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Self-organized metabotyping of obese individuals identifies clusters responding differently to bariatric surgery

Artigo de periódico
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Self-organized metabotyping of obese individuals identifies clusters responding differently to bariatric surgery
2023
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Hoja de publicación

Nome da publicação: Self-organized metabotyping of obese individuals identifies clusters responding differently to bariatric surgery

Autores: Dimitra Lappa, Abraham S. Meijnikman, Kimberly A. Krautkramer, Lisa M. Olsson, Ömrüm Aydin, Anne-Sophie Van Rijswijk, Yair I. Z. Acherman, Maurits L. De Brauw, Valentina Tremaroli, Louise E. Olofsson, Annika Lundqvist, Siv A. Hjorth, Boyang Ji, Victor E. A. Gerdes, Albert K. Groen, Thue W. Schwartz, Max Nieuwdorp, Fredrik Bäckhed, Jens Nielsen,Editor: Priyadarshini Kachroo

Fuente: PLOS ONE

Publicado en: 2023

Tipo de archivo: Artigo de periódico

Enlace al original

Resumen

Weight loss through bariatric surgery is efficient for treatment or prevention of obesity related diseases such as type 2 diabetes and cardiovascular disease. Long term weight loss response does, however, vary among patients undergoing surgery. Thus, it is difficult to identify predictive markers while most obese individuals have one or more comorbidities. To overcome such challenges, an in-depth multiple omics analyses including fasting peripheral plasma metabolome, fecal metagenome as well as liver, jejunum, and adipose tissue transcriptome were performed for 106 individuals undergoing bariatric surgery. Machine leaning was applied to explore the metabolic differences in individuals and evaluate if metabolism-based patients’ stratification is related to their weight loss responses to bariatric surgery. Using Self-Organizing Maps (SOMs) to analyze the plasma metabolome, we identified five distinct metabotypes, which were differentially enriched for KEGG pathways related to immune functions, fatty acid metabolism, protein-signaling, and obesity pathogenesis. The gut metagenome of the most heavily medicated metabotypes, treated simultaneously for multiple cardiometabolic comorbidities, was significantly enriched in Prevotella and Lactobacillus species. This unbiased stratification into SOM-defined metabotypes identified signatures for each metabolic phenotype and we found that the different metabotypes respond differently to bariatric surgery in terms of weight loss after 12 months. An integrative framework that utilizes SOMs and omics integration was developed for stratifying a heterogeneous bariatric surgery cohort. The multiple omics datasets described in this study reveal that the metabotypes are characterized by a concrete metabolic status and different responses in weight loss and adipose tissue reduction over time. Our study thus opens a path to enable patient stratification and hereby allow for improved clinical treatments.

Resumen traducido por

A perda de peso através da cirurgia bariátrica é eficiente para tratamento ou prevenção de doenças relacionadas à obesidade, como diabetes tipo 2 e doenças cardiovasculares. A resposta à perda de peso a longo prazo, entretanto, varia entre os pacientes submetidos à cirurgia. Assim, é difícil identificar marcadores preditivos enquanto a maioria dos indivíduos obesos apresenta uma ou mais comorbidades. Para superar esses desafios, foram realizadas análises ômicas múltiplas aprofundadas, incluindo metaboloma plasmático periférico em jejum, metagenoma fecal, bem como transcriptoma do fígado, jejuno e tecido adiposo, para 106 indivíduos submetidos à cirurgia bariátrica. O aprendizado de máquina foi aplicado para explorar as diferenças metabólicas nos indivíduos e avaliar se a estratificação dos pacientes baseada no metabolismo está relacionada às suas respostas de perda de peso à cirurgia bariátrica. Usando mapas auto-organizados (SOMs) para analisar o metaboloma plasmático, identificamos cinco metabótipos distintos, que foram enriquecidos diferencialmente para vias KEGG relacionadas às funções imunológicas, metabolismo de ácidos graxos, sinalização de proteínas e patogênese da obesidade. O metagenoma intestinal dos metabótipos mais medicados, tratados simultaneamente para múltiplas comorbidades cardiometabólicas, foi significativamente enriquecido nas espécies Prevotella e Lactobacillus. Essa estratificação imparcial em metabótipos definidos pelo SOM identificou assinaturas para cada fenótipo metabólico e descobrimos que os diferentes metabótipos respondem de maneira diferente à cirurgia bariátrica em termos de perda de peso após 12 meses. Uma estrutura integrativa que utiliza SOMs e integração ômica foi desenvolvida para estratificar uma coorte heterogênea de cirurgia bariátrica. Os múltiplos conjuntos de dados ômicos descritos neste estudo revelam que os metabótipos são caracterizados por um estado metabólico concreto e diferentes respostas na perda de peso e redução do tecido adiposo ao longo do tempo. Nosso estudo abre assim um caminho para permitir a estratificação dos pacientes e, assim, permitir melhores tratamentos clínicos.

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Estratégias de prevençãoEstratégias de tratamentoObesidadeSíndrome metabólicaTratamento cirúrgico