Abstract Multiple sclerosis (MS) is an immune-mediated disease, the etiology of which involves both genetic and environmental factors. The exact nature of the environmental factors responsible for predisposition to MS remains elusive; however, it’s hypothesized that gastrointestinal microbiota might play an important role in pathogenesis of MS. Therefore, this study was designed to investigate whether gut microbiota are altered in MS by comparing the fecal microbiota in relapsing remitting MS (RRMS) (n = 31) patients to that of age- and gender-matched healthy controls (n = 36). Phylotype profiles of the gut microbial populations were generated using hypervariable tag sequencing of the V3–V5 region of the 16S ribosomal RNA gene. Detailed fecal microbiome analyses revealed that MS patients had distinct microbial community profile compared to healthy controls. We observed an increased abundance of Psuedomonas, Mycoplana, Haemophilus, Blautia , and Dorea genera in MS patients, whereas control group showed increased abundance of Parabacteroides, Adlercreutzia and Prevotella genera. Thus our study is consistent with the hypothesis that MS patients have gut microbial dysbiosis and further study is needed to better understand their role in the etiopathogenesis of MS.

The adaptive immune response in rheumatoid arthritis (RA) is influenced by an interaction between host genetics and environment, particularly the host microbiome. Association of the gut microbiota with various diseases has been reported, though the specific components of the microbiota that affect the host response leading to disease remain unknown. However, there is limited information on the role of gut microbiota in RA. In this study we aimed to define a microbial and metabolite profile that could predict disease status. In addition, we aimed to generate a humanized model of arthritis to confirm the RA-associated microbe. To identify an RA biomarker profile, the 16S ribosomal DNA of fecal samples from RA patients, first-degree relatives (to rule out environment/background as confounding factors), and random healthy non-RA controls were sequenced. Analysis of metabolites and their association with specific taxa was performed to investigate a potential mechanistic link. The role of an RA-associated microbe was confirmed using a human epithelial cell line and a humanized mouse model of arthritis. Patients with RA exhibited decreased gut microbial diversity compared with controls, which correlated with disease duration and autoantibody levels. A taxon-level analysis suggested an expansion of rare taxa, Actinobacteria, with a decrease in abundant taxa in patients with RA compared with controls. Prediction models based on the random forests algorithm suggested that three genera, Collinsella, Eggerthella, and Faecalibacterium, segregated with RA. The abundance of Collinsella correlated strongly with high levels of alpha-aminoadipic acid and asparagine as well as production of the proinflammatory cytokine IL-17A. A role for Collinsella in altering gut permeability and disease severity was confirmed in experimental arthritis. These observations suggest dysbiosis in RA patients resulting from the abundance of certain rare bacterial lineages. A correlation between the intestinal microbiota and metabolic signatures could determine a predictive profile for disease causation and progression.

The ingestion of a high-fat diet (HFD) and the resulting obese state can exert a multitude of stressors on the individual including anxiety and cognitive dysfunction. Though many studies have shown that exercise can alleviate the negative consequences of a HFD using metabolic readouts such as insulin and glucose, a paucity of well-controlled rodent studies have been published on HFD and exercise interactions with regard to behavioral outcomes. This is a critical issue since some individuals assume that HFD-induced behavioral problems such as anxiety and cognitive dysfunction can simply be exercised away. To investigate this, we analyzed mice fed a normal diet (ND), ND with exercise, HFD diet, or HFD with exercise. We found that mice on a HFD had robust anxiety phenotypes but this was not rescued by exercise. Conversely, exercise increased cognitive abilities but this was not impacted by the HFD. Given the importance of the gut microbiome in shaping the host state, we used 16S rRNA hypervariable tag sequencing to profile our cohorts and found that HFD massively reshaped the gut microbial community in agreement with numerous published studies. However, exercise alone also caused massive shifts in the gut microbiome at nearly the same magnitude as diet but these changes were surprisingly orthogonal. Additionally, specific bacterial abundances were directly proportional to measures of anxiety or cognition. Thus, behavioral domains and the gut microbiome are both impacted by diet and exercise but in unrelated ways. These data have important implications for obesity research aimed at modifications of the gut microbiome and suggest that specific gut microbes could be used as a biomarker for anxiety or cognition or perhaps even targeted for therapy.

The gut microbiome regulates host immune homeostasis. Rheumatoid arthritis (RA) is associated with intestinal dysbiosis. This study was undertaken to test the ability of a human gut-derived commensal to modulate immune response and treat arthritis in a humanized mouse model.We isolated a commensal bacterium, Prevotella histicola, that is native to the human gut and has systemic immune effects when administered enterally. Arthritis-susceptible HLA-DQ8 mice were immunized with type II collagen and treated with P histicola. Disease incidence, onset, and severity were monitored. Changes in gut epithelial proteins and immune response as well as systemic cellular and humoral immune responses were studied in treated mice.When treated with P histicola in prophylactic or therapeutic protocols, DQ8 mice exhibited significantly decreased incidence and severity of arthritis compared to controls. The microbial mucosal modulation of arthritis was dependent on regulation by CD103+ dendritic cells and myeloid suppressors (CD11b+Gr-1+ cells) and by generation of Treg cells (CD4+CD25+FoxP3+) in the gut, resulting in suppression of antigen-specific Th17 responses and increased transcription of interleukin-10. Treatment with P histicola led to reduced intestinal permeability by increasing expression of enzymes that produce antimicrobial peptides as well as tight junction proteins (zonula occludens 1 and occludin). However, the innate immune response via Toll-like receptor 4 (TLR-4) and TLR-9 was not affected in treated mice.Our results demonstrate that enteral exposure to P histicola suppresses arthritis via mucosal regulation. P histicola is a unique commensal that can be explored as a novel therapy for RA and may have few or no side effects.

Metagenomic shotgun sequencing has the potential to change how many infections, particularly those caused by difficult-to-culture organisms, are diagnosed. Metagenomics was used to investigate prosthetic joint infections (PJIs), where pathogen detection can be challenging. Four hundred eight sonicate fluid samples generated from resected hip and knee arthroplasties were tested, including 213 from subjects with infections and 195 from subjects without infection. Samples were enriched for microbial DNA using the MolYsis basic kit, whole-genome amplified, and sequenced using Illumina HiSeq 2500 instruments. A pipeline was designed to screen out human reads and analyze remaining sequences for microbial content using the Livermore Metagenomics Analysis Toolkit and MetaPhlAn2 tools. When compared to sonicate fluid culture, metagenomics was able to identify known pathogens in 94.8% (109/115) of culture-positive PJIs, with additional potential pathogens detected in 9.6% (11/115). New potential pathogens were detected in 43.9% (43/98) of culture-negative PJIs, 21 of which had no other positive culture sources from which these microorganisms had been detected. Detection of microorganisms in samples from uninfected aseptic failure cases was conversely rare (7/195 [3.6%] cases). The presence of human and contaminant microbial DNA from reagents was a challenge, as previously reported. Metagenomic shotgun sequencing is a powerful tool to identify a wide range of PJI pathogens, including difficult-to-detect pathogens in culture-negative infections.

Background: The link between colorectal cancer (CRC) and the gut microbiome has been established, but the specific microbial species and their role in carcinogenesis remain controversial. Our understanding would be enhanced by better accounting for tumor subtype, microbial community interactions, metabolism, and ecology. Methods: We collected paired colon tumor and normal adjacent tissue and mucosa samples from 83 individuals who underwent partial or total colectomies for CRC. Mismatch repair (MMR) status was determined in each tumor sample and classified as either deficient MMR (dMMR) or proficient MMR (pMMR) tumor subtypes. Samples underwent 16S rRNA gene sequencing and a subset of samples from 50 individuals were submitted for targeted metabolomic analysis to quantify amino acids and short chain fatty acids. A PERMANOVA was used to identify the biological variables that explained variance within the microbial communities. dMMR and pMMR microbial communities were then analyzed separately using a generalized linear mixed effects model that accounted for MMR status, sample location, intrasubject sample correlation, and read depth. Genome scale metabolic models were then used to generate microbial interaction networks for dMMR and pMMR microbial communities. We assessed global network properties as well as the metabolic influence of each microbe within the dMMR and pMMR networks. Results: We demonstrate distinct roles for microbes in dMMR and pMMR CRC. Sulfidogenic Fusobacterium nucleatum and hydrogen sulfide production were significantly enriched in dMMR CRC, but not pMMR CRC. We also surveyed the butyrate producing microbial species, but did not find a significant difference in predicted or actual butyrate production between dMMR and pMMR microbial communities. Finally, we observed that dMMR microbial communities were predicted to be less stable than pMMR microbial communities. Community stability may play an important role in CRC development, progression, or immune activation within the respective MMR subtypes. Conclusions: Integrating tumor biology and microbial ecology highlighted distinct microbial, metabolic, and ecological properties unique to dMMR and pMMR CRC. This approach could critically improve our ability to define, predict, prevent, and treat colorectal cancers.