研究人员来自耶拿大学（Friedrich Schiller University of Jena）和莱布尼茨 HKI（Leibniz-HKI）的“微宇宙平衡”卓越集群，以及国际合作伙伴，揭示了一种机制，该机制决定了我们的肠道微生物组如何处理有益健康的植物化合物。肠道细菌的“化学食谱”因人而异，并且在慢性疾病中常常被破坏。这些发现为专门促进微生物组平衡的个性化营养计划铺平了道路。
这项工作发表在《自然-微生物学》（Nature Microbiology）期刊上。
微生物组：我们第二个隐形的化学工厂
许多有益健康的植物化合物，例如在浆果、坚果或蔬菜中发现的，以我们摄入的形式并非立即具有活性。它们首先需要通过肠道中无数微生物进行化学转化，通过一种“二次消化”。
国际研究团队系统地绘制了775种不同植物营养素及其被肠道细菌酶转化的过程。平均而言，我们微生物组中70%的酶可能参与此过程——远高于先前所知。
然而，研究也揭示了一个关键挑战：肠道细菌的“化学食谱”高度个体化。一个人能否将植物化合物最优转化为其活性形式，取决于其肠道菌群中存在哪些特定酶。这些酶及其能力不仅因人而异，还因地理起源和饮食习惯而不同。
耶拿大学和莱布尼茨 HKI 的“微生物组动力学”教授潘纳吉奥图教授（Prof. Dr. Gianni Panagiotou）强调了多学科合作的重要性：“我们的结果表明，微生物组功能对健康营养的效果至关重要。只有通过生物信息学家、化学家、疾病模型专家和微生物学家之间的合作，我们才能捕捉肠道细菌的全部多样性和动态性。”
可食用植物中的小分子与肠道微生物组酶库的关联。来源：《自然-微生物学》（Nature Microbiology）(2025)。DOI: 10.1038/s41564-025-02197-z
当疾病中“食谱”故障时
研究人员使用人工智能比较了健康个体和患者的酶谱，包括那些患有炎症性肠病、结直肠癌或非酒精性脂肪肝病的患者。结果很明确：在患有这些慢性疾病的患者中，微生物组处理健康食物的潜力显著降低。
人工智能模型能够基于某些细菌酶的存在，高精度地预测一个人是健康还是患病。例如，结直肠癌患者缺乏处理某种植物化合物所需的关键酶，而这种酶在健康个体中很丰富。这种降低的转化能力可能解释了为什么通用饮食建议在慢性病患者中常常无法达到预期效果。
通往定制营养的道路
为了揭示这些复杂的相互作用，该团队将生物信息学与来自全球的5500多个人类肠道微生物组的分析相结合。有希望的细菌菌株随后在实验室中进行测试，以实验证实预测的转化反应。
这些见解为未来营养医学奠定了基础。分析个人的微生物组可能很快就能实现精确的个性化营养计划，而不是普遍的建议。目标是向微生物组提供正确的营养，或用携带特定酶的益生菌对其进行“播种”，以最优转化有益的植物化合物。
研究强调，平衡的微生物组不仅在其组成上至关重要，而且尤其是在其功能上。在这种情况下，就是其化学处理食物的能力。科学家们为通过有针对性的个体化干预促进这种平衡提供了一个关键构建模块。
更多信息： Lu Zhang 等人，《膳食植物营养素的肠道微生物组介导转化与健康结果相关》，《自然-微生物学》（Nature Microbiology）(2025)。DOI: 10.1038/s41564-025-02197-z
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