うつ病に関連した腸内細菌のマルチコホート分析は、集団間の細菌のバイオマーカーに関する洞察を流します

腸の微生物は、広範な証拠に基づいてうつ病の発症に関連しています。しかし、以前の研究では、この関連性に関する矛盾する報告につながり、うつ病の診断と治療における腸内細菌の適用に課題を提起しています。データ分析の不均一性を最小限に抑えるために、現在のメタ分析では、標準化されたバイオインフォマティクスと統計パイプラインを採用して、8つの異なるコホートから1827サンプルの16S RRNA配列を分析しました。私たちのメタ分析によって細菌群集全体の変化が特定されましたが、アルファ双方種の抑うつ相関の変化は存在しませんでした。バクテロイド、パラバクテロイデス、バルネシエラ、バクテロイド、およびバクテロイデスvulgatusの濃縮、および硬質化菌では、硬化性菌で枯渇、ダイアリスター、オシロスピラ科UCG 003およびUCG 002、およびバクテロイドペレベウスが枯渇した。対照的に、L-グルタミンの分解の上昇、およびL-グルタミン酸の減少とL-イソロイシン生合成が抑うつ関連の微生物叢で同定されました。これらの収集されたコホートのデータを体系的にレビューした後、トレーニングおよび外部検証データセットでそれぞれAUC 0.834および0.685の抑うつ症状を特定するための細菌分類器を確立しました。さらに、抑うつ症状の低リスク細菌クラスターが特定されました。これは、大量の大量の大量の存在量、およびファエカリバクテリウム、オシロスピラ科UCG 002、ルミノコッカス、およびクリステンセネラ科R.7グループの存在量が多いことを示しました。

Gut microbes are associated with the development of depression based on extensive evidence. However, previous studies have led to conflicting reports on this association, posing challenges to the application of gut bacteria in the diagnostics and treatment of depression. To minimise heterogenicity in data analysis, the present meta-analysis adopted a standardised bioinformatics and statistical pipeline to analyse 16S rRNA sequences of 1827 samples from eight different cohorts. Although changes in the overall bacterial community were identified by our meta-analysis, depressive-correlated changes in alpha-diversity were absent. Enrichment of Bacteroidetes, Parabacteroides, Barnesiella, Bacteroides, and Bacteroides vulgatus, along with depletion in Firmicutes, Dialister, Oscillospiraceae UCG 003 and UCG 002, and Bacteroides plebeius, were observed in depressive-associated bacteria. By contrast, elevated L-glutamine degradation, and reduced L-glutamate and L-isoleucine biosynthesis were identified in depressive-associated microbiomes. After systemically reviewing the data of these collected cohorts, we have established a bacterial classifier to identify depressive symptoms with AUC 0.834 and 0.685 in the training and external validation dataset, respectively. Moreover, a low-risk bacterial cluster for depressive symptoms was identified, which was represented by a lower abundance of Escherichia-Shigella, and a higher abundance of Faecalibacterium, Oscillospiraceae UCG 002, Ruminococcus, and Christensenellaceae R.7 group.