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Einleitung: Der Einfluss sowohl des intestinalen Mikrobioms, als auch von Umweltfaktoren, wie den Ernährungsgewohnheiten auf zahlreiche metabolische Erkrankungen, wie Adipositas und Typ 2 Diabetes mellitus ist klar etabliert. In den letzten Jahren sind zunehmend Veränderungen des intestinalen Mikrobioms bei zahlreichen entzündlich-rheumatischen Erkrankungen beschrieben worden. Das Ziel dieser Studie ist die Charakterisierung der Ernährungsgewohnheiten und des intestinalen Mikrobioms bei Patienten mit Rheumatoider Arthritis (RA).

Methoden: Analysiert wurde eine Subgruppe der FoodChain Plus (FoCus) Kohorte, einer Querschnittserhebung der Bevölkerung (ca.1.500 Teilnehmer), die zusätzlich große Gruppen von Patienten mit Adipositas (mit und ohne Diabetes mellitus, ca. 500 Teilnehmer) und entzündlichen Erkrankungen enthält. Zu n=94 Teilnehmern mit RA wurden n=94 Kontrollen (übereinstimmend in Bezug auf Alter, Geschlecht, Body-mass index/BMI, und das Vorhandensein eines Typ 2 Diabetes mellitus) für eine Case-control Analyse ausgewählt. Patienten mit anderen bekannten entzündlichen Erkrankungen (z.B. Psoriasis, chronisch-entzündliche Darmerkrankungen) wurden von der Analyse ausgeschlossen. Die Ernährungsgewohnheiten wurden anhand eines standardisierten Ernährungsfragebogens (Food Frequency Questionnaires, FFQ) erfasst und mittels einer hierarchischen Cluster Analyse ausgewertet. Zur Charakterisierung des intestinalen Mikrobioms erfolgte eine 16S rRNA Gen-Sequenzierung aus Stuhlproben, deren Ergebnisse in operational taxonomic units (OTUs) gruppiert wurde. Die Komposition des intestinalen Mikrobioms wurde mittels Maßen der Alpha- (Phylodiversität, Shannon index, Chao index) und Beta-Diversität (Bray-Curtis Distanz, Jaccard Index) analysiert. Es werden erste vorläufige Ergebnisse der laufenden Untersuchungen präsentiert.

Ergebnisse: RA Patienten und Kontrollen waren im Mittel 57.2 (SD 12.9) Jahre alt, der mittlere BMI war 31.1 (SD 8.9). Interleukin 6 (IL-6) was signifikant erhöht in der RA Gruppe, verglichen mit den Kontrollen (p=0.012). Keine signifikanten Unterschiede konnten in Bezug auf HOMA-Index, CRP, Lipoprotein (a), Triglyceride und wnt5a (alle p > 0.05) festgestellt werden.

Ernährungsdaten aus FFQs wurden in einer hierarchischen Cluster Analyse ausgewertet. Es ergaben sich zwei Haupt-Cluster. Cluster 2 zeichnet sich aus durch einen signifikant erhöhten Verzehr (g/Tag) von Gemüse (p=3.972e-12), Obst (p=2.2e-16) und Milchprodukten (p=1.502e-10) aus. Der Verzehr von Getreide, Fisch/Meeresfrüchten und Süßigkeiten war nominell höher in Cluster 2, als in Cluster 1. Die Ernährungs-Cluster unterschieden sich nicht signifikant zwischen den Patienten mit RA und Kontrollen. (p=0.228).

Unterschiede der Beta Diversität zwischen den Ernährungsclustern 1 und 2 waren statistisch signifikant bei Auswertung mittels des Jaccard Index (p=2.74e-16), jedoch ergab sich kein statistisch signifikantes Ergebnis bei Verwendung der Bray-Curtis Distanz (p=0.254).

Signifikante Unterschiede der Beta Diversität des intestinalen Mikrobioms zwischen RA Patienten und Kontrollen wurden detektiert mittels Bray-Curtis Distanz (p=1.82e-9) und Jaccard Index (p=1.82e-9). Es fanden sich keine signifikanten Unterschiede der Alpha Diversität (Artenvielfalt / species richness p=0.9, Shannon index p=0.3, Chao index p=0.6).

Schlussfolgerung: Patienten mit RA wiesen signifikante Unterschiede in der Komposition des intestinalen Mikrobioms (Beta Diversität) auf, verglichen mit Kontrollen (gematched für Alter, BMI, Geschlecht und Typ 2 Diabetes mellitus). Die Charakterisierung funktionellen metabolischen Eigenschaften des Mikrobioms bei RA kann möglicherweise dazu beitragen, Zusammenhänge zwischen intestinalem Mikrobiom und der Entwicklung einer RA zu charakterisieren. Ob eine Korrelation mit dem Ernährungsverhalten besteht, wird in weiteren Analysen untersucht.

Offenlegungserklärung: Das Projekt wird gefördert von der Deutschen Gesellschaft für Rheumatologie und dem Kompetenznetz Rheumatologie über die DGRh Forschungsinitiative 2020. Das Projekt wird durchgeführt im Exzellenzcluster PMI „Precision Medicine in Chronic Inflammation“.