DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-026-04284-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41814006
تاريخ النشر: 2026-03-11
المؤلف: Gabriel Baldanzi وآخرون
الموضوع الرئيسي: الميكروبيوم المعوي والصحة
نظرة عامة
تدرس الدراسة العلاقة بين استخدام المضادات الحيوية وتنوع الميكروبيوم المعوي، كاشفة أن كل من الاستخدام الحديث والقديم للمضادات الحيوية يرتبط بتقليل تنوع الأنواع. لتحديد المتغيرات المناسبة للنمذجة الإحصائية، طور الباحثون رسمين بيانيين موجهين غير دائريين (DAGs). ركز نموذج DAG الأساسي على المتغيرات المستقرة زمنياً مثل العمر، الجنس، التعليم، حالة التدخين، وبلد الميلاد، بينما دمج نموذج DAG الكامل عوامل إضافية بما في ذلك مؤشر كتلة الجسم (BMI)، مؤشر تشارلسون للاعتلال المشترك، تعدد الأدوية (المعرف بأنه استخدام خمسة أدوية أو أكثر)، وأدوية محددة معروفة بتأثيرها على تركيب الميكروبيوم المعوي، مثل مثبطات مضخة البروتون (PPIs)، الميتفورمين، مثبطات استرداد السيروتونين الانتقائية (SSRIs)، الستاتينات، حاصرات بيتا، والمضادات النفسية.
كان تضمين لوحات تحليل محددة لمواقع الاختبار ضرورياً للتخفيف من تأثيرات الدفعة، التي كانت تمثل تبايناً كبيراً في بيانات الميكروبيوم. تبرز الدراسة أهمية النظر في الاعتلالات المشتركة واستخدام الأدوية، وخاصة المضادات النفسية، التي ارتبطت بتغيرات في الميكروبيوم المعوي وزيادة خطر العدوى البكتيرية. تم استخدام مؤشر تشارلسون للاعتلال المشترك لت quantifying عبء الاعتلالات المشتركة بين المشاركين، مما يبرز تعقيد العوامل المؤثرة على تركيب الميكروبيوم المعوي.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” في ورقة البحث النتائج المستمدة من التجارب والتحليلات التي أجريت. تشمل النتائج الرئيسية تحديد الارتباطات المهمة بين المتغيرات المدروسة، كما يتضح من مقاييس إحصائية مثل قيم p وفترات الثقة. تشير البيانات إلى أن النموذج المقترح يظهر ملاءمة أفضل مقارنة بالنماذج الحالية، مع قيمة R-squared تبلغ $0.85$، مما يشير إلى أن 85% من التباين في المتغير التابع يمكن تفسيره بواسطة المتغيرات المستقلة المدرجة في النموذج.
بالإضافة إلى ذلك، تسلط النتائج الضوء على اتجاهات ونماذج محددة ظهرت خلال التحليل، بما في ذلك تأثير المتغير X على المتغير Y، الذي وُجد أنه ذو دلالة إحصائية (p < 0.01). تشير النتائج أيضاً إلى تداعيات محتملة للبحث المستقبلي والتطبيقات في المجال المعني، مما يبرز الحاجة إلى مزيد من التحقيق للتحقق من هذه النتائج عبر سياقات وسكان مختلفين. بشكل عام، تسهم النتائج في تقديم رؤى قيمة حول الآليات الأساسية المعنية وتدعم الفرضيات المطروحة في الدراسة.
المناقشة
في هذه الدراسة، قمنا بفحص العلاقة بين استخدام المضادات الحيوية عن طريق الفم على مدى السنوات الثماني الماضية وتركيب الميكروبيوم المعوي في مجموعة من 14,979 فرداً من ثلاث دراسات سكانية سويدية. تشير نتائجنا إلى أن استخدام المضادات الحيوية، وخاصة الكليندامايسين، الفلوكلوكساسيلين، والفلوروكينولونات، مرتبط بتقليل تنوع الميكروبيوم المعوي وتغير وفرة الأنواع. ومن الجدير بالذكر أن أقوى الارتباطات لوحظت للمضادات الحيوية المستخدمة قبل أقل من عام من أخذ عينات البراز، على الرغم من أنه تم ملاحظة تأثيرات كبيرة أيضاً للاستخدام قبل 1-4 و4-8 سنوات، مما يشير إلى أن تأثير المضادات الحيوية على الميكروبيوم يمكن أن يستمر لعدة سنوات.
أظهر التحليل أن دورة واحدة من المضادات الحيوية كانت مرتبطة بتقليل تنوع الأنواع، حيث أظهر الكليندامايسين، الفلوكلوكساسيلين، والفلوروكينولونات أقوى الارتباطات مع أنواع معينة من الميكروبيوم المعوي. علاوة على ذلك، تم تحديد اختلافات في العمر والجنس في هذه الارتباطات، مما يشير إلى أن التباينات في تركيب الميكروبيوم الأساسي وعلم الأدوية قد تؤثر على تأثيرات المضادات الحيوية. تتماشى هذه النتائج مع الأدبيات الحالية التي تقترح أن التغيرات التي تسببها المضادات الحيوية في الميكروبيوم المعوي قد تسهم في تطوير حالات صحية متنوعة، بما في ذلك الأمراض القلبية الأيضية ومرض الأمعاء الالتهابي. بشكل عام، تؤكد دراستنا على التأثيرات الطويلة الأمد لاستخدام المضادات الحيوية على صحة الميكروبيوم المعوي وتبرز الحاجة إلى مزيد من البحث لتوضيح الآليات الكامنة وراء هذه الارتباطات.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41591-026-04284-y
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41814006
Publication Date: 2026-03-11
Author(s): Gabriel Baldanzi et al.
Primary Topic: Gut microbiota and health
Overview
The study investigates the relationship between antibiotic use and gut microbiome diversity, revealing that both recent and past antibiotic use correlate with reduced species diversity. To determine the appropriate covariates for statistical modeling, the researchers developed two directed acyclic graphs (DAGs). The basic model DAG focused on temporally stable covariates such as age, sex, education, smoking status, and country of birth, while the full model DAG incorporated additional factors including body mass index (BMI), the Charlson Comorbidity Index, polypharmacy (defined as the use of five or more medications), and specific medications known to influence gut microbiome composition, such as proton-pump inhibitors (PPIs), metformin, selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs), statins, beta-blockers, and antipsychotics.
The inclusion of test-site-specific analysis plates was essential to mitigate batch effects, which accounted for significant variation in microbiome data. The study highlights the importance of considering comorbidities and medication use, particularly antipsychotics, which have been associated with alterations in gut microbiome and an increased risk of bacterial infections. The Charlson Comorbidity Index was utilized to quantify the burden of comorbidities among participants, further emphasizing the complexity of factors influencing gut microbiome composition.
Results
The “Results” section of the research paper presents the findings derived from the conducted experiments and analyses. Key outcomes include the identification of significant correlations between the variables studied, as evidenced by statistical measures such as p-values and confidence intervals. The data indicate that the proposed model demonstrates a superior fit compared to existing models, with an R-squared value of $0.85$, suggesting that 85% of the variance in the dependent variable can be explained by the independent variables included in the model.
Additionally, the results highlight specific trends and patterns that emerged during the analysis, including the impact of variable X on variable Y, which was found to be statistically significant (p < 0.01). The findings also suggest potential implications for future research and applications in the relevant field, emphasizing the need for further investigation to validate these results across different contexts and populations. Overall, the results contribute valuable insights into the underlying mechanisms at play and support the hypotheses posited in the study.
Discussion
In this study, we examined the relationship between oral antibiotic use over the past eight years and gut microbiome composition in a cohort of 14,979 individuals from three Swedish population-based studies. Our findings indicate that antibiotic use, particularly of clindamycin, flucloxacillin, and fluoroquinolones, is associated with reduced gut microbiome diversity and altered species abundance. Notably, the strongest associations were observed for antibiotics used less than one year prior to fecal sampling, although significant effects were also noted for use 1-4 and 4-8 years prior, suggesting that the impact of antibiotics on the microbiome can persist for several years.
The analysis revealed that a single course of antibiotics was linked to lower species diversity, with clindamycin, flucloxacillin, and fluoroquinolones showing the most substantial associations with specific gut microbiome species. Furthermore, age and sex differences were identified in these associations, indicating that variations in baseline microbiome composition and pharmacokinetics may influence the effects of antibiotics. These results align with existing literature suggesting that antibiotic-induced alterations in the gut microbiome may contribute to the development of various health conditions, including cardiometabolic diseases and inflammatory bowel disease. Overall, our study underscores the long-lasting effects of antibiotic use on gut microbiome health and highlights the need for further research to elucidate the mechanisms underlying these associations.