Microbes on the Mind: Multi-modal Neuroimaging Reveals Gut-Brain Axes in Infants

技術要約：マインド上の微生物：マルチモーダル・ニューロイメージングが明らかにする乳幼児における腸脳軸

問題提起
腸内細菌叢は、生後3年間の急速な成熟期を経験するが、この時期は脳の決定的な発達時期と一致している。マイクロバイオーム・腸・脳軸は、免疫、神経内分泌、および迷走神経経路を介した相互的なシグナル伝達に関与することが知られているが、初期の微生物組成と並行する脳発達との間の具体的な関係性は、依然として十分に定義されていない。先行研究は、サンプルサイズの小ささ、低い分類学的解像度（例：16S rRNA）、限定的な代謝特性、および不完全な神経イメージングのカバレッジによって制限されてきた。本研究は、典型的な発達を示す乳幼児コホートを用い、腸内細菌叢の多変量共分散とマルチモーダルな脳イメージング表現型の間の関係を特徴付けることを目的とする。

方法論
本研究では、UNC/UMN Baby Connectome Projectによる加速縦断コホート（0〜3歳の典型的な発達を示す223名の子供）を利用した。データセットには、それぞれ±30日以内に収集された糞便ショットガンメタゲノミクスとマルチモーダルMRI（構造、拡散、および安静時機能的MRI）の489組のペアセッションが含まれている。

• データ処理:

  • マイクロバイオーム: ショットガンメタゲノミクスは、MetaPhlAn 3.0.2およびHUMAnNを用いて処理され、分類学的プロファイル（種、属）および機能的プロファイル（554のMetaCycパスウェイ、44の腸脳モジュール［GBM］、99の腸代謝モジュール［GMM］）を生成した。
  • ニューロイメージング: 構造MRI（T1w/T2w）はiBEAT V2.0で処理され、148の領域にわたる皮質形態（体積、表面積、厚さ）を導出した。拡散MRIは、34の白質路における微細構造指標（FA、MD、MO）を提供した。安静時fMRI（自然睡眠中に取得）は、7つの標準的なネットワーク内における機能的結合を抽出するために処理された。
  • 前処理: 参加者のランダム切片を用いた一般化加法混合モデル（GAMM）を用いて、ニューロイメージングの表現型から年齢関連の傾向を除去した。マイクロバイオームの特徴量は、中心対数比（CLR）変換を行った。

• 統計解析:

  • マイクロバイオーム全域関連解析（MWAS）: 6つのマイクロバイオーム特徴セットとニューロイメージング指標との関連を、サイト、年齢、性別、出産様式、授乳習慣、およびシーケンシング深度を調整した上で、線形混合モデル（MaAsLin2）を用いて検証した。
  • 多変量共分散: 微生物学的特徴とニューロイメージング特徴の間の主要な共分散パターンを特定するため、完全なデータを持つ107名の子供に対して、リッジ正則化正準相関分析（rCCA）を適用した。
  • 縦断的解析: 参加者内の発達スロープを、微生物学的特徴およびニューロイメージング特徴に対して推定した。オートリグレッシブ・クロスラグ・モデルを用いて、1〜12ヶ月のウィンドウにおける正準スコア間の時間的順序を検証した。
  • 検証: rCCAのパターンが異なる多変量目的関数下でも回収可能かどうかを判断するために、スパース正準部分的最小二乗法（Sparse PLS）を用いた。また、参加者レベルのリサンプリングにより安定性を評価した。

主な結果

1. 発達の軌跡:

   • マイクロバイオーム: アルファ多様性は年齢とともに増加した。ベータ多様性は、年齢（$R^2 = 0.107$）と最も強く相関しており、次いで母親の教育、授乳習慣、および出産様式であった。初期のプロファイルではBifidobacterium属が優勢であったが、1歳以降はBacteroidetesおよびFirmicutesへとシフトした。
   • ニューロイメージング: 構造的指標は最初の1年間で急速に上昇した。機能的ネットワークは明確な軌跡を示した。感覚運動ネットワークの結合は低下し、視覚ネットワークの結合は早期にピークに達した後、低下した。高次ネットワーク（デフォルトモード、実行制御）は徐々に強化された。

2. 特徴レベルの関連性（MWAS）:
   厳格な有意水準（$q < 0.05$）を満たした関連性は5つであった：

   • 総脳体積は、プリンデオキシヌクレオシド分解およびプリンヌクレオチドサルベージ経路と正の相関があった。
   • Actinomyces sp. HMSC035G02の存在量は、皮質面積および体積のPC3スコアと負の相関があった。
   • Gordonibacter pamelaeaeの存在量は、実行制御機能的結合と正の相関があった。

3. 多変量共分散軸（CCA1およびCCA2）:
   2つの主要なモードが特定された：

   • 構造–代謝軸（CCA1）: 皮質形態（具体的には、より大きな聴覚／周辺シルビアス領域 vs より小さな視覚領域を表すPC3）を、微生物の代謝機能（メリビオースおよびフラクタン分解）と結びつけた。
   • 機能–分類学的軸（CCA2）: 種組成（例：Bifidobacterium pseudocatenulatum）およびGBMを、機能的結合、特に腹側注意ネットワークと結びつけた。

4. 縦断的ダイナミクス:

   • スロープの共分散: 参加者内の正準スコアの成長率は、有意に相関しなかった。
   • 時間的順序: オートリグレッシブ・クロスラグ・モデルにより、ニューロイメージングのCCA1スコアが、1〜3ヶ月後（$\beta = 0.35$）および3〜6ヶ月後（$\beta = 0.31$）のマイクロバイオームのCCA1スコアを予測することが明らかになった。逆方向の関連性は、補正後には生存しなかった。

5. 手法の妥当性検証:
   スパースPLS解析は、CCA1の構造的コントラストおよびCCA2の機能的ネットワークパターンを再現した。しかし、保持されたテスト相関は控えめであり、パターンはサンプル内では堅牢であるものの、外部のスプリットへの汎用性は限定的であることを示唆している。

意義および主張
著者らは、本研究がショットガンメタゲノミクスと包括的なニューロイメージングを用いた、典型的な発達を示す乳幼児におけるマルチモーダルかつ縦断的な腸脳軸の最初の特性評価を提供するものであると主張している。研究結果は以下を示す：

• 領域横断的な共分散: 特定の微生物代謝および分類学的なパターンが、脳の構造（聴覚–視覚コントラスト）および機能（腹側注意ネットワークの結合）の異なる側面と共分散している。
• 時間的前駆性: 測定されたウィンドウにおいて、ニューロイメージングの表現型（特に構造–代謝軸）がその後のマイクロバイオームの状態を予測しており、これは脳の発達が微生物組成に影響を与える、あるいは共通の未測定因子がこの順序を駆動しているという、時間的順序を示唆している。
• 手法の厳密性: 本研究は、単純な単変量相関を超えていくために、rCCAやスパースPLSなどの厳密な多変量手法を採用している。

本論文は、これらの結果は協調的な変動と時間的順序を示すものであるが、因果関係を確立するものではないと明記している。著者らは、観察的研究のデザイン、および（疾患、抗生物質などの）時変的な交絡因子の欠如、ならびにメタゲノムデータの性質（活動的なフラックスではなく遺伝的ポテンシャルであること）から、メカニズム的な結論を導き出すことはできないと強調している。特定された関連性は、方向性のあるメカニズムを推論するために、メタボロミクスや実験モデルを取り入れた将来の研究のための基礎となるものである。