蛋白质组学、代谢组学在精准医学研究中的应用 | 热点领域·肠道菌群篇

肠道菌群是近年来科研界最火热的研究对象之一，研究发现我们每天与10¹⁴个肠道微生物共同生存。作为与人类健康密切相关的“功能器官”，肠道菌群与肥胖、糖尿病、非酒精性脂肪肝、炎症性肠炎、肿瘤等多种疾病的发生发展都密切相关。

研究宿主-肠道菌群的相互作用有助于解析影响疾病的微生物及其功能、探索疾病机理，这使得肠道菌群成为未来医学诊断和治疗的潜在靶点。在研究中，微生物组（宏基因组/16S测序）常被用于探索肠道菌群的结构和功能，结合临床数据、代谢组、宏蛋白质组等其他数据，可以进一步探索肠道菌群、疾病以及其他与健康相关的因素之间存在的相互作用，以便充分开发菌群在精准医学中的潜在作用。

探究思路

应用案例

案例研究 1

基于机器学习算法发现并验证2型糖尿病相关的肠道菌群^[1]

文章：Interpretable machine learning framework reveals robust gut microbiome features associated with type 2 diabetes. Diabetes Care (2021) 

关键词：肠道菌群、高通量靶向代谢组学、糖尿病、机器学习

2型糖尿病（T2D）是一种受遗传和环境因素共同影响的复杂疾病，肠道菌群被认为是一种可改变的环境因素，在T2D的发展中发挥重要作用。而既往研究很少有证据有力地将特定的肠道菌群特征与T2D联系起来。本研究采用16S rRNA测序（粪便样本）、宏基因组测序（粪便样本）、高通量靶向代谢组学（血清样本）、可解释机器学习框架、统计分析、粪菌移植等技术方法，对一个发现队列和两个验证队列进行研究。

图1 研究设计

基于LightGBM算法（Light Gradient Boosting Machine），对包含微生物及其他表型在内的预测变量构建预测模型，并采用SHAP（Shapley Additive exPlanations）评估各变量对T2D预测的相对贡献度，发现了21个可有效预测T2D风险的变量，其中15个是微生物特征。为评估T2D发展过程中个体微生物风险，研究基于14个识别出的微生物群特征构建了MRS（microbiome risk score），MRS在发现队列与验证队列中都与T2D风险呈正相关，可有效预测T2D的发病风险。同时MRS与空腹血糖未来的增量显著正相关，粪菌移植实验进一步确认了该假设。

整合代谢组数据，研究发现MRS与6种代谢物有着一致相关性，如2-苯丙酸、氢化肉桂酸、脱氧胆酸等，这些代谢物均被报道与肠道菌群相关。进一步表型研究发现宿主的脂肪分布与MRS存在交互作用，二者协同影响T2D的发病风险。

案例研究2

联合微生物组及靶向代谢组学揭示肠道菌群对自闭症患者神经活动的调控机制^[2]

文章：Changes to gut amino acid transporters and microbiome associated with increased E/I ratio in Chd8^+/- mouse model of ASD-like behavior. Nature Communications (2022)

关键词：肠道菌群、靶向代谢组学、自闭症

自闭症谱系障碍（ASD）的发展受遗传和环境因素共同影响，许多研究报道肠道菌群可以调节神经活动、影响ASD发展，但其与ASD大脑中相互作用的途径仍有待探究。研究选择Chd8^+/-小鼠作为ASD模型小鼠，采用微生物组（16S测序、宏基因组）及靶向代谢组学对模型小鼠的神经系统和肠道的表型进行初步探究，结合动物模型验证的方法（菌群定植实验及药物干预实验）揭示并验证了肠道菌群对ASD神经活动的调控机制。

该研究首先确认了Chd8^+/-小鼠表现出ASD样行为，其中E/I比率增加，这是ASD的病因之一。研究人员通过靶向代谢组学对大脑、脑干及外周血中的氨基酸进行了分析，发现Chd8^+/-小鼠血清谷氨酰胺的增加，谷氨酰胺进入血脑屏障导致大脑中主要的兴奋性神经递质谷氨酸增加，使E/I比率升高，其特征是谷氨酸水平和谷氨酸/GABA比率升高。进一步分析发现肠上皮细胞中氨基酸转运蛋白（SLC6A19、SLC7A8、SLC7A15） 的表达增加可能导致 Chd8^+/-小鼠血清氨基酸水平升高。

宏基因组分析发现Chd8^+/-小鼠发生了以拟杆菌属水平减少为特征的肠道菌群紊乱，对Chd8^+/-小鼠定植变化最大的拟杆菌后，Chd8^+/-小鼠A纠正了ASD样行为，肠道氨基酸转运蛋白、脑中谷氨酸及谷氨酰胺的表达降低，E/I失衡得到改善。同样，使用肠道氨基酸转运蛋白抑制剂可以起到与移植拟杆菌相似的作用。

图2 ASD CHD8小鼠模型中微生物群-肠-脑轴的作用机制

案例研究 3

宏蛋白质组揭示肠道菌群的蛋白酶影响人体健康的调控机制^[3]

文章：A semi-tryptic peptide centric metaproteomics mining approach and its potential utility in capturing signatures of gut microbial proteolysis. Microbiome (2021)

关键词：肠道菌群、宏蛋白质组、炎症性肠道疾病

蛋白酶解调控能通过快速降解错误折叠蛋白和激活调节蛋白，使肠道菌群快速响应肠道环境的动态变化。然而目前对于复杂疾病 [如炎症性肠病（IBD），包括克罗恩病（CD）和溃疡性结肠炎（UC）]状态下肠道菌群蛋白酶解特征的改变尚未有系统报道。研究通过以半胰蛋白酶解肽为核心的宏蛋白质组挖掘方法，对肠道菌群的蛋白酶解特征及其对IBD的调控作用进行了探究。

该研究选择两组已发表的健康人和IBD患者的数据集——数据集1（PXD008675，包含宏蛋白质组数据、宏基因组数据、宏转录组数据）及数据集2（PXD007819，宏蛋白质组数据）进行挖掘。同时分析了一个蛋白质组数据集（PXD000498），以表征热胁迫（42℃和37℃，3次生物学重复）对大肠杆菌K-12蛋白酶解调控的影响。

图3 以半胰蛋白酶解肽为核心的宏蛋白质组挖掘方法 

研究开发了一种以半胰蛋白酶解肽为核心的宏蛋白质组学挖掘方法，结合综合的数据库、两步多引擎数据库搜索和高分辨率质谱数据集，首次从公共数据集中分析肠道菌群的蛋白酶解特征。该方法通过发现大肠杆菌热休克反应改变的蛋白水解特征得到验证。

通过对两个数据集进行分析，发现IBD患者肠道菌群蛋白水解酶的功能改变主要涉及微生物碳水化合物的转运和代谢、氧化应激、细胞运动、蛋白质合成和成熟。同时，菌群蛋白酶解模式分别表现出与β多样性的低相关性，及与微生物蛋白酶和分子伴侣蛋白水平的中相关性，半胰蛋白酶解肽与宿主蛋白酶抑制剂和免疫球蛋白负相关，可能与宿主因子对肠道菌群酶解抑制作用有关。分析表明CD及UC患者肠道菌群蛋白酶调控改变分别发生在回肠末端和降结肠，这与患者的临床病灶位置完全一致，显示了该方法的准确性及其在微生物介导的发病机制研究中的巨大潜力。

以上研究分别采用宏基因组和代谢组关联分析，以及宏蛋白质组的技术方法，想了解更多还可查看“肠道菌群的蛋白酶解如何影响人体疾病？宏蛋白质组研究揭示调控机制”和“微生物组+代谢组 | 肠道菌群研究方案设计快速入门”等内容。

华大基因在肠道菌群研究领域处于行业领先地位，自1999年来发表菌群研究相关文章71篇，其中CNSN及其子刊24篇。近几年的研究向微生物组+代谢组关联方向发展。

2017年，Nature Medicine刊载了瑞金医院和华大基因合作的针对中国人肥胖和肠道菌群的研究成果（点击了解）。

2020年，Nature Communications上刊登了瑞金医院与华大基因联合主导的试验，探究了小檗碱（BBR，一种抑菌素）联合益生菌对初发2型糖尿病患者的治疗作用（点击了解）。

2022年，华大基因于Nature Genetics发表研究，首次利用孟德尔随机化分析（MR, Mendelian Randomization）对3,432名具有全基因组、全宏基因组、人体测量学和血液代谢特征数据的中国人进行研究，确定了肠道微生物组和血液代谢物之间的58种因果关系，并复制了其中的43种，发现多项可能具有应用前景的肠道菌群与血液代谢物的相互作用（点击了解）。

为给广大科研工作者提供更优质的服务，华大基因近日升级了非靶代谢组分析内容、上新了富含肠道菌群相关代谢物的高通量靶向代谢组HM400、还有多个肠道菌群相关靶向panel检测服务如氨基酸检测、胆汁酸检测、氧化三甲胺检测、神经递质检测等；此外，代谢组+微生物组关联分析也进行了全面升级。

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参考文献：

[1] Gou W, Ling CW, He Y, Jiang Z, Fu Y, Xu F, Miao Z, Sun TY, Lin JS, Zhu HL, Zhou H, Chen YM, Zheng JS. Interpretable Machine Learning Framework Reveals Robust Gut Microbiome Features Associated With Type 2 Diabetes. Diabetes Care, 2021, 44: 358-366 

[2] Yu Y, Zhang B, Ji P, Zuo Z, Huang Y, Wang N, Liu C, Liu SJ, Zhao F. Changes to gut amino acid transporters and microbiome associated with increased E/I ratio in Chd8(+/-) mouse model of ASD-like behavior. Nat Commun, 2022, 13: 1151 

[3] Yan Z, He F, Xiao F, He H, Li D, Cong L, Lin L, Zhu H, Wu Y, Yan R, Li X, Shan H. A semi-tryptic peptide centric metaproteomic mining approach and its potential utility in capturing signatures of gut microbial proteolysis. Microbiome, 2021, 9: 12

撰稿：波吉、原照

编辑：市场部

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