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Le conseguenze metaboliche dell'HIV/TBC co

Feb 03, 2024Feb 03, 2024

BMC Infectious Diseases volume 23, numero articolo: 536 (2023) Citare questo articolo

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La sinergia tra il virus dell’immunodeficienza umana (HIV) e il Mycobacterium tuberculosis durante la coinfezione di un ospite è ben nota. Sebbene sia noto che questa sinergia è guidata dal deterioramento immunologico, i meccanismi metabolici che contribuiscono al carico di malattia associato sperimentato durante la coinfezione da HIV/tubercolosi (TBC) rimangono poco compresi. Inoltre, mentre i trattamenti anti-HIV sopprimono la replicazione virale, queste terapie provocano disordini metabolici e adattamenti dell’ospite oltre a quelli indotti dalla sola infezione o malattia.

In questo studio, i profili metabolici sierici di controlli sani, pazienti HIV-negativi positivi alla tubercolosi non trattati, pazienti coinfetti da HIV/TBC non trattati e pazienti coinfetti da HIV/TBC in terapia antiretrovirale (ART), sono stati misurati utilizzando due- gascromatografia dimensionale e spettrometria di massa a tempo di volo. Poiché fino ad oggi non è stato pubblicato alcun profilo metabolico globale per la coinfezione HIV/TBC e l’effetto della ART, questo studio pilota mirava a chiarire le aree generali del metabolismo interessate da tali condizioni.

La coinfezione HIV/TBC ha indotto cambiamenti significativi nel metabolismo dei lipidi e delle proteine ​​dell'ospite, con un'ulteriore traslocazione dei prodotti microbici dall'intestino al sangue. I risultati suggeriscono che l’HIV aumenta la tubercolosi in modo sinergico, almeno in parte, contribuendo all’aumento dell’infiammazione, dello stress ossidativo, del danno mitocondriale indotto dalla ART e dei suoi effetti dannosi sulla salute dell’intestino, che a sua volta influisce sulla disponibilità di energia. L’ART inverte queste tendenze in una certa misura nei pazienti co-infetti da HIV/TBC, ma non nei controlli sani.

Questo studio ha generato diverse nuove ipotesi che potrebbero indirizzare futuri studi metabolici, che potrebbero essere combinati con altre tecniche o metodologie di ricerca per chiarire ulteriormente i meccanismi alla base di questi cambiamenti.

Rapporti di peer review

Le persone che vivono con il virus dell’immunodeficienza umana/sindrome da immunodeficienza acquisita (PLWHA) hanno un rischio 26-31 volte maggiore di sviluppare tubercolosi attiva (TBC) rispetto agli individui negativi al virus dell’immunodeficienza umana (HIV) [1] a causa degli effetti immunosoppressori dell’HIV. sull'ospite. La tubercolosi è la malattia secondaria più comune tra le persone sieropositive e determina l’onere globale della co-infezione da HIV/TBC, che è stato esacerbato dal ridotto accesso alle strutture sanitarie durante la pandemia di coronavirus 2019 (COVID-19). Ciò ha comportato una diagnosi, una segnalazione e un inizio di trattamento inadeguati per i casi di HIV e tubercolosi, aumentando i decessi correlati alla tubercolosi durante questo periodo [2,3,4]. Circa il 12% degli 1,6 milioni di decessi correlati alla tubercolosi stimati a livello globale nel 2021 riguardavano persone sieropositive [5].

L’HIV (tutti i riferimenti a “HIV” implicano HIV-1) e il Mycobacterium tuberculosis (Mtb) agiscono in sinergia durante la coinfezione di un ospite, amplificando il carico della malattia. Questa sinergia è incentrata sul deterioramento immunologico [6, 7], che è il risultato di un aumento del livello di attivazione immunitaria [8] e di stress ossidativo (OS) [9]. Il sistema immunitario e quello metabolico sono strettamente connessi e i cambiamenti in uno si riflettono nell’altro. Mentre l’ospite subisce cambiamenti metabolici come parte dei processi immunitari, l’agente patogeno modula e/o riprogramma il metabolismo dell’ospite per soddisfare le proprie esigenze, ad esempio la riproduzione e l’evasione o la persistenza immunitaria [10]. Ciò porta a una disfunzione metabolica nell’ospite, una condizione che diventa particolarmente evidente se la risposta immunitaria non riesce ad eliminare l’agente patogeno e l’infezione diventa cronica. Questo è il risultato di una risposta immunitaria continuamente attiva, che costringe l’ospite ad adattarsi a lunghi periodi di maggiore domanda energetica e biosintetica [11].

Le alterazioni metaboliche durante la coinfezione non sono ben caratterizzate. Tuttavia, le tecniche convenzionali che si basano su test biochimici a bassa produttività e laboriosi [12] hanno mostrato un equilibrio proteico netto compromesso [13] e ipoalbuminemia [14], insieme a cambiamenti simili nella composizione corporea [15] negli individui co-infetti rispetto agli individui con Infezione da HIV o sola tubercolosi. Poiché queste tecniche non forniscono un quadro completo dello stato metabolico, gli approcci metabolomici contribuirebbero notevolmente alle conoscenze esistenti nel campo [12]. Sebbene la metabolomica sia stata utilizzata per comprendere meglio aspetti specifici del metabolismo dell’ospite durante la coinfezione, come il metabolismo del triptofano [16,17,18], non è stato utilizzato un approccio esplorativo per caratterizzare le alterazioni metaboliche che accompagnano la coinfezione da HIV/TBC. . La metabolomica non mirata mira a caratterizzare il metaboloma in modo olistico identificando e quantificando il maggior numero possibile di metaboliti in un campione. È anche considerato un approccio di ricerca generatore di ipotesi [19] che guida successivamente ricerche più mirate o mirate. Pertanto, la metabolomica non mirata è ideale per fornire una panoramica preliminare del metabolismo alterato dell'ospite durante la coinfezione HIV/TBC. Da ciò si potranno identificare possibili meccanismi metabolici associati alla sinergia HIV/TBC che metteranno in luce aree di interesse per studi futuri.

 100 cells/mm3, n = 9); and (E) the healthy control, untreated TB-positive and untreated HIV/TB co-infected samples after the exclusion of the seven samples (n = 53). The distance measure used in these dendrograms was Pearson’s and the clustering algorithm, Ward’s D/p> 2: 11,14-eicosadienoic acid, mannitol, 2-(diethylamino)ethyl vaccenoate, leucylleucine, and two unannotated compounds (Tables S5 and S6). Thus, lipid and lipid-like molecules, protein catabolism, and organic oxygen compounds appear to be associated with CD4 T-cell counts as these metabolites were comparatively reduced in the group with a more severe disease state based on CD4 T-cell counts. Figure 3 shows the distribution of these compounds in the HCD and LCD groups within the untreated HIV/TB co-infected group./p> 2), in the untreated patient group as compared to the healthy controls. These metabolites also had a PLS-DA (Fig. 4B) VIP > 1.5, while the cut-off for significance is typically VIP > 1 (see Tables S7–S10 for detailed statistical results and Fig. S2 for the PLS-DA validation results)./p> 1, based on the first component of the PLS-DA (as indicated by cross-validation testing, see Figure S3). Although the metabolites listed in Table 2 are not predictive, they can be used to explain the variance between the groups in this cohort, and therefore, the metabolic alterations induced during the infection/disease states under investigation. For subsequent results, of those significant metabolites identified, only the top 15% are listed in the text in order of increasing ANOVA p-values, in cases where the full list exceeds ten metabolites. The full lists for each comparison are given in Tables S14–S16 and the Pearson’s r correlation data in Table S17./p>

600 and selected healthy controls). Table S12. A count of the compounds significant in the ANOVA post-hoc analysis per compound class. Table S13. Results of the ANOVA including all groups (with exclusions of HIV+/TB+/Tn- samples with CD4 T cell count>600) and selected healthy controls, organized by compound class, and then by significance as per ANOVA post-hoc analysis. Table S14. The effect of untreated HIV/TB on the metabolome (untreated HIV/TB versus healthy controls). Table S15. The effect of HIV on TB (untreated TB vs untreated HIV/TB). Table S16. The effect of ART on HIV/TB (untreated HIV/TB versus treated HIV/TB). Table S17. Pearson's r correlation results for 3,4-DHBA and all other metabolites (from ANOVA). Figure S3. PLS-DA validation results for the comparison of all groups./p>