “functional foods,” of course, and supplements, and drugs—prebiotics, probiotics, synbiotics. Think how much money there is to be made! Or, we could just eat the way our bodies were meant to eat. What kind of value is that going to get your ผู้ถือหุ้น, though? Don’t you know probiotic pills may be “the next big source” of Big Pharma billions?

Why eat healthy though, when you can just have someone else eat healthy for you, and then get a fecal transplant from a vegan! Researchers compared the microbiomes of vegans versus omnivores, and found the vegan’s friendly flora were churning out more of the good stuff, showing that a plant-based diet may result in more beneficial metabolites in the bloodstream and less of the bad stuff like TMAO. But while the impact of a vegan diet on what the bacteria were making was “large,” the “effect on the composition of the gut microbiome [was] surprisingly modest.” They “only [found] slight differences between the gut microbiomes of omnivores [versus] vegans”? That was a shocker to the researchers this “very modest difference…juxtaposed against the significantly enhanced dietary consumption of fermentable plant-based foods.” The vegans were eating nearly twice the fiber. Anyone see the problem here? The vegans just barely made the ขั้นต่ำ daily intake of fiber. ทำไม? Because Oreos are vegan, Cocoa Pebbles are vegan, french fries, Coke, potato chips there are vegan Doritos and Pop-Tarts. You can eat a ย่ำแย่ vegan diet.

Burkitt showed that you need to get at least 50 grams a day (of fiber) for colon cancer prevention. And that’s only half of what our bodies were ได้รับการออกแบบ to get. We evolved getting about 100 grams a day. And that’s what you see in modern populations that are immune to epidemic colorectal cancer. So, what if instead of feeding people a vegan diet, you just fed people that kind of diet, a diet centered around whole plant foods? We’ll find out, next.



ความคิดเห็น:

  1. Mal

    Bravo, you're not mistaken :)

  2. Doujar

    ความคิดของคุณเฉียบแหลม

  3. Sharif

    ดีขอบคุณ กระพริบตาจริงๆ มาแก้บนกันเถอะ

  4. Tygozshura

    ฉันคิดว่าคุณไม่ถูกต้อง ขอหารือ. เขียนถึงฉันใน PM

  5. Mijar

    ขอบคุณมากสำหรับความช่วยเหลือในคำถามนี้

  6. Mujas

    ฉันคิดว่านี่เป็นวิธีที่ผิด และคุณต้องปิดมัน

  7. Vishicage

    Thanks for the explanation, the simpler the better ...



เขียนข้อความ