Insulin resistance and pancreatic β-cell dysfunction are the main pathogenesis of type 2 diabetes mellitus (T2DM). However, insulin therapy and diabetes medications do not effectively solve the two problems simultaneously. In this study, a biomimetic oral hydrogen nanogenerator that leverages the benefits of edible plant-derived exosomes and hydrogen therapy was constructed to overcome this dilemma by modulating gut microbiota and ameliorating oxidative stress and inflammatory responses. Hollow mesoporous silica (HMS) nanoparticles encapsulating ammonia borane (A) were used to overcome the inefficiency of H2 delivery in traditional hydrogen therapy, and exosomes originating from ginger (GE) were employed to enhance biocompatibility and regulate intestinal flora. Our study showed that HMS/A@GE not only considerably ameliorated insulin resistance and liver steatosis, but inhibited the dedifferentiation of islet β-cell and enhanced pancreatic β-cell proportion in T2DM model mice. In addition to its antioxidant and anti-inflammatory effects, HMS/A@GE augmented the abundance of Lactobacilli spp. and tryptophan metabolites, such as indole and indole acetic acid, which further activated the AhR/IL-22 pathway to improve intestinal-barrier function and metabolic impairments. This study offers a potentially viable strategy for addressing the current limitations of diabetes treatment by integrating gut-microbiota remodelling with antioxidant therapies.

ABSTRACT Current microbiome signatures for chronic diseases such as diabetic kidney disease (DKD) are mainly based on low-resolution taxa such as genus or phyla and are often inconsistent among studies. In microbial ecosystems, bacterial functions are strain specific, and taxonomically different bacteria tend to form co-abundance functional groups called guilds. Here, we identified guild-level signatures for DKD by performing in-depth metagenomic sequencing and conducting genome-centric and guild-based analysis on fecal samples from 116 DKD patients and 91 healthy subjects. Redundancy analysis on 1,543 high-quality metagenome-assembled genomes (HQMAGs) identified 54 HQMAGs that were differentially distributed among the young healthy control group, elderly healthy control group, early-stage DKD patients (EDG), and late-stage DKD patients (LDG). Co-abundance network analysis classified the 54 HQMAGs into two guilds. Compared to guild 2, guild 1 contained more short-chain fatty acid biosynthesis genes and fewer genes encoding uremic toxin indole biosynthesis, antibiotic resistance, and virulence factors. Guild indices, derived from the total abundance of guild members and their diversity, delineated DKD patients from healthy subjects and between different severities of DKD. Age-adjusted partial Spearman correlation analysis showed that the guild indices were correlated with DKD disease progression and with risk indicators of poor prognosis. We further validated that the random forest classification model established with the 54 HQMAGs was also applicable for classifying patients with end-stage renal disease and healthy subjects in an independent data set. Therefore, this genome-level, guild-based microbial analysis strategy may identify DKD patients with different severity at an earlier stage to guide clinical interventions. IMPORTANCE Traditionally, microbiome research has been constrained by the reliance on taxonomic classifications that may not reflect the functional dynamics or the ecological interactions within microbial communities. By transcending these limitations with a genome-centric and guild-based analysis, our study sheds light on the intricate and specific interactions between microbial strains and diabetic kidney disease (DKD). We have unveiled two distinct microbial guilds with opposite influences on host health, which may redefine our understanding of microbial contributions to disease progression. The implications of our findings extend beyond mere association, providing potential pathways for intervention and opening new avenues for patient stratification in clinical settings. This work paves the way for a paradigm shift in microbiome research in DKD and potentially other chronic kidney diseases, from a focus on taxonomy to a more nuanced view of microbial ecology and function that is more closely aligned with clinical outcomes.