在之前的推送中，我們介紹了國自然的 。作為研究領域的新秀，「腸道菌群」無疑是近年來最火的研究領域之一，是微生物學、醫學、基因學等領域最引人關注的研究焦點，也是最近幾年引動國自然風向改變的新研究方向。

腸道菌群，是由多種微生物組成的腸道菌集合體。正常情況下，腸道菌群與人體、環境維持著平衡。然而，一旦這種平衡被打破 （即菌群失調） ，腸黏膜的通透性將被改變，從而影響宿主的代謝和免疫，誘發多種疾病的發生和發展。

既然腸道菌如此火熱，我們該通過什么方法將其引入到研究中，給我們的研究及文章加分呢？

方法：16sDNA法 （較為普遍） ，更為先進的是利用宏基因組、宏轉錄組、宏蛋白質即代謝組學，明確微生物群落的構成比 （多樣性） 以及影響了哪些基因的調控、產生了哪些代謝物。

接下來，小編將通過2022年發表的高分文章作為模板，來介紹腸道菌群的研究思路：

思路1. 腸道微生物作為診斷標志物

（診斷預測流）

圖1. 案例1（原文鏈接：https://gut.bmj.com/content/71/7/1315.long）

研究目的：分析血清中與腸道微生物組相關的代謝物，并探究這些代謝物是否可以區分患有結直腸癌 (CRC) 或腺瘤的患者與正常健康人群。

第一步：招募患者，包括正常人群，腺瘤 （癌前病變） 和CRC，并行糞便宏基因組和血清代謝組分析，研究腸道微生物組相關的血清代謝物在異常結直腸患者中的變化 （圖1.1） 。

圖1.1. 正常人群，腺瘤和CRC的糞便宏基因組和血清代謝組分析

第二步：發現一組腸道微生物組相關的血清代謝物可以預測結直腸癌，并具有良好的診斷效能（圖1.2） 。

圖1.2. 所篩選的差異代謝物

第三步：基于這種篩選出的代謝物構建的預測模型，對癌前病變/癌癥均展示出很好的診斷價值（圖1.3） 。

圖1.3. 基于篩選出的代謝物構建出的診斷模型效能

思路2. 腸道微生物作為作用機制

（作用機制流）

圖2. 案例2（原文鏈接：https://gut.bmj.com/content/71/4/734.long）

由于腸道菌群參與到眾多的機體反應之中，所以被戲稱為“機制不清，腸道菌群“，當然這也體現出了腸道菌群的重要性。接下來，我們一起來學習一下如何使用腸道菌群作為機制部分的研究。

第一步：研究者發現，人參多糖可增敏PD-1/PD-L1抑制劑（發現表型：免疫治療增敏效果）。

第二步：進一步的16sDNA測序發現，人參多糖聯合免疫檢查點抑制劑會改變腸道菌群組成，且其對應的代謝物短鏈脂肪酸豐度會發生變化（先發現宏觀的腸道菌群組成改變）（圖2.1） 。

圖2.1. 16sDNA測序發現聯合治療改變了腸道菌群組成

第三步：研究者發現，在對PD-1/PD-L1抑制劑有較好反應的患者中，存在三者細菌的過量表達（具體明確是哪種菌）（圖2.2） 。

圖2.2. PD-1/PD-L1抑制劑反應較佳患者中過度表達的菌群

第四步：移植非應答者的腸道菌，并繼續給予聯合治療。結果發現，治療后小鼠的腸道菌群出現了趨向于應答者的改變（糞菌移植揭示轉化意義）（圖2.3） 。

圖2.3. 糞菌移植后再次聯合治療改變腸道菌群組成

思路3. 組學精細解析糞菌移植治療前后改變

（組學解析流）

圖3. 案例3（原文鏈接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666379122002543）

對臨床醫生來說，獲取臨床樣本是相對簡單的，但在分子生物學研究上可能會存在些許不足，而這個時候隊列測序類的研究就十分適合臨床醫生。本篇研究是通過宏基因組解析糞菌移植后決定其療效的臨床和環境因素。

第一步：對不同醫療條件下接受糞菌移植患者的腸道菌群宏基因組進行檢測（不同條件下的隊列人群宏基因組檢測）（圖3.1） 。

圖3.1. 不同條件下糞菌移植后的腸道菌群改變

第二步：精細地比較與FMT治療方式相關的研究之間供體菌株植入的顯著差異（精細比較不同組別之間的菌群改變）（圖3.2） 。

圖3.2. 宏基因組揭示具體菌株改變

第三步：綜合分析發現，供體微生物群的植入取決于患者和供體微生物群的特征以及治療的臨床模式（轉化意義：明確“是什么因素”影響到了個體患者糞菌移植的效果）（圖3.3）。

圖3.3. 個體患者行糞菌移植后影響其療效的臨床決定因素

綜上所述，在腸道菌群領域研究，大家可以根據不同的條件選擇不同的方式，比如在分子生物學優勢不大的情況下，可通過隊列研究+宏基因組測序的方法進行研究 （診斷/組學分析流） ；而當分子生物學手段較為充足時，可聯合宏基因組和糞菌移植模型等手段精確解析機制 （作用機制流） 。

參考文獻

1. Chen F, Dai X, Zhou CC, et al. Integrated analysis of the faecal metagenome and serum metabolome reveals the role of gut microbiome-associated metabolites in the detection of colorectal cancer and adenoma. Gut. 2022 Jul;71(7):1315-1325. doi: 10.1136/gutjnl-2020-323476.

2. Huang J, Liu D, Wang Y, et al. Ginseng polysaccharides alter the gut microbiota and kynurenine/tryptophan ratio, potentiating the antitumour effect of antiprogrammed cell death 1/programmed cell death ligand 1 (anti-PD-1/PD-L1) immunotherapy. Gut. 2022 Apr;71(4):734-745. doi: 10.1136/gutjnl-2020-321031.

3. Podlesny D, Durdevic M, Paramsothy S, et al. Identification of clinical and ecological determinants of strain engraftment after fecal microbiota transplantation using metagenomics. Cell Rep Med. 2022 Aug 16;3(8):100711. doi: 10.1016/j.xcrm.2022.100711.