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Abstract Ganador / Premio Simposio ALAC 140


          control con un 4% de grasas (D1) y dos gru-       yeron en los niveles de glucosa mediante
          pos experimentales con un 11% de grasas,          la producción de IL-10, mientras que Ha-
          suplementados con diferentes proporciones         rryflintia  y Tyzzerella sugirieron  un  posible
          de omega-3 (3.3 g/100 g de alimento y 1.6         aumento en glucosa, leptina y colesterol a
          g/100 g de alimento, (D2 y D3) respectiva-        través de la modulación de Tregs (Tabla 1).
          mente). Se utilizó un modelo de análisis de       La Figura 2 muestra la comparación de los
          mediación simple (Figura 1), considerando         parámetros inmunológicos evaluados entre
          como  parámetros  glucosa,  colesterol,  lep-     los distintos grupos en el TAV. Por su parte,
          tina,  adiponectina,  la proporción  de célu-     la Figura 3 presenta distintos cocientes cal-
          las  T regulatorias  (CD45+CD4+FOXP3+)            culados entre estos parámetros inmunológi-
          (Tregs), la proporción de Tregs que produ-        cos, lo cual permite confirmar que los rato-
          cen IL-10 (CD45+CD4+FOXP3+IL-10+), y              nes alimentados con la dieta D2 presentan
          la intensidad de producción de IL-10 (MFI         un aumento en las Tregs en el TAV.
          de CD45+CD4+FOXP3+IL-10+) en el TAV,
          junto con los géneros bacterianos enrique-        Los hallazgos sugieren que la administración
          cidos tras el tratamiento dietario obtenidos      constante de Omega-3 induce cambios en
          mediante Análisis discriminante lineal (LDA)      la composición de la microbiota con poten-
          con medidas de tamaño del efecto (LEfSe).         cial efecto modulador sobre el metabolismo
                                                            a través de parámetros  inmunológicos  en
          Los resultados revelaron asociaciones sig-        el TAV. Los análisis de mediación revelaron
          nificativas entre el perfil microbiano y la re-   asociaciones significativas entre el perfil mi-
          gulación inmunometabólica. Entre ellos, La-       crobiano y la regulación inmunometabólica,
          chnospiraceae UCG-001 moduló los niveles          evidenciando que los componentes de la MI
          de leptina, glucosa y colesterol, estimulan-      pueden influir tanto de manera beneficiosa
          do células Tregs productoras de IL-10. Eu-        como perjudicial en el inmunometabolismo.
          bacterium  nodatum  group incrementó los          Estos hallazgos  respaldan la hipótesis de
          niveles de adiponectina, mediado por el           que la modulación de la MI mediante Ome-
          aumento de células en el TAV. Prevotella 7        ga-3 y su impacto sobre el  microambiente
          participó de manera significativa sobre los       inmunológico  del TAV puede ser un enfo-
          niveles de colesterol total mediante la re-       que prometedor para tratar la obesidad y
          gulación de Tregs en TAV, lo que favoreció        las enfermedades metabólicas  asociadas,
          una disminución del mismo. Otros géneros,         aunque se necesita una comprensión más
          como Muribaculum y  Butyricicoccus,  influ-       completa de los mecanismos subyacentes.







                                        Figura 1: Representación del modelo de mediación utilizado: Los
                                        nodos representan; Género: (Taxones bacterianos enriquecidos),
                                        Parámetros inmunológicos y Parámetros metabólicos. Las líneas eti-
                                        quetadas como ‘a’, ‘b’ y ‘c’ conectan los nodos y demuestran las rel-
                                        aciones dentro del modelo: a: representa la relación entre la variable
                                        predictora (género microbiano) y la variable mediadora (parámetro
                                        inmunológico). b: representa la relación entre la variable mediado-
                                        ra (parámetro inmunológico) y la variable predicha (Parámetro me-
                                        tabólico). c: representa la relación directa entre la variable predictora
                                        (género microbiano) y la variable predicha (Parámetro metabólico). El
                                        efecto indirecto se calculó como el producto de los coeficientes a y
                                        b, mientras que el efecto total se calculó como la suma de c y (a x b).


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