수소의 다양한 효과

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 7231(2022) 이 기사 인용

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H2의 예방 및 치료 적용 가능성이 이제 다양한 질병에서 확인되었습니다. 그러나 H2가 건강 상태에 미치는 영향은 완전히 밝혀지지 않았습니다. 우리의 이전 연구에서는 6개월 간의 수소 개입 동안 체중과 13가지 혈청 생화학적 매개변수의 변화가 보고되었습니다. 장기간의 수소 소비 효과에 대한 보다 포괄적인 이해를 얻기 위해 본 연구에서는 혈장 대사체와 장내 미생물을 조사했습니다. 대조군과 비교하여, 수소가 풍부한 물(HRW) 및 수소 흡입(HI) 그룹에서 각각 14개 및 10개의 차등 대사 산물(DM)이 확인되었습니다. 경로 농축 분석에 따르면 HRW 섭취는 주로 전분과 자당 대사에 영향을 미쳤으며 HI 그룹의 DM은 주로 아르기닌 생합성에서 농축되었습니다. 16S rRNA 유전자 시퀀싱은 HRW 섭취가 장내 미생물의 구조에 중요한 변화를 유도한 반면, HI 그룹에서는 뚜렷한 박테리아 군집 차이가 관찰되지 않았음을 보여주었습니다. HRW 섭취는 주로 Lactobacillus, Ruminococcus, Clostridium XI의 풍부함을 크게 증가시키고 Bacteroides의 감소를 유발했습니다. HI는 주로 Blautia와 Paraprevotella의 양을 감소시켰습니다. 대사 기능은 대사 케이지 분석을 통해 결정되었으며 HI는 쥐의 자발적인 섭취와 배설을 감소시키는 반면 HRW 섭취는 그렇지 않은 것으로 나타났습니다. 이번 연구 결과는 수소의학에 대한 추가 연구를 위한 기초 데이터를 제공한다. 미생물군 프로파일에 대한 수소 개입의 영향을 결정하면 분자 수소의 생물학적 효과를 뒷받침하는 메커니즘을 식별하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

수소(H2)는 역사적으로 생물학적으로 불활성 분자로 간주되어 온 가장 작고 가벼운 가스 분자입니다. 1975년 초 Dole et al. 피부종양 마우스 모델에서 97.5% 수소가스의 고압산소 치료로 가능한 항암 효과를 처음으로 보고했습니다1. 그러나 의학 연구자들은 Ohsawa et al.까지 H2에 큰 관심을 기울이지 않았습니다. 은 1~4% H2 가스를 흡입하면 수산기 라디칼과 퍼옥시니트라이트를 선택적으로 중화시켜 쥐의 뇌 허혈-재관류 손상을 크게 약화시킨다고 보고했습니다2. H2의 예방 및 치료 적용 가능성은 현재 허혈-재관류(I/R) 손상3,4, 신경변성5,6, 심혈관 질환7,8, 대사 증후군9, 10, 염증11,12 및 암13,14. 세포독성 산소 라디칼의 선택적인 감소2, 항염증 효과15, 미토콘드리아 기능 장애 회복16, 소포체 스트레스 조절17 등 여러 가지 생물학적 메커니즘이 제안되었지만 그 중 어느 것도 H2의 다양한 생물학적 기능을 완전히 설명할 수 없습니다.

포유동물의 장내 미생물군집은 상호작용하는 수많은 박테리아, 고세균, 박테리오파지, 진핵생물 바이러스 및 곰팡이로 구성된 복잡한 생태계를 형성하며, 이들 중 대부분은 공생 또는 상호 공생 미생물입니다18. 지난 10년 동안 장내 미생물군은 숙주 면역 훈련, 음식 소화, 장 내분비 기능 및 신경 신호 조절, 약물 작용 및 신진 대사 수정, 독소 제거 및 숙주에 영향을 미치는 수많은 화합물 생성에 중요한 역할을 하는 것으로 입증되었습니다19. 현재 수소 소비와 장내 미생물군집 사이의 관계에 대한 연구는 상대적으로 제한적입니다. 대부분의 연구에서는 수소가 풍부한 물(HRW)이 장내 미생물총 교란의 임상 특징을 개선하여 장의 구조적 완전성과 부티레이트 생성 박테리아의 상향 조절을 개선할 수 있음을 보여주었습니다20. 그러나 이러한 연구는 HRW 투여가 건강한 동물의 장내 미생물군집을 조절하는지 여부가 병리학적 상태에서 장내 세균총에 대한 HRW 소비의 조절 효과에 주로 초점을 맞춰 왔습니다. 또한 일반적으로 사용되는 또 다른 수소 소비 방법으로 수소 흡입이 장내 미생물군집에 영향을 미칠 수 있는지에 대한 추가 조사가 필요합니다.

1.0 with a p value < 0.05 in the fold change of expression level between any two of the three groups. Thirty-five DMs were identified as shown in Supplementary Table 1. Compared with the control group, there are 14 and 10 DMs in HRW and HI group respectively. Twenty-two DMs were identified between HRW and HI group. Compared the control group, all the DMs were down-regulated in HRW group, while all the DMs were up-regulated in HI group. Compared HRW group, all the DMs were up-regulated in HI group. As shown in Fig. 3A, the dendrogram of hierarchical clustering showed the plasma samples in HRW group was clustered separately from the control group or HI group, however, the difference between HI group and the control group was much smaller. The pathway enrichment analysis based on metabolite quantitative alterations was performed by the MetaboAnalyst 5.0 (http://www.metaboanalyst.ca). The metabolic pathways with impact value > 0.1 and − log(p) > 2.0 are considered the most relevant pathways involved in the conditions under study. The results showed that the DMs between HRW and control group were mainly concentrated in starch and sucrose metabolism (Fig. 3B), the DMs between HI and control group were mainly involved in arginine biosynthesis (Fig. 3C), the DMs between HRW and HI group were mainly enriched in glycerolipid metabolism, inositol phosphate metabolism, starch and sucrose metabolism, glyoxylate and dicarboxylate metabolism, and ascorbate and aldarate metabolism (Fig. 3D)./p> 800 µM) was kindly provided by Shenzhen Kelieng Biomedical Co. Ltd. (Shenzhen, China) and stored under atmospheric pressure at 23 ± 2 °C in a stainless steel bucket (KLE-8). The hydrogen concentration was monitored using a hydrogen electrode (Unisense A/S, Aarhus, Denmark), ensuring that the hydrogen concentration of HRW for rats was maintained above 800 µM./p> 1 and p < 0.05 are identified as significantly changed metabolites. MetaboAnalyst 5.0 (https://www.metaboanalyst.ca/) was used for the functional enrichment analysis of the disturbed metabolites. All p values were corrected using Benjamini–Hochberg multiple test correction./p> 97% sequences identity were clustered into OTUs using USEARCH (version 10.0), and UCHIME (version 8.1) was utilized to identify and remove chimeric sequences. A representative sequence of each OTU was selected and subjected to BLAST to assign taxonomic classification using SILVA database (version 132)./p>

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