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肠道微生物与健康饮食干预的关联性研究

作者及机构
本研究由Francesco Asnicar（意大利特伦托大学）、Paolo Manghi（意大利特伦托大学/Edmund Mach基金会）、Tim D. Specter（英国伦敦国王学院）等来自意大利特伦托大学、伦敦国王学院及Zoe Ltd（英国）的多国团队合作完成，发表于《Nature》期刊，在线发布时间为2025年（具体日期未明确），DOI: 10.1038/s41586-025-09854-7。

学术背景

研究领域与动机
心血管代谢疾病（Cardiometabolic Diseases, CMDs）是全球发病率和死亡率的主要诱因，而饮食与肠道微生物组（gut microbiome）均被证明与之相关。然而，既往研究缺乏大规模、跨人群的综合分析，且微生物组的高度个体差异性使得“健康微生物组”的定义困难。本研究旨在通过超34,000名欧美参与者的多组学数据，建立微生物物种与饮食、健康标志物的系统性关联，并开发“Zoe微生物组健康排名（Zoe Microbiome Health Ranking 2025）”，为精准营养干预提供依据。

核心科学问题
1. 肠道微生物物种如何与饮食质量和宿主健康标志物（如BMI、血糖、血脂）关联？
2. 能否通过微生物组特征预测宿主的代谢健康状态？
3. 饮食干预如何动态调控微生物组成？

研究流程与方法

1. 队列设计与数据收集

• 研究队列：整合5项Zoe Predict研究（n=34,694，美国与英国参与者），涵盖宏基因组、饮食记录（FFQ和移动端日志）、人体测量学（如BMI）、临床指标（如HbA1c、炎症标志物Glyca21）。
  
• 公共数据验证：额外纳入27,011份公共宏基因组样本（来自CuratedMetagenomicData 3资源），覆盖27项队列的BMI分层（健康体重、超重、肥胖）及5类疾病（如2型糖尿病、炎症性肠病）。
  
• 干预试验：两项随机对照试验（Zoe Method, n=347；Zoe Biome, n=349）验证饮食干预对微生物组的影响。
  

2. 微生物组分析

• 技术方法：使用MetaPhlAn 4（v.4.beta.2）进行物种水平分类，基于95%平均核苷酸相似度（ANI）定义物种级基因组箱（Species-level Genome Bins, SGBs），涵盖661个非稀有微生物物种。
  
• 创新点：首次系统整合未培养微生物（通过宏基因组组装基因组MAGs表征）的健康关联性。
  

3. 排名系统构建

• 健康排名（Zoe MB Health-Rank）：通过校正年龄、性别和BMI的偏Spearman相关性，计算每个SGB与37项健康标志物（分3类：个人指标、空腹代谢、餐后代谢）的关联强度，并跨队列平均排序。
  
• 饮食排名（Zoe MB Diet-Rank）：基于5项饮食指数（如健康饮食指数HEI、植物基饮食指数PDI）独立构建。
  
• 机器学习验证：随机森林模型（Random Forest）评估微生物组对健康标志物的预测能力（AUC 0.64–0.73）。
  

4. 统计分析

• 跨队列一致性检验：通过类内相关系数（ICC）评估排名在欧美人群中的可重复性（健康排名ICC=0.63，饮食排名ICC=0.46）。
  
• Meta分析：线性回归模型比较不同BMI或疾病状态下微生物组的差异（如肥胖者比健康体重者少5.2个有益SGBs，p=0.0003）。
  

主要结果

1. 微生物物种的健康关联性

• 有益菌群：50个最有益SGBs中，92%属于厚壁菌门（Firmicutes），多数为未培养或未命名物种（如Lachnospiraceae bacterium SGB4964）。已知有益菌如Faecalibacterium prausnitzii（抗炎作用）和Eubacterium siraeum（血糖调控）验证了排名的可靠性。
  
• 有害菌群：50个最有害SGBs多为已命名物种，如Ruminococcus gnavus（与肠易激综合征相关）和Flavonifractor plautii（与双相情感障碍关联）。
  

2. 饮食干预的微生物响应

• 益生元干预组（Zoe Biome）：57个SGBs丰度显著变化（q<0.01），如Bifidobacterium adolescentis（纤维降解菌）增加，Dysosmobacter welbionis（有害菌）减少。
  
• 个性化饮食组（Zoe Method）：46个SGBs变化显著（q<0.1），如Roseburia hominis（产丁酸盐菌）上升。
  

3. 排名系统的临床意义

• BMI分层：健康体重者的有益SGBs累积丰度比肥胖者高13.6%（p<0.0001）。
  
• 疾病预测：在25项公共病例-对照研究中，健康对照组比疾病组多携带3.6个有益SGBs（p=0.0002），且加权排名评分可区分疾病状态（如T2D的Cohen’s d=−0.51）。
  

结论与价值

1. 科学价值：首次系统性建立微生物物种与健康标志物的跨人群关联，填补了未培养微生物功能认知的空白。
   
2. 应用价值：Zoe排名系统可作为未来精准营养干预的靶点筛选工具，例如通过饮食调控特定菌群改善代谢健康。
   
3. 局限性：需前瞻性队列和干预试验验证因果性，且当前数据主要基于欧美工业化人群。
   

研究亮点

1. 规模与多样性：全球最大规模的饮食-微生物组-健康多组学整合分析（n>34,000）。
   
2. 技术创新：MetaPhlAn 4的高分辨率SGB分类与机器学习结合的预测框架。
   
3. 转化潜力：排名系统公开可用（https://zoe.com/our-science/microbiome-ranking），支持后续机制研究。
   

其他重要发现

• 饮食与健康排名的差异：65个SGBs（如Harryflintia acetispora）在两种排名中表现相反，提示某些菌群可能通过代谢产物（如短链脂肪酸）抵消不健康饮食的负面影响。
  
• 跨文化差异：健康排名在欧美间一致性高（Spearman’s ρ=0.61），但饮食排名受地域影响更大（ρ=0.26），反映饮食文化的特异性。
  

（报告总字数：约1,800字）