La pelle, con i suoi circa 1.8 m² di superficie e le sue diverse caratteristiche abitative costituite da invaginazioni, nicchie, ecosistemi a diversa umidità e temperatura, è colonizzata da batteri, funghi e virus (1). Nelle normali condizioni cutanee, queste popolazioni convivono in perfetta armonia (simbiosi) ed interagiscono in maniera positiva con la pelle rafforzandone i suoi meccanismi di difesa (sia fisici che immunitari,2). L’insieme di questa popolazione di microrganismi è nota come “microbiota cutaneo”. Il microbiota cutaneo è variabile in funzione delle caratteristiche cutanee così come delle diverse regioni anatomiche (3, 4) ed è ereditato dalla madre (iniziale colonizzazione vaginale nei parti naturali e cutanea nei parti cesarei) (5 ,6). L’insieme invece del patrimonio genetico che costituisce il microbiota e noto come microbioma. Il microbioma consente quindi di conoscere la struttura del microbiota al fine di valutarne il suo stato, la sua composizione e la sua interazione con l’ambiente (incluso l’utilizzo di prodotti cosmetici).

Sebbene esistano crescenti evidenze di una alterazione del microbioma alla base di patologie cutanee come la psoriasi, l’acne o la dermatite atopica (7), gli studi sul microbioma cutaneo nelle normali condizioni fisiologiche e sulla sua interazione con l’ambiente circostante sono ancora scarsi e confusi.

In questo articolo riportiamo i risultati della rielaborazione dei dati basali raccolti nel corso di vari studi destinati a valutare l’impatto dell’utilizzo di prodotti cosmetici sul microbioma cutaneo. Le variabili analizzate sono state il sesso, l’età, la stagione e l’area geografica (urbana o rurale). Nel presente articolo riportiamo i risultati relativi alla rielaborazione dei dati rispetto al sesso e all’età quali fattori di maggiore interesse in ambito cosmetico.

INTRODUZIONE

Sono stati analizzati i dati di 254 volontari sani di sesso maschile (n=71) e femminile (n=183). Il microbioma del viso (guancia) è stato raccolto mediante tampone (eNAt® 2mL + FLOQ swab® o Smart eNAt ®, Copan Italia Spa). Dopo il prelievo i campioni sono stati congelati a -20°C fino alla successiva analisi. Il DNA batterico è stato estratto in maniera selettiva mediante il protocollo QIAamp® DNA Microbiome Kit procedure (Qiagen, Germany) previa deplezione degli acidi nucleici umani. Dopo l’estrazione e la misura della concentrazione del dsDNA (QubitTM Flex fluorometer, Invitrogen, ThermoFisher Scientific) le regioni ipervariabili V1-V3 del gene 16S rDNA sono state amplificate (Amp Mix V1-V3, Arrow Diagnostics) mediante reazione a catena della polimerasi (PCR). Dopo la quantificazione post amplificazione e la preparazione della library il materiale è stato sequenziato mediante MiSeqTM Reagent Kit v2 (Illumina, Inc). I dati sono stati quindi analizzati mediante il software MicrobiomeAnalyst e MicrobAT (SmartSeq).

MATERIALI E METODI

VINCENZO NOBILE CLÉMENCE ROBERT

Complife Group | Italia

Bio...

Vincenzo Nobile, Cosmetic Market Manager e R&D Manager - Complife Group.

Dopo una laurea in biologia, si occupa da decenni dello sviluppo di protocolli per le valutazioni di efficacia e sicurezza, di strategia di testing, di claim cosmetici, di prodotti solari e make-up. Membro del panel editoriale di riviste scientifiche internazionali, è autore di numerosi articoli e relatore in congressi nazionali ed internazionali. Svolge attività di formazione sia interna che esterna.

Dr.ssa Clémence Robert ha studiato chimica e biochimica e concluso un PhD nel 2018 presso l’ European Training Network Marie Sklodowska-Curie. Il suo progetto di dottorato si è concentrato sullo sviluppo di pseudo-peptidi in grado di bersagliare le cellule cancerose e cancerogeni. Dal 2019 lavora nel team di Complife Italia con l’obiettivo di sviluppare procedure affidabili per l'analisi del microbioma cutaneo prima e dopo l'uso di prodotti cosmetici.

Influenza del sesso sul microbioma cutaneo

A livello di phylum, in accordo con altri studi (8), abbiamo osservato che gli Actinobacteria costituiscono la popolazione più abbondante con una abbondanza relativa simile negli uomini (61.7%) e nelle donne (62.8%). Una differenza sostanziale è stata invece rilevata nell’abbondanza relativa dei Firmicutes negli uomini (26.98% vs. 16.36% nelle donne) e dei Proteobacteria nelle donne (17.56% vs. 5.26% negli uomini). La differenza osservata a livello di phylum è stata riscontrata anche alle categorie tassonomiche più basse. Osservando la distribuzione dei dati raccolti relativamente ai taxa più rappresentati abbiamo rilevato una maggiore proporzione di Staphylococci (22.56%) negli uomini e di Sphingomonas spp. (9.90%) e Pseudomonas spp. (1.57%) nelle donne. L’analisi dei taxa minori ha invece dimostrato una maggiore abbondanza di Anaerococcus (1.73%) negli uomini e di Pelomonas (0.80%), Streptococcus (0.86%), e Microbacterium (0.47%) nelle donne. L’abbondanza relativa di Propionibacterium, Corynebacterium and Anaerobacillus risulta invece simili in entrambi i sessi. In genere è stata vista una maggiore biodiversità nel microbioma femminile rispetto a quello maschile (Figura 1).

Influenza dell’età sul microbioma cutaneo

I dati sono stati suddivisi per fasce di età (<25 anni, 25-45 anni e >45 anni) ed analizzati in relazione all’abbondanza e all’uniformità delle popolazioni batteriche mediante analisi dell’indice di Shannon (H'). La distribuzione dei dati è stata riportata in un grafico a scatola e baffi ed analizzata statisticamente mediante Mann-Whitney/Kruskal-Wallis test (Figura 2). Come è possibile notare dal grafico (Fig. 2a) la biodiversità del microbioma cutaneo maschile sembra essere costante e non essere influenzata dall’età (p=0.37525). Tuttavia, tale dato è da considerarsi preliminare e sarà ulteriormente approfondito includendo un numero maggiore di soggetti soprattutto nella fascia di età più bassa. Un risultato sicuramente diverso e maggiormente stratificato è stato invece riscontrato nella popolazione femminile (Fig. 2b). Si registra, infatti, una maggiore biodiversità nel periodo maggiormente fertile (<25 anni) con una riduzione crescente negli ultimi anni del periodo fertile (25-45 anni) fino a stabilizzarsi nel periodo che approccia la menopausa (> 45 anni). La variazione è statisticamente significativa (p<0.05) a livello di classe, ordine, famiglia e genere ma non a livello di phylum. Questo andamento sembra supportare l’ipotesi che le fluttuazioni nei livelli di ormoni femminili possano influenzare la diversità del microbioma cutaneo. Il dato è, inoltre, in linea con le variazioni fisiologiche a cui la cute va incontro con l’età in termini di riduzione del contenuto di sebo e disidratazione. Quando analizzati globalmente (Fig. 2c) i dati mostrano un andamento sovrapponibile a quello visto nella popolazione femminile.

RISULTATI

Figura 1. Tassonomia globale del microbioma maschile e femminile rappresentata mediante un grafico heat tree. I nodi rappresentato le categorie tassonomiche mentre ciascun ramo descrive le relazioni tra queste entità. La dimensione, il tipo e l’intensità del colore dei noti sono rappresentativi della ricchezza delle OTU. I rami rossi sono maggiormente rappresentati nelle donne, i rami blue sono maggiormente rappresentati negli uomini, mentre i rami grigi appaiono ugualmente rappresentati in uomini e donne. Il grafico enfatizza come le differenze osservate negli uomini e nelle donne sia guidata da una maggiore biodiversità del microbioma femminile.

Figura 2. a) Indice di alfa diversità** nella popolazione maschile. b) Indice di alfa diversità* nella popolazione femminile. c) Indice di alfa diversità globale (popolazione maschile e femminile).

** basato sul calcolo dell’indice Shannon a livello di genere

Riferimenti bibliografici