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As consequências metabólicas do HIV/TB co

Jan 03, 2024Jan 03, 2024

BMC Infectious Diseases volume 23, número do artigo: 536 (2023) Citar este artigo

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Detalhes das métricas

A sinergia entre o vírus da imunodeficiência humana (HIV) e o Mycobacterium tuberculosis durante a co-infecção de um hospedeiro é bem conhecida. Embora se saiba que esta sinergia é impulsionada pela deterioração imunológica, os mecanismos metabólicos que contribuem para a carga de doença associada experimentada durante a co-infecção VIH/tuberculose (TB) permanecem pouco compreendidos. Além disso, embora os tratamentos anti-HIV suprimam a replicação viral, estas terapêuticas dão origem a perturbações e adaptações metabólicas do hospedeiro para além daquelas induzidas apenas por infecção ou doença.

Neste estudo, os perfis metabólicos séricos de controles saudáveis, pacientes HIV-negativos e positivos para TB não tratados, pacientes coinfectados HIV/TB não tratados e pacientes coinfectados HIV/TB em terapia antirretroviral (TARV), foram medidos usando dois- espectrometria de massa de tempo de voo por cromatografia gasosa dimensional. Como nenhum perfil metabólico global para a coinfecção HIV/TB e o efeito da TARV foram publicados até o momento, este estudo piloto teve como objetivo elucidar as áreas gerais do metabolismo afetadas durante tais condições.

A co-infecção VIH/TB induziu alterações significativas no metabolismo lipídico e proteico do hospedeiro, com translocação adicional de produtos microbianos do intestino para o sangue. Os resultados sugerem que o VIH aumenta a TB de forma sinérgica, pelo menos em parte, contribuindo para o aumento da inflamação, do stress oxidativo, dos danos mitocondriais induzidos pela TAR e dos seus efeitos prejudiciais na saúde intestinal, que por sua vez, afectam a disponibilidade de energia. A TARV inverte estas tendências até certo ponto nos pacientes co-infectados por VIH/TB, mas não nos controlos saudáveis.

Este estudo gerou várias novas hipóteses que poderiam direcionar futuros estudos metabólicos, que poderiam ser combinados com outras técnicas ou metodologias de pesquisa para elucidar ainda mais os mecanismos subjacentes a essas alterações.

Relatórios de revisão por pares

Pessoas que vivem com o vírus da imunodeficiência humana/síndrome da imunodeficiência adquirida (PVHA) têm um risco 26-31 vezes maior de desenvolver tuberculose ativa (TB) em comparação com indivíduos negativos para o vírus da imunodeficiência humana (HIV) [1] devido aos efeitos imunossupressores do HIV no host. A TB é a doença secundária mais comum entre as PVHA, impulsionando o fardo global da co-infecção VIH/TB, que foi exacerbado pela diminuição do acesso aos serviços de saúde durante a pandemia da doença do coronavírus 2019 (COVID-19). Isto resultou num diagnóstico, notificação e início de tratamento deficientes para casos de VIH e TB, aumentando as mortes relacionadas com TB durante este período [2,3,4]. Aproximadamente 12% das 1,6 milhões de mortes relacionadas com a tuberculose estimadas em todo o mundo em 2021 ocorreram entre PVHA [5].

O VIH (todas as referências a “VIH” implicam VIH-1) e o Mycobacterium tuberculosis (Mtb) actuam sinergicamente durante a co-infecção de um hospedeiro, amplificando o fardo da doença. Essa sinergia está centrada na deterioração imunológica [6, 7], que é o resultado de um nível aumentado de ativação imunológica [8] e estresse oxidativo (OS) [9]. Os sistemas imunológico e metabólico estão intrinsecamente conectados e as alterações em um se refletem no outro. Enquanto o hospedeiro sofre alterações metabólicas como parte dos processos imunológicos, o patógeno modula e/ou reprograma o metabolismo do hospedeiro para atender às suas próprias necessidades, por exemplo, reprodução e evasão ou persistência imunológica [10]. Isto leva à disfunção metabólica no hospedeiro, uma condição que se torna particularmente proeminente se a resposta imunitária não conseguir eliminar o agente patogénico e a infecção se tornar crónica. Este é o resultado de uma resposta imune continuamente ativa, forçando o hospedeiro a se adaptar a longos períodos de maior demanda energética e biossintética [11].

As alterações metabólicas durante a coinfecção não estão bem caracterizadas. No entanto, técnicas convencionais que dependem de ensaios bioquímicos laboriosos e de baixo rendimento [12] mostraram um equilíbrio proteico líquido prejudicado [13] e hipoalbuminemia [14], juntamente com alterações semelhantes na composição corporal [15] em indivíduos co-infectados em comparação com indivíduos com Infecção por HIV ou TB sozinha. Como essas técnicas não fornecem uma imagem abrangente do estado metabólico, as abordagens metabolômicas contribuiriam enormemente para o conhecimento existente na área [12]. Embora a metabolômica tenha sido utilizada para compreender melhor aspectos específicos do metabolismo do hospedeiro durante a coinfecção, como o metabolismo do triptofano [16,17,18], uma abordagem exploratória para caracterizar as alterações metabólicas que acompanham a coinfecção HIV/TB não foi utilizada. . A metabolômica não direcionada visa caracterizar o metaboloma holisticamente, identificando e quantificando o maior número possível de metabólitos em uma amostra. Também é considerada uma abordagem de pesquisa geradora de hipóteses [19] que orienta pesquisas mais focadas ou direcionadas posteriormente. Portanto, a metabolômica não direcionada é ideal para fornecer uma visão preliminar do metabolismo alterado do hospedeiro durante a co-infecção HIV/TB. A partir disto, podem ser identificados possíveis mecanismos metabólicos associados à sinergia HIV/TB que irão destacar áreas de interesse para estudos futuros.

 100 cells/mm3, n = 9); and (E) the healthy control, untreated TB-positive and untreated HIV/TB co-infected samples after the exclusion of the seven samples (n = 53). The distance measure used in these dendrograms was Pearson’s and the clustering algorithm, Ward’s D/p> 2: 11,14-eicosadienoic acid, mannitol, 2-(diethylamino)ethyl vaccenoate, leucylleucine, and two unannotated compounds (Tables S5 and S6). Thus, lipid and lipid-like molecules, protein catabolism, and organic oxygen compounds appear to be associated with CD4 T-cell counts as these metabolites were comparatively reduced in the group with a more severe disease state based on CD4 T-cell counts. Figure 3 shows the distribution of these compounds in the HCD and LCD groups within the untreated HIV/TB co-infected group./p> 2), in the untreated patient group as compared to the healthy controls. These metabolites also had a PLS-DA (Fig. 4B) VIP > 1.5, while the cut-off for significance is typically VIP > 1 (see Tables S7–S10 for detailed statistical results and Fig. S2 for the PLS-DA validation results)./p> 1, based on the first component of the PLS-DA (as indicated by cross-validation testing, see Figure S3). Although the metabolites listed in Table 2 are not predictive, they can be used to explain the variance between the groups in this cohort, and therefore, the metabolic alterations induced during the infection/disease states under investigation. For subsequent results, of those significant metabolites identified, only the top 15% are listed in the text in order of increasing ANOVA p-values, in cases where the full list exceeds ten metabolites. The full lists for each comparison are given in Tables S14–S16 and the Pearson’s r correlation data in Table S17./p>

600 and selected healthy controls). Table S12. A count of the compounds significant in the ANOVA post-hoc analysis per compound class. Table S13. Results of the ANOVA including all groups (with exclusions of HIV+/TB+/Tn- samples with CD4 T cell count>600) and selected healthy controls, organized by compound class, and then by significance as per ANOVA post-hoc analysis. Table S14. The effect of untreated HIV/TB on the metabolome (untreated HIV/TB versus healthy controls). Table S15. The effect of HIV on TB (untreated TB vs untreated HIV/TB). Table S16. The effect of ART on HIV/TB (untreated HIV/TB versus treated HIV/TB). Table S17. Pearson's r correlation results for 3,4-DHBA and all other metabolites (from ANOVA). Figure S3. PLS-DA validation results for the comparison of all groups./p>

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