Dans une étude récente publiée dans Frontiers in Aging, les chercheurs ont analysé les données de plusieurs études et 13 ensembles de données sur le microbiome, y compris les données de séquençage de l’acide ribonucléique ribosomal (ARNr) 16S pour faire correspondre les données cliniques de la peau du visage et identifier les taxons microbiens liés au vieillissement cutané.
Étude: Une analyse multi-études permet d’identifier les caractéristiques microbiennes potentielles associées aux signes du vieillissement cutané. Crédit d’image : Photo au sol/Shutterstock.com
Sommaire
Arrière-plan
La peau humaine, l’organe le plus exposé à l’environnement, comprend une colonie variée de microbes qui peuvent changer radicalement au cours de la vie.
La composition microbienne de la peau prédit mieux l’âge chronologique que la composition microbienne orale ou intestinale chez l’adulte.
Le microbiome joue un rôle dans le vieillissement puisqu’il contient la plupart des gènes de l’organisme. Comprendre ce lien est essentiel pour créer des traitements innovants pour la texture et l’apparence de la peau basés sur le microbiome.
À propos de l’étude
Dans la présente étude, les chercheurs ont présenté une méthode pour identifier les profils microbiens liés aux indications du vieillissement cutané.
Les chercheurs ont utilisé une méthodologie en trois étapes pour étudier l’association entre le microbiote cutané et les indicateurs de vieillissement. Ils ont déposé les données de séquençage de 13 études dans Qiita, sélectionné des métadonnées pour promouvoir l’harmonisation des données, et traité et analysé les données à l’aide du flux de travail bioinformatique standardisé de Qiita.
Ils ont effectué une analyse multi-études en utilisant les données de séquençage microbien et les informations provenant de 13 études observationnelles de type cohorte.
Les études incluaient des femmes non fumeuses âgées de 18 à 70 ans qui ne consommaient ni antifongiques ni antibiotiques systémiques, ne souffraient pas de problèmes cutanés aigus et n’utilisaient pas de traitements exfoliants, blanchissants ou dépigmentants.
Les participants devaient se laver le visage avec du savon non antibactérien au moins un jour avant le test. Le savon et le shampoing ont été utilisés respectivement 24 et 48 heures avant le prélèvement, sans aucun article supplémentaire autorisé.
L’équipe a obtenu des échantillons de microbiote dans une chambre climatisée avec 60 % d’humidité et 21 degrés Celsius. Des cotons-tiges stériles ont été pré-humidifiés avec des solutions de chlorure de sodium 0,2 M et de Tween 20 à 0,10 %.
L’équipe a frotté les écouvillons sur les joues des participants pendant une minute avant de les conserver à 80°C et de filtrer les échantillons pour obtenir un seul échantillon de chaque participant.
L’équipe a utilisé trois paramètres pour estimer la qualité de la peau, à savoir le degré des rides de la patte d’oie (GCFW), la perte d’eau transépidermique (TEWL) et l’hydratation.
Ils ont déterminé le GCFW en évaluant cliniquement les rides de la patte d’oie à l’aide d’une échelle validée en six points ; ils ont mesuré l’hydratation de l’épiderme supérieur de la peau des joues à l’aide d’un cornéomètre mesurant les modifications des constantes diélectriques dues à l’hydratation ; et le TEWL en mesurant la quantité d’eau évaporée de la peau des joues.
L’équipe a extrait l’acide désoxyribonucléique (ADN) génomique des écouvillons pour la réaction en chaîne par polymérase (PCR) et le séquençage de l’ARNr 16S.
Les chercheurs ont réalisé une modélisation linéaire à effets mixtes. Ils ont utilisé l’outil BIRDMan (Bayesian Inferential Regression for Differential Microbiome Analysis) pour identifier les espèces liées à l’âge et aux symptômes du vieillissement par analyse d’abondance différentielle.
Résultats
La diversité microbienne était associée négativement au TEWL mais positivement associée à l’âge, bien que les associations variaient selon les sous-études. La diversité microbienne a montré des associations positives avec les rides de la patte d’oie, un marqueur du vieillissement cutané, mais des associations négatives avec TEWEL.
L’âge de l’hôte était fortement associé au GCFW mais pas à l’âge, au TEWL ou aux lectures du cornéomètre.
L’analyse des données collectives sans tenir compte de l’hétérogénéité inter-études a montré que l’âge de l’hôte et le GCFW étaient positivement associés à la diversité microbienne. L’inclusion de la variable de l’étude comme effet aléatoire a montré que l’âge de l’hôte restait associé de manière significative et positive à la diversité, bien que GCFW ne l’était pas.
La variable de l’étude a eu le plus grand impact sur la variation de la composition du microbiome, suivie par l’âge, le GCFW et le TEWL. Le cornéomètre n’explique pas de manière appréciable la variabilité du microbiote.
Des échantillons de peau présentant des niveaux de rides plus faibles ont montré des associations avec des taxons microbiens commensaux tels que Kocuria, Staphylococcus, Lysobacter et Peptostreptococcus.
Les bactéries environnementales, telles que Kaistella et Brevibacterium, ont également été associées à des modifications cutanées et à des troubles inflammatoires tels que la xérose sénile et le psoriasis. Ces espèces étaient plus abondantes dans les échantillons provenant de personnes présentant des niveaux de rides plus élevés.
L’analyse BIRDMAn et le tracé du rapport logarithmique centré ont abouti à une liste plus petite de taxons microbiens associés aux mesures du TEWL et du cornéomètre. Certains des taxons liés à une TEWL réduite, tels que Bacillus et Staphylococcus, étaient spécifiques à la peau ; cependant, pratiquement tous avaient une faible prévalence.
Roseomonas, Janibacter, Lactobacillus et Sphingomonas étaient les microbes associés aux mesures élevées du cornéomètre.
Étonnamment, bien qu’il s’agisse du genre le plus répandu dans le microbiome des joues), Cutibacterium n’a montré aucune association significative avec l’âge, avec une tendance négative avec l’augmentation du degré des rides de la patte d’oie, et n’est pas apparu comme un taxon fortement associé au vieillissement cutané et aux caractéristiques de qualité dans l’étude. .
Conclusion
Dans l’ensemble, les résultats de l’étude ont mis en évidence l’impact du microbiome cutané sur le vieillissement. La diversité microbienne sur la peau des joues était plus élevée chez les personnes âgées, bien que le nombre de Cutibacterium soit faible. L’augmentation des valeurs TEWL indique une diversité microbienne réduite avec une fonction de barrière cutanée réduite.
L’équipe a identifié des taxons associés à des symptômes liés à l’âge et à des paramètres de qualité de la peau. Les bactéries environnementales, telles que Kaistella, étaient liées à un GCFW élevé, alors que les bactéries commensales essentielles à Gram positif étaient liées à un faible GCFW.
De futures études utilisant différentes méthodes omiques et expérimentales seront nécessaires pour vérifier les résultats et mieux comprendre le rôle des bactéries dans le vieillissement des couches inférieures de la peau.
