傅静远团队 | 对菌群影响药效和毒性的最全面总结(12000字)

2018年5月，Protein & Cell 杂志特别为中国肠道大会推出了主题为“Microbiota and Human Health”的专刊，邀请于君、傅静远、马永慧、王军、张发明、赵方庆、陈峰、王则能、聂勇战等9位教授领衔发表了9篇综述和评论文章，并由刘志华教授撰写卷首语。

Protein & Cell 杂志是开放获取期刊，所有文章的pdf版本都是免费下载的，大家可以点击访问 http://www.protein-cell.org/archive/index-2018-5.html 获得该期专刊的英文版原文。

广而告之

---

---

今天我们发出来自荷兰格罗宁根大学傅静远教授的综述的翻译稿，我们特别感谢英国帝国理工学院在读博士生陈绮翎同学为翻译本文所付出的辛勤努力。

5月12日，傅静远教授曾在国家会议中心的中国肠道大会上系统讲解本综述，大会的付费参会者和演讲嘉宾可访问http://www.mr-gut.cn/videos/show/9077649570 观看演讲讲解视频。

希望能帮到你涨知识，不用谢，我们都是热心肠！

---

药物微生物组学：通向个性化医疗的新路径

Pharmacomicrobiomics: a novel route towards personalized medicine?

作者：Marwah Doestzada, Arnau Vich Vila Alexandra Zhernakova, Debby P. Y. Koonen, Rinse K. Weersma, Daan J. Touw, Folkert Kuipers, Cisca Wijmenga, Jingyuan Fu（傅静远）

通讯作者：傅静远， [e-mail]

关键词：肠道微生物组，药物代谢，个性化医疗

译者：陈绮翎同学（英国帝国理工学院在读博士生）

摘要

对药物反应的个体化差异是个严重问题，影响患者健康，并会在社会层面产生巨大的临床和经济负担。

在针对个人遗传背景对药物反应产生差异或药物毒性的研究中，药物基因组学已处于最前沿地位，而近来被称为第二基因组的肠道微生物组，也被发现在这一领域中起到重要作用。

另外，鉴于其组成可被调控，肠道微生物组也成为提高药效和安全性的理想靶标。

药物微生物组学是一个研究微生物组变化、药物反应及相应特性（吸收、分布、代谢和分泌）的新兴领域。在这篇综述中，我们将概述过去的研究，并介绍目前关于肠道菌群、宿主和药物之间复杂关系的最前沿知识。

我们认为，将药物基因组学和药物微生物组学相结合，将是取得个性化医疗重大进步的重要基础。

前言

针对某一特定药物的疗效和毒性，不同人的反应各不相同。有报道显示，多种疾病常用药的药物应答率通常为50%-75%，这表明这些药物对多达一半的患者没有疗效（Spear等，2001）。

不仅如此，许多人还因药物不良反应受到伤害（ADRs）。在欧洲，大约3.5%的住院治疗与ADRs相关，医院里大约10%的病人在住院期间曾经历ADR (Bouvy等，2015)。

在美国，严重的药物毒性导致每年超过10万人死亡，并造成每年30至1000亿美元的损失 (Sultana等，2013)。因此，药物反应的个体差异不仅影响患者健康，也导致重大的临床和经济负担。

因此对于“个性化医疗”的发展，确定如何评估患者对某一药物可能的反应、增加药物疗效并减少ADRs风险，是至关重要的。

在过去的几十年中，药物基因组学和药物微生物组学已经成为检测个人基因组组成对药物反应差异性的核心。

据估计，遗传因素占到个人对不同药物响应的差异性的20%-95%（Kalow等，1998）。因此，仅遗传因素还不足以解释可见的差异性，一定还有其它因素。

近些年来，肠道菌群作为“器官”出现，在健康和疾病中起着重要作用。人类肠道中有数千种不同的细菌种类以及其它微生物，共同组成复杂的生态系统。

肠道微生物组有极高的个体间差异（Huttenhower and Human Microbiome Project Consortium, 2012），与大量宿主及外源因素相关（Falcony等，2016；Zhernakova等，2016）。

在小鼠和人体中进行的不同研究，显示出药物摄入对肠道微生物组的影响（Forslund等，2015；Wu等，2017）。

反过来，肠道微生物组也能够促进个体对某一特定药物的反应（Routy等，2018；Gopalakrishnan等，2017）：肠道中的微生物群落可以通过直接转化药物，或通过改变宿主代谢或免疫反应，改变某一药物的药物效应动力学。

了解肠道微生物组在药物反应中所起的作用，可能会促进利用微生物组增强药物疗效的方法的发展。药物微生物组学一词因此被提出，用来形容微生物组的组成和功能性变化对药物效用、体内进程和毒性的影响（Saad等，2012）。

显然，肠道微生物组正在成为发展个性化医疗的重要组成部分，调控肠道微生物组有可能成为在个体水平上取得药物疗效和安全性的好方法。

药物代谢的复杂系统

口服药物通过上消化道和小肠进入大肠，在那里，药物将和数千种栖息在大肠中的微生物相遇。复杂的药物-微生物反应主要发生在结肠中。

药物可能会改变肠道微生态，改变微生物代谢或影响细菌生长，并因此改变微生物群落的组成和功能。反过来，肠道微生物组也能够直接参与药物的化学转化（图1）。

在宿主中，药物代谢主要发生在肝脏中，该反应可以被分为两个阶段：修饰和共轭结合。

然而，肠道微生物对药物进行的化学修饰不同于肝脏过程中的化学修饰。肠道微生物主要通过水解和还原反应代谢异生物质，而肝脏中的酶通常进行氧化和共轭反应（Koppel等，2017）。

图1  药物代谢中反应的部位和种类

细菌酶主要通过还原和水解反应参与药物代谢。药物及其代谢物可以通过门静脉运输由肠道进入肝脏，部分被吸收，另一部分进入体循环。肝脏酶主要进行氧化共轭反应。

之后，药物和／或它们的代谢物会被输送回血液中并被运输到目标组织之中，然后由肾脏通过尿液去除，或直接由肝脏通过胆管系统排回到肠腔中。

一旦在肠道中和／或肝脏中完成代谢，药物代谢物会被运输到目标组织，或通过肾脏由尿液排出，或通过肝脏利用胆汁系统运回肠腔中。在肠道中，药物或它们的药物代谢物会再次由细菌代谢（如去共轭结合）和（再）吸收（Stein等，2010）。

这样的复杂性意味着，药理学研究需要一套考虑与药物相关的肝脏和细菌代谢过程，以及复杂的宿主-微生物-药物相互作用的系统生物学方法。

药物治疗干扰肠道菌群

药物对微生物组成和功能造成的变化会影响药物对宿主的整体效用，这在药物使用方面引起了关注。

抗生素对肠道微生物组的作用已被人熟知，抗生素引起的肠道微生物组紊乱会增加其对感染的敏感性、削弱免疫稳态、影响人体代谢和肥胖调控机制（Francino，2016）。

而且，它也是艰难梭菌 (Clostridium difficile) 感染的主要原因。艰难梭菌感染是一种由该菌过度生长导致的严重肠道炎症。在欧洲，艰难梭菌感染每年影响124000人，造成3700例死亡（European Centre for Disease Prevention and Control, 2015）。

现在，除了抗生素，许多针对人类和小鼠的研究也报道了其它常用药物对肠道微生物组的影响。

这包括一项对1135个荷兰队列样本进行的宏基因组研究。研究者鉴定出了19个影响肠道菌群成分的药物 (Zhernakova等，2016)。

一项对佛兰芒群体（FGFP群体）的类似研究显示，肠道微生物中近10%的个体间差异可以归因于药物的使用（Falcony等，2016）。

这两份研究中的药物均为治疗常见疾病（包括胃食管返流、II型糖尿病、抑郁症、心血管疾病和高脂血症）的处方药。

尽管现在大部分的研究发现都只显示出相关性，但像用于治疗胃食管返流和胃灼热的质子泵抑制剂（PPIs）以及糖尿病药物二甲双胍，均已经被鉴定为对肠道微生物组有因果性影响。

因此，当我们评估药物安全性时，肠道微生物组的变化应被纳入考虑范畴，并在药物使用中加入微生物组分析（图2A）。

图2  药物－微生物作用

(A) 药物对肠道微生物组的影响：药物能够干扰微生物成分和功能。

(B) 肠道微生物组对药物疗效和毒性的直接作用：微生物转化能够激活或钝化药物，或刺激药物对宿主的毒性。

(C) 肠道微生物组对药物反应的间接作用：肠道微生物组能够通过其与宿主免疫和代谢系统影响药物的生物利用度和药物反应。

具体的例子说明了每一种情况。

质子泵抑制剂

PPIs通常被用来治疗“酸”相关性疾病，比如胃食管返流。

通过pH值依赖性或pH值非依赖性原理，PPIs可能可以改变人类胃肠道中不同部分的菌群（Freedberg等，2014）。PPIs对微生物组的影响被广泛报道（Imhann等，2016；Jackson等，2016）。

因为PPIs可以降低胃中的酸度，所以一些有关口腔微生物在肠道中的比例过高的报道（Imhann等，2016），很有可能是因为胃屏障功能降低所致。

屏障功能的降低意味着病原菌可能会定植于肠道，而PPI使用者的肠道很有可能就此被艰难梭菌感染（Dial等，2004）。

有趣的是，类似于艰难梭菌感染者的菌落变化也同样在PPI使用者中发现，包括增多的链球菌属 (Streptococcus)和肠球菌属 (Enterococcus) ，以及减少的梭菌目(Clostridiales)（Freedberg等，2015）。

另一项研究表明，PPI能够加速内皮衰老（Yepuri等，2016），尽管肠道微生物组在这个异常状况中的作用尚不明确。

鉴于PPIs对微生物组成的显著和不利影响，也导致了其是否可作为非处方药的争议。

二甲双胍

二甲双胍常被用来治疗II型糖尿病，其对调节菌群结构和功能的有利作用也正在显现。

Forslund等率先报道了二甲双胍能够增加产短链脂肪酸 (SCFA)细菌的丰度，可能介导了二甲双胍的疗效（Forslund等，2015）。

二甲双胍使用者的粪便中，SCFA增多，也印证了这一点（Zhernakova等，2016）。

二甲双胍也同样被发现可以增加产丁酸和降解黏蛋白的——嗜黏蛋白阿克曼氏菌(Akkermansia muciniphila) 的丰度 （Forslund等，2015；Wu等，2017；Shin等，2014）。

将接受了二甲双胍治疗的人类粪便移植到无菌小鼠体内发现，这些小鼠的葡萄糖耐受程度都得到了改善（Wu等，2017）。

肠道菌群对药物效用和毒性的直接影响

微生物对药物反应的直接影响是肠道菌群改变药物的化学成分，从而影响一种药物的生物利用度，或影响其生物活性及其毒性（Koppel等，2017；Spanogiannopoulos等，2016）（图. 2B）。

迄今为止，已有超过30种药物被鉴定出是肠道细菌的底物（Jourova等，2016）。

近期，鉴于肠道微生物组对药物的生物转化和临床结局的影响，人们在研究药物代谢动力学时，开始发生根本性的方式转变。

微生物组对药物活性的作用

第一份关于微生物对药物活性作用的报道，可以追溯到上世纪30年代。研究发现，百浪多息经微生物转化可以释放磺胺（Fuller, 1937）。

百浪多息是一种抗菌药，曾是偶氮染料系列的一种，Gerhard Domagk检验了其对溶血性链球菌感染可能的效用，他随后因该项研究获得了1939年的诺贝尔生理或医学奖（Raju，1999）。

后来，百浪多息被发现在体外不具有抗菌作用。1937年的跟踪调查显示，百浪多息的效用是通过细菌的偶氮还原酶切断偶氮键、释放磺胺，然后产生抗菌作用（Fuller, 1937）。

随后，几种带有偶氮键、需要肠道微生物生物活性的前体药物被设计出来。

其中包括柳氮磺吡啶，一种治疗溃疡性结肠炎的药物。在肠道中，细菌切断柳氮磺吡啶的偶氮键，有利于抗炎的磺胺吡啶和5－氨基水杨酸的定点释放（Peppercorn和Goldman，1972）。

肠道微生物组的生物转化也能够钝化药物，比如药物地高辛。地高辛是常用的心血管药物，但是，在大约10%的患者体内，该药物会转化成地高辛还原产物，从而在心脏中丧失效用。

肠道菌群对地高辛的钝化现象，最初是在上世纪80年代被报道出来：抗生素治疗使得血清中的地高辛浓度显著升高（Lindenbaum等，1981）。

然而，直到2013年，Eggerthella lenta这一特定菌株的发现，才使得这其中的潜在机理浮出水面（Haiser等，2013）。

通过结合转录图谱、比较基因组学和基于培养的大量研究，研究者发现，这些E. lenta菌株含有会在转录阶段被地高辛激活的心脏糖苷还原酶 (cgr) 双基因操纵子。

精氨酸被认为是E. lenta生长的主要氮源和碳源（Sperry和Wilkins，1976），同时精氨酸也能够抑制地高辛钝化（Saha等，1983）。

与此一致，cgr操纵子的转录活化被发现依赖于精氨酸浓度。这个发现鼓励病人通过吃高蛋白（高精氨酸）食物，来阻碍地高辛钝化。

最近，Kumar等发现cgr操纵子的地高辛结合部分，主要涉及带负电荷的氨基酸和几个不带电荷的疏水残基，以及具有和地高辛相同结合位点、但需要更高结合能量的延胡索酸。

这个信息可能会引发对阻碍cgr结合位点的药物的研究（Kumar等，2017）。

微生物对药物毒性的作用

当细菌引发的药物变化产生对宿主有害的代谢物时，毒性就出现了。肠道微生物组在化疗疗效和毒性中的角色最近被详细阐述（Alexander等，2017）。

其中最有名的一个例子涉及细菌酶β-葡萄糖醛酸酶。据称β-葡萄糖醛酸酶参与了让常见的结肠癌化疗药物CPT-11（也被称为伊立替康）产生毒性的过程。

在使用CPT-11的患者中，有高达80%的患者会出现腹泻。CPT-11主要在肝脏中代谢，CPT-11受到人体羧酸酯酶的激活，产生细胞毒性代谢物SN-38，然后SN-38抑制对DNA复制起关键作用的核拓扑异构酶1。

在清除药物时，肝脏中的UDP-葡萄糖醛酸转移酶 (UGT) 将SN-38葡萄糖醛酸化成其钝化的形式SN-38G。SN-38G通过胆管通道排入肠道中，在那里β-葡萄糖醛酸酶通过将SN-38G转化回SN-38重新激活药物（Stein等，2010），因此对肠道上皮细胞产生毒性并引发腹泻。

通过同样的原理，细菌β-葡萄糖醛酸酶也能够激发非甾体抗炎药物（NSAIDs）的毒性，在高达50%的服用者中导致胃十二指肠的黏膜病变（Higuchi等，2009）。

当葡萄糖醛酸化后的NSAIDs通过肝脏-胆管通道，排入远端小肠肠腔时，细菌β-葡萄糖醛酸酶产生会被肠道细胞吸收的糖苷配基。

肠道细胞色素P450s近一步将糖苷配基代谢成可能的二次活化的中间物，引发严重的内质网压力或线粒体压力，从而导致细胞死亡（Boelsterli等，2013）。这个原理解释了NSAIDs对肠道壁的毒性作用。

因为β-葡萄糖醛酸酶存在于多种主要的肠道细菌中（Dabek等，2008），很难去设计特定的细菌靶点来减少药物毒性。然而调控细菌酶活已成为减少药物毒性的有效途径。

Wallace等已经鉴定出几种β-葡萄糖醛酸酶抑制剂，能够在有效抑制有氧和厌氧细菌酶活性的同时，不影响细菌生长或危害宿主上皮细胞（Wallace等，2010）。

小鼠实验已经表明，口服抑制剂能够有效降低CPT-11的药物毒性。暗示可能存在某种能降低β-葡萄糖醛酸酶主导的药物毒性的药物（Wallace等，2010）。

肠道菌群对药物响应的间接作用

微生物的间接作用是指，微生物通过自身的代谢产物或多肽产物，对宿主免疫系统或宿主代谢产生影响，从而展现出其对药物生物利用度和响应的作用（Wu等，2017；Gopalakrishnan等，2017；Routy等，2018）（图 2C）。

微生物对药物生物利用度影响的一个代表性例子，是辛伐他汀，一个通常用于治疗高脂血症的处方药。辛伐他汀的血浆浓度和微生物合成的次级胆汁酸成正相关（Kaddurah-Daouk等，2011）。

因为胆汁酸是肠道营养吸收的重要调节剂，这也可能决定宿主对辛伐他汀的吸收，以及可能影响药物的生物利用度。

关于微生物对药物响应产生影响的有趣例子，是近期在免疫治疗方面的进展（Gopalakrishnan等，2017; Routy等，2018）。

在肿瘤学中，最具潜力的抗癌疗法是免疫治疗，通过使用包括PD-1/PD-L1抑制剂或抗-CTLA疗法的手段，来减少免疫检查点的阻断（图 3A）。然而，病人对这些疗法的响应通常是迥异的。

肠道微生物组对免疫疗法响应的影响，最先在小鼠中由Sivan等（2015）报道出来。他们发现共生的双歧杆菌属 (Bifidobacterium) 与抗肿瘤的T细胞响应成正相关，服用了双歧杆菌的小鼠在肿瘤抑制能力上展现出极大的提升。

图3  肠道微生物组和基于PD-1/PD-L1免疫疗法的响应相关

(A) 免疫疗法的免疫检查位点。程序式细胞凋亡蛋白（PD-1）是一个作为免疫检查位点的细胞表面受体。受体在抑制T细胞炎症活性和下调免疫系统中起重要作用。肿瘤细胞能够表达能结合PD-1蛋白并钝化T细胞的PD－1配体（PD-L1）。因此，几种PD-1/PD-L1抑制剂已经被设计出来阻断PD-1和PD-L1的互作以达到抗肿瘤免疫的功效。

(B) 肠道微生物和免疫疗法的个人响应相关，并且它们差异的比例可以由宿主基因组学和环境因素解释。5种细菌种类和更高的响应相关，而拟杆菌目和低响应相关。个体间差异由1来衡量，基因因素和环境因素解释的部分分别用蓝色和绿色表示。对差异解释的估计值来自the TwinsUK study：Goodrich等（2014）Cell, 159: 789-799。

这项小鼠研究促进了后续在人类癌症患者中的跟踪研究（Gopalakrishnan等，2017）。研究比较了112位接受抗-PD1疗法的黑色素瘤患者的肠道微生物组成。

这项研究显示，对免疫疗法有响应的患者具有更高的肠道微生物多样性，和更高的梭菌目（Clostridiales）、Ruminococcaceae科和Faecalibacterium属丰度。

这种微生物组结构，可能会通过增多的抗原呈递和完善的效应T细胞功能，来增加系统性的抗肿瘤免疫响应。相反，无响应者有更低的微生物多样性，和更高的拟杆菌目（Bacteroidales）丰度。

另一项针对上皮肿瘤患者的独立研究，也显示了个体对PD-1/PD-L1抑制剂的响应是由肠道微生物组成分决定的（Routy等，2018）。

在药物应答者中，更多出现的有Akk菌（Akkermansia）、Ruminococcus菌属，Alistipes菌属和真杆菌属（Eubacterium spp.），而较少出现的有青春双歧杆菌（Bifidobacterium adolescentis）、长双歧杆菌（Bifidobacterium longum）和Parabacteroides distasonis。

这项研究还进一步探索了可能的微生物组调控疗法以增加药物应答，结果发现，在摄入PD-1抑制剂时，单纯避免使用抗生素就能够使患者的正响应比例从25%提高到40%。

口服Akk菌等潜在益生菌，能够促使人类和小鼠对PD-1抑制剂的应答。尽管还需进一步研究去揭开其潜在机制，这个有益作用可能是通过肠道微生物组的同化功能来提高宿主免疫。

比如，短链脂肪酸是一种主要来源于膳食纤维的细菌代谢物，能够影响辅助T细胞17（Th17）的分化和调节T（Treg）细胞（Omenetti和Pizarro，2015）。

短链脂肪酸也参与了梭菌属菌株的抗炎性质（Atarashi等，2013；Smith等，2013），对免疫功能和上皮通透性产生有益功效（Stefka等，2014）。

不仅如此，肠道微生物组还决定了个体应对不同致病体的炎症因子产物（Schimer等，2016）。

药理微生物组学中复杂的基因组-饮食互作

药物微生物组学研究，致力于探究肠道微生物组和药物之间的双向作用，需要考虑肠道微生物组本身复杂的特点。这个特点会受到宿主基因组、外源因素及其相互作用的影响。

全基因组关联分析（GWAS）显示，单个个体的肠道微生物组组成会被影响先天性免疫的遗传变异、代谢和加工食物所影响。

外源因素如饮食也同样对肠道生态系统有显著的作用：我们吃的即是我们的肠道微生物吃的。

比如，相比于高纤维饮食，西式饮食和不良生活习惯（比如高卡路里、高脂肪饮食和久坐不动的生活方式）被广泛报道与较少的微生物生态多样性相关（Zhernakova等，2016）。

但是，我们的饮食也含有能与药物作用的生物活性物质。因此，在药物代谢中，基因组、肠道微生物组和外源因素（包括饮食）之间存在三方互作（图 4）。

图4  药物代谢中宿主－微生物－饮食互作

复杂的药物－微生物互作会导致微生物成分和功能的变化，并改变会直接或间接影响肝脏中药物代谢的化合物的化学结构。而且，基因组和外源因素，包括饮食，会同时影响宿主中肠道微生物组和药物代谢。

宿主基因组对肠道微生物组和药物代谢的影响

一旦药物进入体内，它就会与靶点（如转运体、受体和酶）作用，可能经过代谢，最后被从系统中清除。每个过程都可能涉及临床上重要的遗传变异（Touw, 1997）。

在过去的几十年中，药物基因组学已经利用GWAS鉴定出许多遗传变异（Spear等，2001）。

比如，上面提到的CPT-11的毒性不仅和肠道微生物组相关（Stein等，2010），也和UGT1A1基因的遗传变异相关。大约10%的西方人口带有UGT1A1的遗传变异，这些人因此有较差的药物代谢水平，并存在严重毒性的高风险。

现在的临床诊断很多都结合了人类基因变异的信息。同样，基于基因CYP2C9和VKORC1基因型的个性化用药，也能够降低高达30%的、常用抗凝血剂华法林导致的住院治疗风险（Madian等，2012）。

宿主基因组对肠道菌群的影响也已出现。Benson等在杂交小鼠体内进行了第一项基于QTL相关性的研究，并就遗传变异对肠道微生物组的作用给出了明确的证据（Benson等，2010）。

个体细菌的遗传度最初是从416对英国双胞胎队列研究中估算得出的（Goodrich等，2014）。

宿主基因对肠道生态的影响可能也对涉及药物毒性和疗效的微生物有影响。比如，如果我们关注在免疫疗法中与调控PD-1/PD-L1抑制剂响应相关的类群，我们发现有很大一部分比例是可以传承的，比如，双歧杆菌（h2=0.32），Ruminococcaceae（h2=0.20），Faecalibacterium（h2=0.18），Akk菌（h2=0.12）（图 3B）。

几项GWAS已经被用来鉴定人体中和肠道微生物组相关的个体遗传变异（Goodrich等，2014；Bonder等，2016；Goodrich等，2016；Wang等，2016）。

尽管不同研究中直接重叠的相关基因位点有限，但差异可能是因分析方法不同，以及统计能力较低所导致的。所有研究中相关的基因位点通常归为几个生理过程，涉及先天免疫、代谢和食物处理。

尤其是，C型凝集素分子和乳糖酶基因（LCT）的功能性变异体在几项研究中均显示与肠道微生物组成分和通路相关（Kurilshikov等，2017）。

这不仅强调了复杂的宿主-微生物免疫和代谢互作，也通过利用遗传变异作为工具变量进行因果推断分析，为研究肠道微生物组在健康和疾病中的因果关系提供了可能（Sheehan等，2008）。

饮食对肠道微生物组和药物代谢的影响

饮食成分是能够影响人体中不同生理过程和肠道微生物成分的外在因素。许多涉及药物代谢的微生物酶也能够代谢饮食成分。

当摄入的某一特定食物影响某种药物的吸收，调控药物代谢酶的活性，并因此导致药物代谢动力学发生变化时，药物-饮食互作出现了。

饮食中的蛋白和脂肪对药物代谢的影响最初是在20世纪70年代被发现（Campell 和 Hayes , 1976）。随着药物基因组学的进步，人们在分子水平上有了更多的发现。

比如，我们发现一些药物代谢酶对饮食作用非常敏感，包括几个细胞色素P450家族的成员（CYP3A4, CYP1A2和CYP2E1）和位于肠道上皮的P-糖蛋白（P-gp）转运子（Harris等，2003；Markowitz等，2003；Peters等，2016）。

饮食因素能够改变这些酶／转运子在肠道中的表达水平和它们的底物特异性，因此通过这些酶来影响药物代谢。

饮食是塑造肠道微生物组最重要的外来因素之一。饮食因素对肠道微生物组的长期和短期作用被详细的记录下来（Falcony等，2016；Zhemakova等，2016；Rothschild等，2017；David等，2013）。

理解饮食对微生物组调控的药物代谢的作用，能够鉴定出饮食的协同变量，由此使之在微生物组分析中被修正，也能表明在药物治疗过程中个性化的饮食建议对促进药物疗效的可能性。

一个已经在使用的例子是使用地高辛治疗时，建议摄入高蛋白饮食，利用E. lenta阻碍地高辛的钝化作用（Haiser等，2013）。

Akk菌不仅会提高患者对PD-1/PD-L1抑制剂的应答率，也对代谢健康产生有益作用。Akk菌的高丰度和低BMI、II型糖尿病的低风险和健康的脂质图谱相关（Dao等，2016；Plovier等，2017；Everard等，2013）。

Akk菌是一类栖息在黏膜层并大量定植在富营养环境中的黏蛋白降解细菌（Derrien等，2004）。Akk菌在个体间的差异主要和环境因素相关（图 3B）（Goodrich等，2014）。

有报道称，饮食中的多酚能够促进小鼠中Akk菌的生长（Roopchand等，2015），低聚果糖的使用能够增加遗传性肥胖小鼠高达100倍的Akk菌丰度（Everard等，2011）。

不仅如此，二甲双胍被发现能够增加人体肠道中产SCFA的细菌，提高了二甲双胍的疗效（Forslund等，2015；Wu等，2017）。

但是，SCFAs产物也需要膳食纤维。的确，一份近期关于饮食干预的研究显示，二甲双胍使用者的体重减轻和膳食纤维的高摄入量正相关，而非总的碳水化合物摄入量（Sylvetsky等，2017）。

因此，特定的饮食成分或益生元能够促进肠道微生物组的变化，并调控药物反应。但是，我们也应该记住，这个作用是双向的，因为药物也可能会干扰肠道微生物组。另外，肠道微生物组也可能会决定个体对饮食干预的反应（Zeevi等，2015）。

药物基因组学和药物微生物组学的系统展望

在了解了复杂的饮食-药物-宿主-微生物的互作之后，我们面临的挑战是预测个体对特定药物的响应。这一点对于成功使用和临床应用个性化医疗至关重要。

迄今为止，两个成功的应用是来自以色列的个性化营养研究。

在这两个研究中，一项应用机器学习算法，结合血糖指数、饮食习惯、人体测量学、身体活动和肠道微生物组，预测个人餐后血糖反应（Zeevi等，2015）。

另一项应用药物预测算法——vedoNet，结合微生物组和临床数据来预测个人对IBD治疗的响应（Ananthakrishnan等，2017）。

为了进一步向临床应用推进，理解其潜在的因果关系和机制很重要。

这需要一套可以结合药理遗传学、药物基因组学和药物微生物组学的系统生物学方法，帮助我们理清在个体水平上控制药物的药物代谢动力的更多细节。

典型的人类队列

一个“理想的”人体系统生物学研究，应促使同一个体长期持续且多维度地产生数据。

它应该包括饮食和生活习惯、生活环境、疾病和药物使用，并且整合包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和肠道微生物组信息在内的多组学层次。

许多含有肠道微生物组数据的大型生物样本库现已建立起来，包括LifeLine-DEEP队列（Zhernakova等，2016；Tigchelaar等，2015）、英国生物样本库和TwinsUK队列（Goodrich等，2014；Sudlow等，2015），佛莱芒队列（Falcony等，2016）以及以色列个性化营养队列（Zeevi等，2015）。

这些队列极大地丰富了我们对健康和疾病中宿主-微生物的互作，以及它们与外源因素互作的认识。

理想情况下，应对队列设计长期跟踪调查来研究干扰、进行干预实验，并基于诸如基因风险、肠道微生物组、分子生物标记物、生理特点和环境因素等因素预测疾病结果。

比如，长期跟踪的前瞻性LifeLines队列跟踪了167000人长达10年，并将继续持续20年。

在LifeLines中，定期搜集关于生活方式、疾病、药物使用、生活质量和其它因素的问卷，所有的参与者每5年进行身体检测，同时还要搜集他们空腹生物样本（血液、尿液等）。每个人有超过2000份的表型因素被记录在案（Scholten等，2015）。

除了这项包括生理和生活方式因素的大型队列，现也有几项新计划来深度挖掘分子数据，以此确保系统生物学研究（图5）。

比如，LifeLine-DEEP队列是一个含1500人的LifeLines队列的子队列，人们对它在基因组、表观基因组、转录组、蛋白组、代谢组和肠道微生物组层面上进行了深度多“组学”的数据分析（Tigchelaar等，2015）。

LifeLines-DEEP是研究系统生物学和系统基因组学分析，理解个体之间肠道微生物组的不同，以及健康与疾病中的宿主-微生物互作的基础（Zhernakova等，2016；Imhann等，2016；Bonder等，2016；Fu等，2015；Tigchelaar等，2016）。

图5  LifeLines-DEEP队列概述

LifeLines-DEEP是以人群为基础的大型前瞻性LifeLines队列中的一个1500人的子队列（n=167000个个体）。除了超过2000份的外源因素（形态的、生理的，临床的），LifeLines-DEEP参与者在多“组学”数据水平上都被进行了深入探究。

近些年来，又有两个新建立的计划。

一个是LifeLines DAG3研究，这项研究是从大跨度年龄层（8-91岁）的10000份个体中搜集的口腔、呼吸道和肠道微生物组数据。

LifeLines DAG3样品的宏基因组测序正被用来评估生物分类学、菌株多样性和功能。

独特地是，不仅所有的个体都被完整地检测了基因型，而且个体菌群的甘油试样也同样被保存起来，使得这些细菌培养物可以接受功能性研究。

LifeLines DAG3项目将研究宿主-微生物互作，并使得研究从关联性推到因果性。

第二项计划是包括了1500名孕妇和她们的新生儿的LifeLines NEXT队列。通过发掘生命第一年的具体表型，这个队列被用来研究肠道微生物组和病毒组的发展和成熟，以及基因组和环境因素对微生物环境发展的影响。

在所有的三个计划中，我们知道每个个体的基因组、肠道微生物组、药物使用、疾病、饮食和环境因素。这为系统地研究药物代谢中的个体差异以及潜在的遗传、微生物、饮食因素及其相互作用提供了极好的机会。

从关联性走向因果性

用深度组学数据、以人群为基础进行研究，给识别人体中的风险因素提供了有效方法。可以使用几项以生物信息学为基础的因果推断方法，包括孟德尔随机化法和结构方程模型。

但是，这个推断的因果关系需要进一步的实验验证。移植整个微生物组到模式生物中，尤其是特定的菌种或混合菌种，已被证明是一个阐明因果关系的有效方法。

比如，将人类菌群转移到无菌小鼠中，证明了微生物组在调控二甲双胍疗效和自身免疫疗法中的因果关系（Forslund等，2015；Wu等，2017；Routy等，2018）。

但逐渐清晰的是，动物模型远不足以预测人体中的药物代谢动力学。大家公认的是，小鼠和人类的肠道微生物组、代谢组和药物响应非常不同。从小鼠模型中得到的信息，即使用的是人源化后的小鼠模型，仍不能直接应用到人体中。

因此，有几项研究对人类进行了临床干预，证明了宿主菌群互作与二甲双瓜疗效的因果关系（Wu等，2017）。

然而，因为人类临床研究中存在实际可操作性和伦理性问题，很少有因果关系可以在人体中验证。建立允许体外个性化药物测试的新方法可能能够改变这种情况。

培养组学和器官芯片：发展个性化治疗的新机会

现亟需体外个性化药物测试作为辅助精准医疗的手段。这样的模型还应该可以追踪药物的化学转化，并模拟药物在肠-肝系统中的力学、结构、吸收、运输和药理特性。

鉴于肠道微生物组和宿主基因组在药物代谢中的相互作用，人们越来越意识到，在考虑个性化医疗时，我们应该同时考虑个体微生物组和个体基因组这两方面。

微流控器官芯片正成为一个模拟人体器官或组织的技术。

分化的人体诱导性多功能干细胞（iPSCs）可以产生携带iPSCs－供体基因组的不同细胞类型。通过FGF/BMP诱导的分化，一个个体的iPSCs能够被编辑产生肠道上皮细胞或肝脏细胞。

这个创新性的无创技术使得功能性研究在个人遗传背景中得以实现，使疾病建模和药物检测应用都具有极大的潜能（Bhatia和Ingber，2014；Huh等，2011）。

这种方法的潜力，已经展现在使用类器官模型和器官芯片的各种应用中（Trietsch等，2017；Kim等，2012；Takayama等，2012；Takebe等，2014）。

比如，目前有一种被设计用来模仿异型互动的肝脏芯片，是从模拟肝窦原生的内皮屏障的活性流体微通道中，将iPSC-衍生的肝脏细胞分离出来（Huh等，2011）。该设备已经被证明可以维持肝脏细胞的代谢活力超过7天，并允许代谢分析。

大部分肠道微生物是严格厌氧的，在过去的一个世纪中，大多数时候，只有不超过30%的这些厌氧菌能够在实验室中被培养出来，因此无法进行功能性研究。

随着独立于培养的二代测序技术的发展，我们开始通过针对它们的DNA测序来了解更多关于肠道微生物的组成和功能的信息。

这些基于生物信息学的方法已经产生了许多潜在机制的信息。但是，要进一步验证这些机制，还需要以培养为基础的功能性研究。

近些年，细菌培养技术已经发展到可以培养大约80%的肠道微生物（Lagier等，2016），使得功能性验证肠道微生物过程最终成为可能。

比如，现已可以用体外培养的方式确定皮质类固醇和雷尼替丁的细菌代谢（Yadav等，2013；Basit和Lacey，2001）。

这些培养基都尽可能地模拟结肠环境，以获得特定菌株和宿主-微生物的相互作用。然后，向这些培养基添加药物，评估它们对细菌生长和代谢组的影响，以及细菌如何对这些药物进行化学转化。

图6  基于个体的药物测试

细菌“培养组学”的进步，器官芯片的发展和高通量代谢组及药物代谢动力学分析的发展，使得以个体为基础的体外药物测试可以在不久的将来成为可能。为了这个目的，我们可以搜集肝脏肠道微生物组进行培养。这可以在整个群落水平上进行，也可以在单个菌种或菌株水平上进行（蓝色箭头）。

目前，器官芯片正成为新一代药物测试的模型系统。利用无创型搜集的尿液可以得到人体诱导性多功能干细胞，我们可以利用这种干细胞得到不同种的组织细胞（比如，肠道上皮细胞或肝细胞）（绿色箭头）。这些细胞将拥有一模一样的遗传背景。

细菌培养和器官芯片通过将某个人的基因组和他／她的宏基因组（红色箭头）考虑在内，极大的增加了个性化药物测试的可能性。

随着器官芯片技术和细菌培养组学的发展，我们预计在下一阶段的个性化医疗中，体外模型也能够结合个体基因组学和宏基因组学，对培养得到的细菌、肠道上皮细胞和肝脏细胞等，同时进行以个体为基础的药物测试（图6）。

因此，我们能够将细菌酶或其它细菌代谢物的药物分解产物，运用到肠道芯片和肝脏芯片中，进一步研究它们对宿主细胞的影响。不仅如此，肝脏酶产生的药物代谢物也能够被应用到肠道微生物组和肠道上皮细胞中，以此评估它们的酶能否重新激活药物并产生不良作用。

结论

居住在人体肠道中的微生物编码广泛多样的酶，极大地扩展了人体代谢反应的种类和水平。这些代谢反应涉及到异生物质的代谢，包括饮食成分和药物。

肠道微生物组因此成为个性化医疗中的重要角色。几份研究报告讨论了肠道微生物组在药物疗效和毒性方面的角色（Alexander等，2017）。

这里，我们考虑宿主-微生物-药物互作和饮食因素的作用。我们进一步提出了详尽的分析框架，结合典型的人类队列和创新性的体外模型系统来研究这个复杂的互作。

值得注意的是，和人类基因组成相反，肠道菌群能够被调控。

药物微生物组学因此至少有两个全面的临床应用：

1）通过结合个体微生物组和基因图谱，更好地预测个体对药物治疗的响应；

2）调控肠道微生物组，以提高个体水平上的药物疗效。

但是，考虑到微生物组成的多样性，以及其在宿主和复杂的药物-饮食-微生物-宿主互作中的广泛功能，我们需要以系统生物学为基础的研究方法和个性化的药物测试体系，来进一步了解潜在的因果关系和机制。

最近在细菌培养组学和个性化器官芯片领域最前沿、最先进的技术，加上包含同一个体大量信息的数据库和生物样本库的指数级增长，都使得个性化医疗的下一阶段发展成为可能。

（翻译全文结束，参考文献请见pdf原文，下载地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s13238-018-0547-2 。）

广而告之

---

---