Charakteristika der Darmmikrobiota bestimmen die Wirkung spezifischer Probiotika-Stämme bei Patienten mit funktioneller Obstipation
Funktionelle Obstipation (FO) ist eine häufige gastrointestinale Störung, die durch seltene Stuhlgänge, erschwerte Defäkation und harten Stuhl gekennzeichnet ist. Probiotika gelten als vielversprechende Therapieoption, doch die Faktoren, die individuelle Ansprechraten beeinflussen, bleiben unklar. Aktuelle Erkenntnisse deuten auf einen starken Zusammenhang zwischen Darmmikrobiota, Obstipation und der Darm-Hirn-Achse hin. Die Mikrobiota kann Darmfunktionen über Metabolite oder die Freisetzung von Hormonen wie Peptid YY, Gastric Inhibitory Polypeptide und 5-Hydroxytryptamin modulieren. Diese Hormone beeinflussen Sekretion, Motilität und Sensibilität des Darms über Rezeptoren auf Epithel-, Entero- und glatten Muskelzellen. Trotzdem zeigen exogene Probiotika bei Obstipation inkonsistente Ergebnisse. Diese Studie untersuchte die Wirksamkeit und Sicherheit spezifischer Probiotika-Stämme sowie mögliche Gründe für individuelle Effekte, um die Therapieentscheidung bei FO zu optimieren.
Diese retrospektive Real-World-Studie wurde vom Chinesischen Ethikkomitee für klinische Studien genehmigt und im Chinesischen Register für Klinische Studien registriert. Eingeschlossen wurden Patienten der Xijing-Klinik, die zwischen Juli 2018 und November 2020 nach Rom-IV-Kriterien FO diagnostiziert erhielten. Ausschlusskriterien umfassten Reizdarmsyndrom, mechanische Obstruktion, Megacolon, sekundäre Obstipation, systemische Erkrankungen, gastrointestinale Operationen in den vorangegangenen drei Monaten sowie gastrointestinale Karzinome. Patienten erhielten ein Multi-Probiotikum mit Lacticaseibacillus paracasei Zhang, Bifidobacterium animalis subsp. lactis V9 und Lactiplantibacillus plantarum P-8. Die Wirksamkeit wurde anhand des Knowles-Eccersley-Scott-Symptom-Scores (KESS) und der Bristol-Stuhlskala (BSFS) bewertet. Responder und Non-Responder wurden basierend auf Score-Veränderungen klassifiziert. Einflussfaktoren wie Geschlecht, Alter, Krankheitsdauer, BMI, Obstipationstyp und Diabetes/gestörte Glukosetoleranz (IGT) wurden analysiert.
Die metagenomische Sequenzierung von Stuhlproben erfolgte mittels BGISEQ500-Plattform. Datenannotation erfolgte mit HUMAnN2.0, Speziesabundanzen wurden mit MetaPhIAn2 berechnet. Rohdaten sind unter NCBI PRJNA913982 verfügbar. Statistiken erfolgten in IBM SPSS (Mann-Whitney-U-Test, Chi-Quadrat-Test; Signifikanzniveau p < 0,05).
Von 104 Patienten hatten 19 Slow-Transit-Obstipation (STC), 29 Outlet-Obstruction-Obstipation (OOC) und 56 Mischtypen (MC). Die Gesamtwirksamkeit betrug 54,8%, ohne Unterschiede zwischen Subtypen. Baseline-Symptome, Demografie und Komorbiditäten unterschieden sich nicht zwischen Respondern (n = 18) und Non-Respondern (n = 8). Nach vier Wochen zeigten Responder signifikante Verbesserungen in KESS und BSFS.
Metagenomische Analysen von 70 Proben (26 Patienten) ergaben keine Baseline-Unterschiede in der β-Diversität (PCoA). Non-Responder wiesen jedoch höhere α-Diversitätsindizes (Shannon, S-Index) auf. Auf Phylum-Ebene bestanden keine Unterschiede. Nach Probiotika-Gabe unterschieden sich 15 Spezies (u. a. Eggerthella unclassified, Bifidobacterium pseudocatenulatum). Die Abundanzen von Bacteroides nordii und Streptococcus infantis korrelierten positiv mit KESS-Scores. Non-Responder zeigten komplexere Co-Occurrence-Netzwerke, die postinterventionell reduziert, aber stabil blieben – ein Hinweis auf ein ungestörtes, pathogenes Mikromilieu.
Die Multi-Probiotika-Wirksamkeit von 54,8% entspricht früheren Befunden. Bacteroides nordii und Streptococcus infantis könnten als pathobiontische Marker fungieren. Die komplexeren Netzwerke bei Non-Respondern, typisch für chronische Entzündungen, deuten auf eine Probiotika-Resistenz hin.
Zusammenfassend linderten die verwendeten Probiotika FO-Symptome effektiv. Eine hohe α-Diversität, komplexe Mikrobiota-Netzwerke sowie erhöhte Abundanzen von B. nordii und S. infantis könnten Non-Response vorhersagen. Diese Erkenntnisse unterstützen personalisierte Therapieansätze.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000002826