Nature 子刊 | 肠道菌群对生活质量和抑郁的影响
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文章速递
本研究首先利用 Flemish Gut Flora Project （FGFP）队列的1,054个人的数据，研究与生活质量（QoL）和抑郁相关的肠道微生物群特点，接着在 Dutch LifeLines DEEP (LLD) 队列的 1,063 个样本验证研究结果。
本研究表明产丁酸的菌 Faecalibacterium 和 Coprococcus 与更高的生活质量指标相关。抑郁患者的 Dialister 和 Coprococcus spp. 丰度显著低于健康人。
使用基于模块肠-脑模块 （GBMs）的分析框架，构建已测序的肠道原核生物的神经活性潜能 Catalogue。基于粪便宏基因组的 GBMs 分析确定了多巴胺代谢物 3,4-二羟基苯丙酸（DOPAC）和心理 QoL 正相关，表明微生物的 γ-氨基丁酸（GABA）在抑郁中的潜在作用。
本研究揭示了微生物组和心理健康的关联，提供了一定规模的人群证据，同时强调了混杂因子对本研究的重要性。
Keywords: QoL，Faecalibacterium，Coprococcus，Dialister，Coprococcus spp.，neuroactive potential
Title: The neuroactive potential of the human gut microbiota in quality of life and depression
DOI: 10.1038/s41564-018-0337-x
Journal: Nature Microbiology [IF 14.174]
First Authors: Mireia Valles-Colomer
Correspondence: Sara Vieira-Silva , Jeroen Raes
Affiliation: Department of Microbiology and Immunology, Rega Institute for Medical Research, KU Leuven-University of Leuven, Leuven, Belgium.
Published: 2019-02-04
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研究背景
神经、内分泌和免疫交流把人肠道微生物群和宿主中枢神经系统紧密关联。肠道微生物群可以调节宿主的神经、荷尔蒙、免疫响应、肠上皮细胞以及血脑屏障的通透性，也可以产生或降解神经活性物质。微生物群-肠-大脑交流是受微生物的代谢物（短链脂肪酸 （SCFAs）、神经递质（如：血清素和 GABA、荷尔蒙（如：皮质醇）和免疫系统调节器（如：喹啉酸））的影响。
目前精神疾病中肠道微生物群的研究通常尚未考虑影响微生物组成的混杂效应的变量；微生物群-肠-脑轴相关的宏基因组功能也尚未研究非常清楚，缺乏一个专用的描述肠道微生物神经活性物质代谢潜能的参考数据库。
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研究思路
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研究结果
在 FGFP 人群队列的 QoL 的情况
健康状况评定表（RAND-36）被用作评估 FGFP （n=1,054）队列人群的生活质量情况。RAND-36 包括 8 项与健康相关的指标（前 4 个是心理指标，后 4 个是生理指标）包括：
情绪健康问题导致的角色限制（RE）；
社会功能（SF）；
幸福感（MH）；
生命力（VI）；
身体功能（PF）；
身体健康导致的角色限制（RP）；
身体疼痛（BP）；
健康观念（GH）。
每个指标的分数范围是 0-100，数值越高代表健康状态越好。
和其他人相比，抑郁症患者（n=121）的 RAND 分数显著降低（Wilcoxon rank-sum test，FDR <0.1，图1）。
图 1. FGFP （n=1,054） 数据集抑郁的出现率及其与 QoL 的关系
微生物群组成和 QoL 的关系
首先研究先前确定的影响微生物群组成的因素（年龄（Age）、性别（Sex）、体质指数（BMI）、粪便稠度（布里斯托大便分类法（BBS））和胃肠道疾病（GI disorder；炎症性肠病、胃肠癌））与 QoL 的关系。
混淆因素分析发现：女性或有胃肠疾病的参与者的多项 RAND 指标分数显著低于男性或未患有胃肠道疾病的参与者（Wilcoxon rank-sum test，FDR <0.1）。整体的 Age 和 BMI 指标与生理健康分数负相关，与心理健康指标分数正相关（Spearman’s correlation，FDR < 0.1）。
接下来，用基于距离的冗余分析（dbRDA）确定 QoL 对样本间（FGFP）微生物群组成差异的解释度。
首先，研究单个指标对个体间物种组成差异的解释度，发现每个 RAND 指标都有一定的解释度（Adjusted R2 =0.08-0.35%，FDR <0.1，图2.a）。
然后，研究多指标联合使用对样本间物种组成差异的解释度，发现加入人体测量指标（Age、Sex和BMI）、胃肠道指标（BSS 和 GI disorder）和 3 个 RAND （BP 、PF和GH）指标后，dbRAD 模型的解释度可以达到 2.8%。
接下来，研究 QoL 与物种相对丰度的关系。利用 RAND 指标和单个分类群拟合做广义线性模型（GLMs），发现了10 个属的相对丰度和 QoL 显著关联（GLM，FDR <0.1；图1.c）。其中，几个 QoL 指标与 Faecalibacterium 和 Coprococcus 正相关，PF 和 Flavonifractor 负相关，这些结论在 LLD（n=1,063，GLMs，P <0.05；图1.c） 队列中得到验证。
Faecalibacterium 和 Coprococcus 可以产丁酸，有助于增强肠道上皮保护屏障和减少肠道炎症。在 LLD 队列中，上述两种菌的相对丰度和粪便中丁酸浓度有效关联（n=1,063，ρ=0.33，FDR=4.83*10-27 和 ρ=0.13，FDR=2.64*10-5）。已有研究表明抑郁症患者 Flavonifracto 显著增加，Faecalibacterium 和 Coprococcus 显著减少。
图 2. QoL 指标对微生物组改变的特定影响
在抑郁症患者中 Coprococcus 和 Dialister 减少
FGFP 队列中有 11.5% 的人患有抑郁，可解释 0.13% 的微生物组成差异。抗抑郁药的使用可以解释 0.08% 的微生物组成差异，但是没有超出诊断的贡献，因此在多变量的 dbRND 模型中没有包含抗抑郁这一因素（图2.b）。
在抑郁患者（包括接受抗抑郁药物治疗的患者） 中，发现了 4 个属显著减少（图2.c）。抗抑郁药的使用是干扰因素，在排除掉抗抑郁药的使用后，仅 Coprococcus 和 Dialister 显著（图2.c）。上述两种属与抑郁的关系在 LLD 队列（P <0.05，图2.c）中得到验证。
抗抑郁药的使用是不同研究结论差异的主要原因
分析近年来 4 个有关重度抑郁患者（MDD）的肠道微生物组成变化的研究（MDD，n=34-58；control，n=18-63），发现其结论相互冲突，可能是由于样本量少以及缺乏或不完整的混淆因子分析。例如：关于肠道微生物多样性和抑郁的关系。Jiang et al. 和 Kelly et al. 的研究表明两者正相关；Naseribafrouei et al. 的研究表明两者负相关；Zheng et al. 的研究没有发现显著相关性。
在 FGFP （排除身体指标和胃肠道指标的干扰）中发现的肠道差异物种有7个（Coprococcus、Dialister、Faecalibacterium、Holdemania、Lactobacillus、Parabacteroides 和Phascolarctobacterium）和上述的四个研究结果一致。例如：先前有研究表明 Lactobacillus 与肠-脑轴交流有关，在动物研究中发现其对压力和认知有正影响。Jiang et al. 以及当前研究都发现 Lactobacillus 在抑郁症患者中富集。但是在使用抗抑郁药的情况下，这种相关性不显著，表明药物是关联研究中的混杂因素。
抑郁和低 QoL 与FGFP 队列中 Bacteroides enterotype 2（B2）相关
使用狄利克雷多项式混合模型（DMMs）判断 FGFP 队列的肠型分布，研究其与 QoL 分数和抑郁关联。在 FGFP 中，共发现了 4 种肠型：B1 （Bacteroides enterotype 1）、B2 （Bacteroides enterotype 2）、P（Prevotella）和 R（Ruminococcaceae）。
不同肠型中 QoL 分数分布不同（（Kruskal–Wallis test, FDR <0.1，图3.a），与 B1、P 和 R 肠型相比，B2 的 RAND 指标最低，可能有潜在的 dysbiotic。
在 FGFP 数据集中，肠型分布与抑郁有关（χ2 test，P =7.87*10-4；图3.b）。抑郁患者中 B2 的出现率更高（pairwise χ2 tests，FDR < 0.1）。这是对肠型和心理健康状态的首次描述，但在 LLD 队列中没有发现统计学上差异显著的肠型。
图 3. 在 FGFP 队列中 B2 与更低的 QoL 和抑郁相关
GBMs 表征肠道微生物群的神经活性潜能
为了研究物种分类以外的肠道微生物群-脑相互作用，开发了一种基于模块的分析框架，可以针对性的分析和解释与微生物群-肠-脑相关的宏基因组数据。基于文献和数据库的搜索，整合并注释 56 个肠-脑模块（GBMs），每一个模块都可以解释一个神经活性化合物的产生或降解。
用整合的微生物基因组 （IMG，n=532，人胃肠道分离出的微生物）评估 GBM 出现率，并且构建首个肠道微生物神经活性潜能数据库。
4 个GBMs （如：有抗炎和镇痛作用的S-腺苷甲硫氨酸（SAM）的合成或神经毒素喹啉酸的降解）出现率很高（prevalence >90%），
14 个 GBMs （如：多巴胺、乙酰胆碱、犬尿氨酸、组胺、血清素Ⅱ等化合物的合成）出现率很低（prevalence <0.5%，图4.a）。
在人胃肠道可发现高浓度的血清素，有调节胃肠的分泌物、运动和感知痛觉的功能。
Plant-like 通路（色氨酸脱羧成色胺，随后羟基化） GBM （血清素合成Ⅰ）的出现率低；
animal-like 通路（色氨酸羟化为 5-羟基色氨酸，随后脱羧）GBM（血清素合成Ⅱ）在 IGM 中出现率大约是 20%（图4.a）。
比较 IMG 和 free-living（n=1,501）基因组中 GBM 的出现率，确定宿主-微生物的相互作用。与free-living 相比，13 个 GBMs 在 IGM 中的出现率更高（χ2 test，P <0.1）；与IMG 相比，25 个 GBMs 在 free-living 中出现率更高（图4.b）。在人肠道关联最显著的前 5 个 GBMs （MGB043，MGB006，MGB016，MGB022 和 MGB049）中，乙酸和谷氨酸合成Ⅰ都是由结肠菌编码；色氨酸降解和 GABA 合成Ⅲ出现在少于 1/3 的 IGM 基因组中，但是仍旧占有广泛的系统发育树范围（图4.c）
基因迁移是微生物间或宿主-微生物相互作用的重要驱动因素，例如：质粒转移有促进合作或毒力的功能。
图 4. 在微生物基因组中 GMB 的分布
微生物的神经活性潜能与 QoL 和抑郁的关系
为了确定微生物的神经活性物质与 QoL 和抑郁的关系，作者利用自建的肠道微生物神经活性潜能数据库，研究了 FGFP 队列中 150 个（80 个抑郁患者（40 个接受抗抑郁治疗的患者），70 个健康人）个体的 GBM 分布情况。
首先，抑郁患者组和健康对照组两组受试者的 Age、BMI、Sex 和 BSS 都没有显著差异。接着，作者用了所有的 GBMs （n=56）以研究神经活性物质与 QoL 的关系；而研究神经活性物质与抑郁的关系时，仅用了目前文献报道抑郁相关的 GBMs （n=24）。
研究结果表明，与多种生理 QoL 相关的 GBMs 有 3 个：
3,4-二羟基苯乙酸（DOPAC，多巴胺可以合成 DOPAC（图5.b））合成（正相关）；
异戊酸合成Ⅱ（正相关）；
组胺合成（负相关）
然而，只有 DOPAC 合成和 SF 的相关性在 LLD 中得到复现（图5.a）。
前人研究表明，在结肠癌细胞中DOPAC有抗细胞增殖作用，帕金森患者的脑脊液中的DOPAC 水平减少。
在 FGFP 队列中，DOPAC 合成潜能与肠型有关，与肠型 R 相比，B1、B2 和 P 肠型的个体有更低的 DOPAC 合成潜能。DOPAC 合成潜能与 Coprococcus 相对丰度显著相关。
QoL 与 GBMs 的相关性在 LLD 中验证；抑郁与 GBMs 的相关性在 TR-MDD 患者和 FGFP 队列中与其 Age、Sex 和 BSS 都匹配的 70 个健康人组成的队列中验证。
图 5. 心理 QoL 分数与 DOPAC 合成的关系
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讨论与总结
研究使用大队列人群的粪便微生物数据分析，其结果在多个公共数据库和新测的数据中验证，确定肠道微生物的变化与 QoL 指标和抑郁的关系。
① Faecalibacterium 和 Coprococcus 与 QoL 指标正相关，并且这两种菌在抑郁患者中显著减少；
② Dialister 和 Coprococcus 与抑郁负相关，在抑郁患者中的丰度显著低于健康人；
③ 鉴定为肠型 B2 样本有更低的 QoL 分数和更高的抑郁出现率；
④ 基于模块的分析框架的引入，构建首个肠道微生物神经活性潜能数据库。
⑤ 基与 GBMs 分析，发现 GABA 和色氨酸代谢物模块在人肠道相关的微生物中富集，表明在宿主共生中发挥功能；与 QoL 有关的 3 个GBMs，包括多巴胺代谢物 DOPAC 的合成模块。
GBM 框架是一个有用的工具，可以用来研究肠道微生物群的改变，推动肠-脑轴相关的宏基因组数据的解释。
参考文献
Valles-Colomer M, Falony G, Darzi Y, et al. The neuroactive potential of the human gut microbiota in quality of life and depression[J]. Nature Microbiology, 2019: 1.
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撰稿 | Yanni 责编 | NSC
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封面图片来源
Smith P A. The tantalizing links between gut microbes and the brain[J]. Nature News, 2015, 526(7573): 312.
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