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人类肠道菌群-从关联到调控(一)

浏览: 发布日期:2018-08-01
人类肠道菌群-从关联到调控
 
 
 
针对肠道菌群的靶向和可预测调节
 
在小鼠模型中最近几项研究已经证明靶向微生物组调节的潜力。例如,发现生孢梭菌将芳香族氨基酸代谢成几种在宿主血清中积累的化合物,并且在无菌小鼠中用遗传工程菌株替代野生型生孢梭菌,降低了这些代谢物的血清水平并且影响了肠道通透性和宿主免疫应答(Dodd等,2017)。最近,据报道,钨酸盐处理选择性地抑制某些肠杆菌科的过度生长并改善了鼠结肠炎模型中的症状(Zhu等人,2018)。作者之前发现,在小鼠诱导性结肠炎期间,隐含在肠杆菌科花中的钼依赖性酶(被钨抑制)(Hughes等,2017),并且这种生态学和功能性见解使得肠道微生物组调节成功。
 
这些研究重申了这样一种观点,即有针对性的、假设驱动的调节需要理解菌群的分类学和功能组成,相互作用结构以及相关的生态动力学。由于这种功能性理解才刚刚开始出现,目前的模型对预测微生物组调节结果的能力有限,对于许多临床有效的干预措施,尚不清楚微生物如何介导宿主水平的影响。有许多宏观生态的例子表明人类干预对未完全理解的生态系统产生意想不到的灾难性影响。例如,澳大利亚的侵入性毒蟾蜍(Bufo marinus)最初是作为20世纪30年代的防治有害生物而引入,后来发展成为当地生态系统的主要负担(Phillips and Shine,2004)。类似地,微生物组调控干预已报道存在罕见的不良反应,最显著的是FMT(Wang et al。,2016b),并且对这些干扰的微生物组相关原因了解甚少。大多数研究调查调节的微生物组水平效应的研究在属或物种水平上都是如此。然而,对于几种益生菌,只有特定菌株被发现具有临床有效性(Kristensen等,2016),并且给定菌株的功效可能取决于受体的菌群。事实上,一些大肠杆菌菌株是高度有益的益生菌(Wassenaar,2016),而另一些菌株则是有害的病原体(Kaper等,2004)。这说明了适当的分类学解决方案对于成功调控菌群的重要性(见图3):精确干预需要对目标系统进行精确理解。
 
在一个健康的个体中定义健康的菌群
 
由于迄今为止对菌群的“健康”达成了共识,所以适当的目标终点的定义仍然是微生物组调控的核心挑战,(见Lloyd-Price等人,2016年最近的综述)。最近,提出了一种微生物组“全球定位系统”,根据多元读数区分健康和患病状态(Gilbert et al。,2016)。然而,虽然一些疾病状态可能与特定的微生物组特征相关,但跨群组明确“健康”的微生物组状态尚未建立(Lloyd-Price等,2016)。其他人则提出了明确的时间分辨的微生物组健康定义,例如关于独特的时间变异性特征模式来区分健康和患病状态(Marti’等,2017)。同样,有人提出,微生物组的健康体现在对扰动的反应中,并且“安娜卡列尼娜”原则适用于菌群 - 在托尔斯泰的变种中,“健康的菌群都是相似的;每一种不健康的微生物都是以自己的方式不健康“(Zaneveld等,2017)。此外,人们一再表示健康的标志不是对扰动的响应能力,而是扰动后的恢复能力(Sommer等,2017)。
 
当然,任何定义的健康微生物组都是于其参考框架决定的。从临床角度看,健康是由人类宿主的观点决定的 - 任何与健康宿主状态有关的微生物可能被认为是“健康的”。“但是这种以宿主为中心的定义可能是不完整且存在争议的。如上所述,宿主和微生物组之间的联系是多变的和复杂的,因此宿主的许多疾病不一定携带明确和特定的微生物标记,即使对于良好描述的关联研究因果性的方向通常也不清楚。疾病相关的微生物组失衡很难界定,明确健康相关的微生物组状态也是更具挑战性的。虽然微生物组和宿主健康是明显联系的,但多个健康的菌群状态可能存在于健康的宿主内。
 
 
 
图3. 微生物组前沿迅速发展,当前肠道菌群研究不同角度的合适方法。
此处对研究路线进行描述和分析,具体随着科学问题、研究设计不同而变化。
(A)    虽然在一些关联分析中有更高的精度,16S rRNA扩增子数据通常确定微生物属水平组成。最近可提高到株水平精度,是微生物学中喜欢的研究精度。
(B)    虽然单个基因有时有意义,但功能关联通常决定整个功能类别,或详细的功能单元。
(C)    在一定的队列中微生物组群体结构与宿主基因存在关联,但进一步的人分层来清晰信号是必要的。一些例子,在个体水平存在特异关联。
(D)    为方便实验,简单系统允许更高的通量,但与自然微生物组差别更大,例如每个人是独立的环境。
 
结论和展望
 
我们对人类肠道菌群的了解持续且快速发展。微生物组的普查 - 建立其“零件清单” - 对于主要的原核生物谱系来说已经接近完成,尽管在亚种和菌株水平上仍然发现了惊人数量的新多样性,这意味着鉴定肠道中的新基因正在进行中。虽然原核细胞谱系丰富地提供了肠道微生物组的绝大多数,但是由于真核和病毒菌群仍未完整绘制,重要的参与者仍可能会被遗漏。宏基因组关联研究已经确定了微生物组成的主要驱动因素,并将个体微生物分类群和基因与疾病,宿主生活方式和生理学联系起来。然而,他们还发现,已知因素只能解释总微生物组变异的很小的一部分,至少没有微生物组状态的分层。纵向研究已经开始为肠道菌群的时间动态建立基线,并发现它随时间变得非常稳定。扰动实验进一步推进了我们对微生物组的功能理解,包括其内在的相互作用结构 - 其各部分的“布线” - 以及与外部因素的因果关系。此外,越来越清楚的是微生物组分层可能使宿主开展个性化的菌群干预化。
 
微生物组越来越多的功能性理解开始转化为实践,以调控目标微生物。大多数体内微生物组调节的尝试都具有治疗意图:研究人员旨在通过替代微生物组来改善患者的健康状况。然而,实际上关于期望的微生物研究终点 - 关于什么是“健康”的微生物- 尚未出现共识。
 
目前,理解滞后于应用:为什么像FMT这样的非目标干预在某些情况下有效但在其他情况下效果不明显,要清醒的认识到精确的微生物组调节仍处于初期阶段。主张通过更新的方法学工具包(包括多组学技术和新的体外方法)来推动更多和更大规模的纵向和干预研究,更少关注宿主,而多关注微生物本身。 这些研究将进一步推进我们对微生物组的理解,有能力阐明缺失的环节,并使我们能够更好地预测对干预措施的响应。 因此,扰动的综合研究将使我们能够真正推进人类肠道菌群的研究,从关联到调控。
 
专栏1. 为什么我们只能解释如此少的微生物组变异
 
 
 
失望的是,我们在技术和生物学层面上解释微生物组的变异仍然很低。在佛兰德肠道菌群项目(Flemish Gut Flora Project)和LifeLines-DEEP 队列的非冗余组成协变量(环境因素)解析率只有百分之几(Falony et al., 2016; Zhernakova et al., 2016), 同时宿主遗传因素的影响也只有相近的水平(Bonder et al., 2016; Turpin et al., 2016; Wang et al., 2016a) 甚至更低 (Rothschild et al., 2018), 与疾病的关联结果也同样如此 (Duvallet et al., 2017). 出现这种情况的原因可能是:
(1)    还有末知的协变量,或当前的测量还不准确;
(2)    个体组成比人群的组成的变异更相关;
(3)    内在组成的稳定状态就是一个可变的范围;
(4)    真正的效果可能在更高的分类精度中发现 (Costea et al., 2017a)
(5)    中性和随机过程比之前预想的更强
(6)    肠道菌群内在的生态动态和互作、生态演替,生态系统成熟(G. Falony, S. Viera-Silva, and J.R., unpublished data) 是当前缺少纵向数据而仍末研究的因素
 
然而,当前量化的外部因子仅占微生物组变异的10%-15%,因此在临床中只有足够显著的效应因子可观察,一些因子在关联中很难发现。这有赖于MWAS研究进一步发展,考虑如宏转录组、宏代谢组的数据(Gilbert et al., 2016)。因此,合理的样本分类对于微生物组协变量的发现有很大改善,同时要加强纵向队列和干预数据的解读。
 
专栏2. 推动微生物组学研究的方法
 
微生物组作为一个研究领域,是由技术带动发展起来的 (Mallick et al., 2017综述)。这里我总结最近发展的,以及在不远将来可实现且有意义的技术,使我们解决新问题,并推动从观察向干预研究的转变。
 
多组学
 
扩增子和宏基因组测序在近十年里极大的推动了微生物组研究,而且将继续主宰这一领域。最近宏基因组物种和功能的研究正在增长,同时补充有宏转录组、宏蛋白组和宏代谢组研究(详见Franzosa et al., 2015; Mallick et al., 2017的综述)。代谢组分析常被作为独立的证据来验证MWASs(微生物组关联分析)的假设,例如建立微生物代谢物与心血管疾病(Wang et al., 2011)、肠道菌群代谢与胰岛素敏感(Pedersen et al., 2016)。
 
宏转录组提供微生物基因表达更直接的结果,采用这一结果作为微生物功能潜能会提供新的研究视角。而肠道蛋白组虽然有零星的研究,但缺少大规模的分析。
 
我们面临多组学分析的挑战:不同层面的数据提供混合层面的证据需要说明互相的关系,整合分析将挑战之前的微生物组概念,如功能可塑性的相对重要性。
 
绝对定量微生物组特征组成(QMP)
 
绝大多数微生物组研究依赖组成型数据——物种和基因的相对丰度并使用无信息的文库总量标准化,组成效应可能引起物种-物种,物种-协变量间关联的假阳性。使用标准内参(spiked-in)、己知的细胞数量和流式细胞计数等方法可以获得微生物的绝对定量。事实上,不同个体微生物承载量(microbial load)差异很大,并与群体结构相关,如在克罗恩病中下降。QPM可以在MWASs分析中增加敏感性和特异性。
 
体外微生物组和微流控
 
体外方法用于微生物组经典还原法的建立正经历高通量、探索分析的复兴。几个微生物组微流控的肠道芯片为研究肠内环境提供了平台。与此同时,高通量培养可实现在预定义的培养基上实现复杂营养型和厌氧生物等的培养。
 
由于细菌是肠道微生物主体,而且大多数可培养,因此目前的研究主要集中的细菌上。真核、古菌、病毒成员有一些研究,且当前进一步受到重视。同时,古细菌、细菌的参考基因组正在增加,多亏了大家测序菌株的努力。此领域的动态:10年前人类肠道宏基因组中大多数序列无法分类,到2013年时有近一半存在参考序列;估计再过几年,空白会越来越少,我们起码知道其中原核组成的主要种类。
 
微生物组研究不仅增长了物种的覆盖度,同时增加了精度。自2013第一个单核苷酸变异(SNVs)的微生物图谱发表,纵多微生物SNVs、亚种和株水平鉴定工具己成功研发并应用于人类肠道微生物组。最近几个种水平观察微生物组的研究已经深入到株水平。在亚种水平的关联分析与协变量关系更明显。这表明物种分类精度增加将有助于揭示之前没有发现的微生物组的关联。
 
专栏3. 微生物组分型和个性化宿主对扰动的响应
 
最近越来越明确的是不同个体的微生物组变异与不同扰动响应有关。人类肠道微生物组可分为明显不同的组成类型,即肠型。最早的研究表明肠型随时间稳定,即使是短期的饮食干预。肠型可能与一些微生物组相关肠道存在联系,对药物遗传学和药物代谢物有关。例如,普氏菌与拟杆菌比例可预测饮食干预依赖的糖代谢改善;肠道可预测抗生素头孢丙烯治疗时的反应,进一步增加了肠型对扰动不同响应的结论。
 
一些研究报导了通过特异的微生物组对不同药物响应进行分型。例如在一些病人里,迟缓埃格特菌可代谢心脏药物地高辛导致药物失效。在黑色素瘤病人进行抗PD1和抗CTLA4化疗中,其效应也依赖于肠道菌群,即不同反应人群的肠道菌群不同。相似的最近研究报导,线虫肠道菌群在代谢氟嘧啶化疗药的不同反应。
 
微生物组通常认为是参与调节宿主对饮食干预的响应,但在一些情况下个体的复杂情况是不可预期的。有报导复杂模型(包括生活方式、血液属性和菌群组成)可预测饮食干预,并在随机对照样本中验证。相似地,微生物广泛的代谢模型可成功预测饮食干预的不同效应,如分型预测个体干预后响应和作为实践中考虑的指标之一。