Strain-resolved analysis of the human intestinal microbiota

Abstract

The gut microbiota is ascribed a crucial role in human health, particularly in regulating immune and inflammatory responses, which is why it is being associated with a wide range of diseases, including obesity, diabetes, and cancer. Nonetheless, fundamental ecological questions of microbiome establishment, stability and resilience, as well as its transmission across hosts and generations remain incompletely understood, partly due to the lack of methods for high-resolution microbiome profiling. New insights in this field can therefore directly contribute to the development of bacterial and microbiota-based therapies. This work introduces SameStr, a novel bioinformatic program for strain-resolved metagenomics that allows for the specific tracking of microbes across samples, enabling the detection and quantification of microbial transmission and persistence, as well as the observation of direct strain competition. Deployed across cohorts to process over 4200 metagenomes, SameStr enabled analysis of the microbiome with unprecedented phylogenetic resolution. The data included both publicly available metagenomes and sequence data generated in collaboration with our research partners, and was examined using multivariate statistics and machine learning frameworks. First, the establishment and development of the neonatal microbiota was studied, revealing a birth mode-dependent vertical transmission of the maternal microbiota. The microbiota of neonates born by cesarean section was characterized by increased relative abundance of oxygen-tolerant and atypical organisms and showed signs of a delayed establishment of a strictly anaerobic gut environment in these children. Such birth mode-dependent differences diminished over time, yet were measurable within the first two years of life. Furthermore, strain analysis verified the transmission and colonization of parental microbes, which indicated a possible lifelong colonization by microbes from selected species. The temporal persistence of microbes was also characterized in healthy adults, revealing similar taxonomy-dependent patterns of stability. For some species, persistence has been demonstrated both in children and in adults over a period of at least two years. These species are known for their capability to metabolize host-derived glycans found both in breastmilk and intestinal mucus, pointing to a potential strategy for effective cross-generational microbiota transmission, and warranting additional research to assess the implications of their disturbed transfer for long-term health. Since their specificity allows assignment to individual hosts, fingerprints of individual microbial strains offer the potential to be used in forensics and data quality control applications. Finally, to gain new insights into the microbiota dynamics during Fecal Microbiota Transplantation (FMT), microbial strain transmission was analyzed in the context of a diverse set of patient, microbiome, and clinical conditions. In the analyzed studies, FMT was used for the experimental treatment of a variety of diseases, including colonization with drug-resistant and pathogenic microbes, metabolic and inflammatory bowel diseases, and as an adjunct to the immunotherapeutic treatment of cancer. Analyses uncovered what appear to be the universal drivers of post-FMT microbiota assembly, including clinical and ecological factors that are important for successful transplantation of donor strains. In particular, the relevance of the microbiota dysbiosis of the recipient was emphasized, which was inducible by pre-treating the patient with antibiotics or laxatives. Presumably, this can open up ecological niches in the patients intestines, which favors colonization with donor strains. Colonization rates did not play a role for the treatment success of recurrent C. difficile infections and inflammatory bowel disease, but indicated a trend associated with an improved immune response in cancer patients. Concerningly, the transfer of an atypical and potentially pro-inflammatory microbial community from one donor was also observed, calling for further investigations into the immediate and long-term clinical consequences of FMT. These analyses demonstrate the advantages of a strain-based microbiome analysis. Due to the achieved methodological accuracy, strain-resolved microbial dynamics could be precisely disentangled when comparing longitudinal samples from healthy adults as well as parent-child and patient-donor pairs. This revealed taxonomic, clinical, and ecological factors that are critical to microbiome assembly, including microbial transmission, persistence, and competition. Together, these findings lay the groundwork for future developments of precision personalized microbiota modulation therapies.

Der Darmmikrobiota wird eine entscheidende Rolle für die menschliche Gesundheit zugeschrieben, was insbesondere die Regulation von Immun- und Entzündungsreaktionen betrifft, weshalb sie mit einer Vielzahl von Krankheiten wie etwa Fettleibigkeit, Diabetes oder Krebs in Verbindung gebracht wird. Nichtsdestotrotz sind grundlegende ökologische Fragen der Etablierung, Stabilität und Resilienz von Mikrobiomen sowie ihrer Übertragung über Wirte und Generationen hinweg noch immer unvollständig untersucht, was teilweise auf das Fehlen von Methoden zur hochauflösenden Mikrobiom-Profilierung zurückzuführen ist. Neue Erkenntnisse auf diesem Gebiet können daher unmittelbar zur Entwicklung von Bakterien- und Mikrobiota-basierten Therapien beitragen. Diese Arbeit stellt SameStr vor, ein neues bioinformatisches Programm für stammaufgelöste Metagenomik, das die spezifische probenübergreifende Untersuchung von Mikroorganismen ermöglicht. Hiermit können der Nachweis und die Quantifizierung der Übertragung und Persistenz, sowie die Beobachtung der direkten Konkurrenz mikrobieller Stämme erfolgen. SameStr wurde kohortenübergreifend für die Analyse von über 4200 Metagenomen eingesetzt und ermöglichte die Profilierung des Mikrobioms mit einer beispiellosen phylogenetischen Auflösung. Die Metagenome, welche sowohl öffentlich verfügbare als auch in Zusammenarbeit mit unseren Forschungspartnern generierte Daten beinhalteten, konnten mittels multivariater Statistik und maschinellen Lernens beleuchtet werden. Zunächst wurde die Etablierung und Entwicklung der neonatalen Mikrobiota analysiert, was eine vom Geburtsmodus abhängige vertikale Übertragung der mütterlichen Mikrobiota aufzeigte. Die Mikrobiota von Neugeborenen die durch einen Kaiserschnitt zur Welt gekommen waren, war vermehrt von Sauerstoff-toleranten und Darm-untypischen Organismen besiedelt und deutete darauf hin, dass sich ein strikt anaerobes Darmmilieu bei diesen Kindern mit einer gewissen Verzögerung einstellte. Derartige geburtsabhängige Veränderungen schwächten sich mit der Zeit ab, waren jedoch bis zum zweiten Lebensjahr messbar. Weiterhin konnte die Übertragung und Kolonisierung elterlicher Organismen mittels Stamm-Analyse nachgewiesen werden, was außerdem auf eine mögliche lebenslange Besiedlung durch Mikroben ausgewählter Spezies hindeutete. Die zeitliche Persistenz von Mikroorganismen wurde darüber hinaus auch bei gesunden Erwachsenen charakterisiert, was ebenfalls Taxonomie-abhängige Stabilitätsmuster zum Vorschein brachte. Bei einigen Spezies, die bekannt dafür sind vom menschlichen Wirt stammende Glykane zu metabolisieren, wurde die Persistenz sowohl bei Kindern als auch bei Erwachsenen über einen Zeitraum von mindestens zwei Jahren nachgewiesen. Diese Glykane kommen sowohl in der Muttermilch als auch im Darmschleim vor, was auf eine potenzielle Strategie für eine effektive generationsübergreifende Übertragung der Mikrobiota hinweist. Um die langfristigen Auswirkungen einer gestörten Mikrobiota-Übertragung auf die Gesundheit bewerten zu können, wird jedoch weitere Forschung benötigt. Da ihre Spezifität die Zuordnung zu individuellen Wirten ermöglicht, bieten mikrobielle Stämme zudem das Potenzial in der Forensik und bei Datenqualitätstests Anwendung zu finden. Um schließlich neue Erkenntnisse zur Mikrobiota-Dynamik während der fäkalen Mikrobiota-Transplantation (FMT) zu gewinnen, wurde die Stammübertragung im Kontext einer Vielzahl von Patienten-, Mikrobiom- und klinischen Parametern analysiert. FMT wurde in den vorliegenden Studien zur experimentellen Behandlung verschiedenster Erkrankungen eingesetzt, darunter Kolonisierung mit resistenten und pathogenen Keimen, metabolische Erkrankungen, entzündliche Erkrankungen des Darms, sowie begleitend zur immuntherapeutischen Behandlung von Krebs. Die Analysen zeigten scheinbar universelle klinische und ökologische Faktoren auf, welche für eine erfolgreiche Integration von Spenderstämmen von Bedeutung sind. Insbesondere wurde die Relevanz der Mikrobiota-Dysbiose des Empfängers hervorgehoben, welche zudem durch Vorbehandlung der Patienten mittels Gabe von Antibiotika oder Laxativa induziert werden kann. Vermutlich können hierdurch ökologische Nischen im Darm der Patienten eröffnet werden, was eine Kolonisierung mit Spenderstämmen begünstigt. Kolonisierungsraten spielten für den Behandlungserfolg wiederkehrender Clostridien-Infektionen und entzündlicher Darmerkrankungen keine Rolle, deuteten jedoch auf einen Trend hin, der mit einer verbesserten Immunantwort bei Krebspatienten einhergeht. Beunruhigenderweise wurde auch die Übertragung einer atypischen und potenziell entzündungsfördernden Mikrobiota eines Donoren beobachtet, was weitere Untersuchungen zu unmittelbaren und langfristigen klinischen Folgen der FMT erforderlich macht. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen die Vorteile einer Stamm-basierten Mikrobiom-Analyse auf. Durch die erreichte methodische Genauigkeit konnten bei Vergleichen von Zeitverlaufsproben gesunder Erwachsener sowie Eltern-Kind- und Patienten-Spender-Paaren, die Dynamiken mikrobieller Stämme präzise entschlüsselt werden. Dabei kamen taxonomische, klinische und ökologische Faktoren zum Vorschein, welche für die Zusammensetzung der Mikrobiota, einschließlich der mikrobiellen Übertragung, Persistenz und Kompetition, maßgebend sind. Diese neuen Erkenntnisse bilden die Grundlage für künftige Entwicklungen von Therapien zur präzisen, personalisierten Modulation der Mikrobiota.