研究背景
微生物遍布于我们身体各处，如皮肤表面、呼吸道、消化道等，但90%以上都住在肠道里。人体肠道微生物数量庞大、种类繁多，被称为“第二基因组”。目前大量研究表明肠道细菌往往与炎症反应和免疫功能相关，也有些肠道细菌可以间接影响人类的大脑活动，与人类睡眠、记忆力、产生焦虑、抑郁症有关。肠道菌群对维护人体健康起着不可或缺的作用，肠道菌群不仅能够促进各种营养物质的消化和吸收，还可以形成多种有益的化合物，同时也参与了肠道免疫系统的发育、肠上皮细胞的增殖与分化。此外，肠道菌群也可以通过“脑–肠”轴双向调节神经–免疫–内分泌途径，对神经退行性疾病有至关重要的影响[1,2]。2022年最新研究发现，大脑的认知功能随着年龄增长而下降，其实也和一类肠道细菌产生的代谢物息息相关[3]。它们通过中间代谢产物或表面抗原结构发挥相应作用，参与机体生理活动的各个方面。2022年2月14日，发表在《Nature》上的一项新研究中，来自美国加州理工学院陈天桥雒芊芊脑科学研究院微生物学教授Sarkis Mazmanian领导的研究团队发现了肠道和大脑之间传递的分子信息：一种肠道细菌产生的小分子代谢物可以进入小鼠大脑并改变脑细胞功能，从而导致动物的焦虑行为加剧。该研究为肠道菌群变化与复杂情绪行为之间的联系提供了分子水平的证据[4]。此前，还有发表在《Cell》上的一项研究中，来自美国贝勒医学院领导的研究团队发现，肠道微生物会导致与复杂神经系统疾病相关的某些症状[5]。2022年发表在《Nature Genetics》一篇研究，通过GWAS和生态因素分析，基于约 6,000 名欧洲个体队列中绘制了人类-微生物相互作用的多样化和全景图谱，发现了三个与肠道微生物变异密切相关的基因位点，确定并描述了宿主-微生物相互作用的复杂性及其与疾病的关联[6]。
研究⽅案
样本和测序建议
样本建议
取⼈粪便样本，如果仅研究肠道微⽣物与疾病的关联、疾病模型预测以及作⽤机制，需设置健康对照组和患病组，若想要进⾏药物疗效研究，需增设⽤药组，每组样本⾄少3个⽣物学重复。
测序建议
扩增⼦：16S/ITS/18S, 1w/样；
宏基因组：10G/样；
若想获取肠道中难分离培养微⽣物的基因组，从基因组层⾯去解析，可以考虑增加HiFi宏基因组的binning。
分析内容及预期结果
1.物种和功能的注释、组成分析、多样性分析；
2.差异物种/基因/功能/代谢物分析；
3.微⽣物与临床因⼦/代谢组/转录组关联分析；
4.疾病的模型预测(⼤样本量：训练集+测试集)；
5.获得与疾病、药效相关的菌群、基因、代谢物、免疫因⼦。
应⽤案例
1
案例⼀
Disentangling the Progression of Non-alcoholic Fatty Liver Disease in the Human Gut Microbiota [7]
研究背景
非酒精性脂肪性肝病 (NAFLD) 被定义为在⼤于5%的肝细胞中脂滴的病理性积聚，从单纯的⾮酒精性脂肪肝(NAFL) 发展为⾮酒精性脂肪性肝炎 (NASH)，也可表现为肝纤维化，这是疾病进展的主要预后病变，并最终导致肝硬化或肝细胞癌。它正在迅速成为⻄⽅国家最普遍的肝病，也是导致肝细胞癌和肝移植的最主要原因。肝活检是评估疾病严重程度的诊断⾦标准，但它是⼀种侵⼊性、创伤性、不⽅便的⼯具，使其⽆法在常规护理中⽤于疾
病筛查、诊断或检查进展。使⽤⾮侵⼊性形式尽早识别晚期NAFLD的存在是该领域主要未解决的需求。
实验样本
收集NAFLD病⼈和健康CTRLs的粪便⼆代宏基因组测序数据，筛选保留227个样本，具体如下：
研究策略
⼆代宏基因组
研究结果
研究者通过宏基因组分析筛选得到与⾮酒精性脂肪肝不同发展阶段相关的biomarker。考虑到⽬前还没有⼴泛适⽤的⾮侵⼊性诊断NAFLD阶段的⽅法，鉴定 NAFLD的微⽣物⽣物标志物可能有助于设计⾮侵⼊性诊断⼯具。研究者接着开发了机器学习模型GBM，能够将NAFLD任何阶段的患者与健康对照区分开来，同时也能将⼀个阶段与其他阶段的患者区分开来。
2
案例二
Metagenome-wide association of gut microbiome features for schizophrenia [8]
研究背景
精神分裂症是⼀种严重的精神疾病，伴有幻觉、妄想和思维障碍，影响知觉和社会互动，且病因尚不清楚，但⼀般认为是遗传和环境等多因素造成。越来越多的证据表明精神分裂症除了是精神病外还是⼀种神经精神系统性疾病。神经递质系统异常也已经被⼴泛研究，尤其是多巴胺，⾕氨酸盐和γ氨基丁酸的异常。此外，炎症的重要性和胃肠道系统的介⼊也备受关注。之前报道的精神分裂症患者粪便移植就能诱导⼩⿏产⽣精神分裂性⾏为，其中伴随海⻢体内多巴胺，⾕氨酸盐和γ氨基丁酸⽔平异常。然⽽，负责介导受体⼩⿏⾏为变化的特定细菌的身份和功能尚不清楚 。
实验样本
精神分裂症患者SCZs与健康CTRs粪便，⼩⿏若⼲
研究策略
⼆代宏基因组关联分析 + 菌群移植 + ⾏为测试 + ⼆代转录组
研究结果
研究者通过宏基因组关联分析、随机森林分类建模得到参与区分精神分裂症患者与健康⼈群贡献最⼤的菌群后，再通过功能注释以及之前有关报导，选取了前庭神经链球菌（S. vestibularis）进⾏菌群移植，最后分析⼩⿏的⾏为变化与转录组差异基因表及富集分析，证实了前庭神经链球菌刺激神经组织的潜⼒，挖掘了⼀些未来可能成为精神分裂症治疗的潜在微⽣物靶点，强调了微⽣物代谢物影响精神分裂症发展的可能重要性。
参考文献：
[1]Medina-Rodriguez, E.M., Madorma, D., O’Connor, G., et al. (2020) Identification of a Signaling Mechanism by Which the Microbiome Regulates Th17 Cell-Mediated Depressive-Like Behaviors in Mice. American Journal of Psychiatry, 177, 974-990.
https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2020.19090960
[2]Kesika, P., Suganthy, N., Sivamaruthi, B.S., et al. (2021) Role of Gut-Brain Axis, Gut Microbial Composition,and Probiotic Intervention in Alzheimer’s Disease. Life Sciences, 264, Article ID: 118627.
https://doi.org/10.1016/j.lfs.2020.118627
[3]Yun Teng et al., (2022) Gut bacterial isoamylamine promotes age-related cognitive dysfunction by promoting microglial cell death. Cell Host & Microbe.
https://doi.org/10.1016/j.chom.2022.05.005
[4]Needham, Brittany D., et al. "A gut-derived metabolite alters brain activity and anxiety behaviour in mice."Nature 602.7898 (2022): 647-653.
[5]Buffington, Shelly A., et al. "Dissecting the contribution of host genetics and the microbiome in complex behaviors." Cell 184.7 (2021): 1740-1756.
[6]Qin Y, Havulinna AS, Liu Y, Jousilahti P, Ritchie SC, Tokolyi A, Sanders JG, Valsta L, Brożyńska M, Zhu Q,Tripathi A, Vázquez-Baeza Y, Loomba R, Cheng S, Jain M, Niiranen T, Lahti L, Knight R, Salomaa V, Inouye M,Méric G. Combined effects of host genetics and diet on human gut microbiota and incident disease in a single population cohort. Nat Genet. 2022 Feb;54(2):134-142.
doi:10.1038/s41588-021-00991-z. Epub 2022 Feb 3.PMID: 35115689.
[7]Wang T, Guo X K, Xu H. Disentangling the Progression of Non-alcoholic Fatty Liver Disease in the Human Gut Microbiota[J]. Frontiers in microbiology, 2021: 3009.
[8]Zhu F, Ju Y, Wang W, et al. Metagenome-wide association of gut microbiome features for schizophrenia[J].Nature communications,2020, 11(1): 1-10
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