Mikrobiota – klucz do wczesnej diagnostyki choroby Alzheimera?

Choroba Alzheimera rozwija się po cichu. Na etapie zwanym fazą przedkliniczną kompetencje poznawcze chorego wydają się normalne. Pogłębione badania wykazują już jednak postępujące gromadzenie się w mózgu dwóch białek: beta-amyloidu (Aβ) i tau, które odpowiadają za ubytki tkanek mózgu i powolną degenerację neuronów rozpoczynającą się w ośrodku pamięci, a następnie rozciągającą się na resztę mózgu.

Po zakończeniu tej cichej fazy pojawiają się pierwsze objawy demencji (sidenote: Demencja Zaburzenia mózgowe wpływające na pamięć, procesy myślowe, zachowanie i emocje. Niekiedy zmiany nastroju i zachowania pojawiają się wcześniej niż problemy z pamięcią. Z czasem objawy nasilają się. Większość chorych w końcu zaczyna potrzebować pomocy w codziennych czynności. Źródła: OMS i organizacja Alzheimer’s Disease International ) . Jest to stadium kliniczne choroby Alzheimera objawiające się zmianą nastroju, a nawet osobowości, lukami w pamięci, zapominaniem pewnych słów w stopniu utrudniającym rozumienie, brakiem orientacji w czasie i przestrzeni, umieszczaniem przedmiotów w absurdalnych miejscach (na przykład wkładaniem kluczy do lodówki) itp.

Dysbioza jelit w stadium przedklinicznym choroby Alzheimera

Co ma z tym wspólnego mikrobiota jelit? Wiadomo już, że w stadium klinicznym choroby mikrobiota jelitowa pacjentów wykazuje zaburzenia równowagi. Jak wykazało przeprowadzone w USA badanie opublikowane w 2023 r., nierównowaga ta występuje również w stadium przedklinicznym i nasila się w miarę gromadzenia się beta-amyloidów. To zaburzenie równowagi ekosystemu mikroorganizmów jelitowych (czyli dysbioza) nie ma związku z dietą: jadłospis przyszłych chorych na chorobę Alzheimera, u których nie występują jeszcze oznaki demencji, jest porównywalny ze sposobem odżywiania osób zdrowych, u których choroba ta nie rozwija się potajemnie. 

Czy są podstawy do prognozowania rozwoju klinicznej postaci choroby?

Zespół ustalił, które bakterie bytujące w jelitach są w stadium przedklinicznym nadmiernie lub niedostatecznie reprezentowane. Bakterie te umożliwiły im udoskonalenie z użyciem uczenia maszynowego (sidenote: Uczenie maszynowe: Automatyczne uczenie się, w którym sztuczna inteligencja rozwiązuje zadanie w oparciu o zebrane dane metagenomiczne i metabolomiczne, w tym przypadku identyfikację rozróżniających gatunków bakterii. Wazid M, Das AK, Chamola V, et al. Uniting cyber security and machine learning: Advantages, challenges and future research. ICT Express, 2022; 8(3), 313-321. )  modeli prognozowania choroby Alzheimera. Oczywiście, korzyść jest niewielka, kiedy model wyjściowy obejmuje beta-amyloidy, których obecność jest przedkliniczną oznaką choroby Alzheimera. Ale punkcji lędźwiowej i badań obrazowych mózgu nie robi się co kilka dni. Kiedy modele opierają się tylko na danych łatwo dostępnych (wiek, płeć, nadciśnienie, wcześniejsze przypadki choroby w rodzinie itp.), uzupełnienie go danymi o bakteriach z próbki stolca pozwala poprawić czułość (sidenote: Czułość Czułość testu medycznego mierzy jego zdolność do poprawnego wykrywania osób chorych (identyfikacji jak największej liczby chorych). Czułość bliska 100% oznacza, że możliwość pominięcia podczas badania przypadku choroby, czyli liczba wyników fałszywie ujemnych, jest mała (osób naprawdę chorych, u których choroby nie wykryto, jest niewiele). Bertrand D, Fluss J, Billard C. Efficacité, sensibilité, spécificité : comparaison de différents tests de lecture. L’Année psychologique, 2010 ; 110, 299-320. ) modelu o 6,8%, a jego swoistość (sidenote: Swoistość Swoistość to prawdopodobieństwo, że wynik testu będzie ujemny, jeżeli wiadomo, że badany jest zdrowy. Mierzy ona zatem zdolność testu do wykrywania osób zdrowych. Im swoistość bliższa wartości 1, tym mniej wyników fałszywie dodatnich. Bertrand D, Fluss J, Billard C. Efficacité, sensibilité, spécificité : comparaison de différents tests de lecture. L’Année psychologique, 2010 ; 110, 299-320. ) o 27,1%! Są więc narzędzia, aby łatwiej identyfikować obciążonych ryzykiem pacjentów, którym można by proponować pogłębioną diagnostykę.

Wyniki te pozwalają też myśleć o możliwości (jeżeli bakterie rzeczywiście są przyczyną tych zmian, co trzeba jeszcze potwierdzić) modyfikacji mikrobioty jelitowej, aby ograniczyć postępy choroby Alzheimera.