胃肠道微生物群和动物疾病模型的再现性

临床前研究的可重复性已被广泛认为是一个重要问题。美国国立卫生研究院（NIH）在2014年启动了几项旨在提高可重复性的举措（1），重点在于对研究人员和期刊进行适当的实验设计和数据报告方面的教育，以提高已发表手稿中研究结果的透明度。尽管这些举措无疑可以更好地计划和报告实验，但仍有一些研究领域存在可重复性问题，即临床前动物模型研究。

动物模型研究的变异源很多，从试剂制造商和实验动物品系选择到方案的细微变化，都可能影响疾病表型并影响研究结果。随着16S rRNA测序的兴起，实验动物的胃肠道微生物已牵涉到疾病模型的表型变异中。例如，在一系列复杂的实验中，Ivanov和Wu等。结果表明，特定的微生物群（特别是分段的丝状细菌或SFB）可以诱导小鼠小肠中Th17细胞的分化（2,3），并且SFB可以驱动自身免疫性关节炎模型（4）。其他炎症性疾病的临床前研究表明，微生物群可调节SLE（5,6），过敏性哮喘（7,8），胃肠道和代谢紊乱（9,10）和Sjögren综合征（11）的实验动物模型中的疾病表型。

微生物变异的来源

鉴于这种影响，许多研究人员认为肠道微生物群组成的变异导致动物模型研究的重现性低（12-14）。即使使用与先前发表的研究相同品系的小鼠来最小化微生物变异也是有问题的，因为供应商对微生物群组成的影响非常明显（8、15-17）。同一家动物供应商内部设施之间的差异也可以证明对微生物谱也有重大影响（15、18、19）。饮食变化（13,14），笼子，被褥和食物/水的处理和类型，食物/水（17,20），屏障的进入（17）以及近期运输带来的压力（13,14， 21）关于微生物群的组成。

如此多的因素会影响实验动物的肠道微生物特征，进而影响实验疾病的表型，难怪繁殖动物模型研究非常困难。已经提出了改进临床前动物模型研究的方法，以解决此问题：适应环境延长以确保肠道菌群稳定（21），通过纳入多实验室研究设计来增加研究的异质性（22），并增加研究规模以包括足够的研究范围各种动物贩子的个人数量（13）。尽管这些步骤可以通过增加可重复性和实验结果的适用性来节省时间，但是它们也将大大增加临床前研究的运营成本。

为了提高实验的可重复性并防止由肠道菌群组成变化引起的疾病表型的任何不可预见的变化，Chondrex，Inc.可以提供一些建议。

减少菌群变化的方法

1.尽可能使用SPF的住房条件。

使用SPF住房条件可以限制病原体在环境中的暴露，强烈建议避免病原体依赖微生物群的变化。如果您的设备无法达到SPF条件，我们建议在老鼠到达之前以及整个实验过程中彻底清洁动物设备。

2.在进行大规模研究之前，先进行小型试验研究。

Chondrex，Inc.始终建议进行大规模的小型试验研究，以评估来自不同供应商的动物，然后再进行全面实验，以确定每个供应商的动物的疾病易感性。一旦找到适合您的研究的动物供应商和品系，就坚持下去。如果可以，请要求将来的动物来自与试验研究相同的设施。在我们自己的研究中，我们已经注意到根据动物来源的特定设施，疾病易感性的差异。

3.评估实验动物的微生物特征。

在进入您的设施之前和研究期间，监控实验动物的微生物暴露可能是了解疾病表型变化的有用工具。如果无法进行16S rRNA测序，则可以使用Chondrex，Inc.的小鼠抗细菌抗体检测试剂盒和细菌毒素检测试剂盒来评估对常见共生细菌及其毒素的免疫反应。

Chondrex，Inc.希望帮助您克服临床前动物模型研究的困难。我们的专家科学家团队随时为您提供帮助，以帮助您建立实验方案或对可能遇到的任何问题进行故障排除。如果您对临床前动物模型研究有任何疑问或疑虑，请随时与我们联系。

参考文献：

  1. F. Collins, L. Tabak, Policy: NIH plans to enhance reproducibility. Nature 505, 612-613 (2014).
  2. I. Ivanov et al., Specific microbiota direct the differentiation of IL-17 producing T-helper cells in the mucosa of the small intestine. 4, 334-349 (2008).
  3. I. Ivanov et al., Induction of intestinal Th17 cells by segmented filamentous bacteria. Cell 139, 485-498 (2010).
  4. H.-J. Wu et al., Gut-Residing Segmented Filamentous Bacteria Drive Autoimmune Arthritis via T Helper 17 Cells. Immunity 32, 815-827 (2010).
  5. Y. Ma et al., Gut microbiota promote the inflammatory response in the pathogenesis of systemic lupus erythematosus. Molecular Medicine 25, (2019).
  6. S.-C. Choi, M. Mohmadzadeh, L. Morel, Gut dysbiosis contributes to autoimmune pathogenesis in lupus-prone mice. J Immunol 198, 58.52 (2017).
  7. M. Sokolowska, R. Frei, N. Lunjani, C. Akdis, L. O’Mahony, Microbiome and asthma. Asthma Res Pract 4, (2018).
  8. H.-Y. S. Chang, W. Mitzner, J. Watson, Variation in the airway responsiveness of male C57BL/6 mice from 5 vendors. Journal of the American Association for Laboratory Animal Science 51, 401-406 (2012).
  9. C. Chang, H. Lin, Dysbiosis in gastrointestinal disorders. Best Practice & Research Clinical Gastroenterology 30, 3-15 (2016).
  10. K. Brown, D. DeCoffe, E. Molcan, D. Gibson, Diet-induced dysbiosis of the intestinal microbiota and the effects on immunity and disease. Nutrients 4, 1095-1119 (2012).
  11. C. de Pavia et al., Altered mucosal microbiome diversity in disease severity in Sjögren syndrome. Scientific Reports 6, 23561 (2016).
  12. M.-L. Alegre, Mouse microbiomes: overlooked culprits of experimental variability. Genome Biology 20, 108 (2019).
  13. P. Turner, The role of gut microbiota on animal model reproducibility. Animal Model Exp Med 1, 109-115 (2018).
  14. C. Franklin, A. Ericsson, Microbiota and reproducibility of rodent models. Lab Anim (NY) 46, 114-122 (2017).
  15. K. Parker, S. Albeke, J. Gigley, A. Goldstein, N. Ward, Microbiome composition in both wild-type and disease model mice is heavily influenced by mouse facility. Front Microbiol 9, 1598 (2018).
  16. A. Ericsson et al., Effects of vendor and genetic background on the composition of the fecal microbiota of inbred mice. PLoS ONE 10, (2015).
  17. M. Hufeldt, D. Nielsen, F. Vogensen, T. Midtvedt, A. Hansen, Variation in the gut microbiota of laboratory mice is related to both genetic and environmental factors. Comparative Medicine 60, (2010).
  18. P. Rausch et al., Analysis of factors contributing to variation in the C57BL/6 fecal microbiota across german animal facilities. International Journal of Medical Microbiology 306, 343-355 (2016).
  19. G. Rogers et al., Functional divergence in the gastrointestinal microbiota in physically-separated genetically identical mice. Scientific Reports 4, 5437 (2014).
  20. A. Ericsson et al., The influence of caging, bedding, and diet on the composition of the microbiota in different regions of the mouse gut. Scientific Reports 8, 4065 (2018).
  21. D. Montonye et al., Acclimation and institutionalization of the mouse microbiota folloowing transportation. Front Microbiol 9, 1085 (2018).
  22. B. Voelkl, L. Vogt, E. Sena, H. Würbel, Reproducibility of preclinical animal research improves with heterogeneity of study samples. PLoS Biol 16, e2003693 (2018).

(文章转自chondrex官网，原文见第二页！)

Pages: 1 2