一项近期发表在《Oncoscience》杂志上的综述揭示，肠道微生物组在肥胖、代谢综合征和结直肠癌(CRC)等疾病中既可作为生物标志物，也可作为治疗靶点。
肠道微生物组在常见疾病中的作用
代谢综合征、肥胖和结直肠癌是美国最普遍的健康挑战之一。目前的估计表明，40%的美国成年人目前处于肥胖状态，这增加了他们患心血管疾病、2型糖尿病和癌症的风险。
结直肠癌是美国癌症死亡的第二大原因，与饮食和生活方式因素密切相关。肥胖和结直肠癌是医疗支出和死亡率的主要来源，因此迫切需要针对美国多样化人群制定有效的方法来预防和管理这些疾病。
肠道微生物组由栖息在人类和动物消化道中的细菌、古菌、真菌和病毒组成。这些肠道微生物在宿主代谢、免疫和致癌过程中发挥着至关重要的作用，肠道菌群失调通常在肥胖、慢性低度炎症和胰岛素抵抗中被观察到。
护士健康研究和健康专业人员随访研究发现，特定的微生物特征与结直肠癌风险和肥胖表型相关。同样，美国国家健康与营养调查(NHANES)已确定肠道微生物组成在塑造代谢健康方面的作用。
肠道微生物组影响疾病风险的机制见解
宏基因组分析显示，肥胖个体的肠道微生物组表现出从不可消化的多糖中获取能量的代谢能力增强。然而，由于人类微生物组在不同饮食、种族和地理背景下的异质性，需要进一步研究以建立与肥胖相关的通用和人群特异性微生物模式。
微生物代谢物，特别是短链脂肪酸(SCFAs)如丁酸、乙酸和丙酸，与代谢健康有关。SCFAs通过G蛋白偶联受体改善肠道屏障功能、调节食欲和调节胰岛素敏感性，SCFA谱的改变与脂肪生成和肠道屏障完整性受损相关。
微生物菌群失调通过增加革兰氏阴性病原菌的丰度和循环脂多糖(LPS)水平促进内毒素血症。伴随的Toll样受体4(TLR4)信号传导的诱导也增强了脂肪和肝脏组织中的胰岛素抵抗。
LPS、TLRs、鞭毛蛋白、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)和活化B细胞核因子κ轻链增强子(NF-κB)的慢性激活促进了促炎细胞因子的分泌，维持促肿瘤微环境。此外，SCFAs，特别是丁酸，作为组蛋白去乙酰化酶(HDAC)抑制剂，从而调节基因转录。
多项研究强调了微生物代谢物在预防和促进诱变方面的双重作用。丁酸促进癌细胞凋亡并在健康组织中支持上皮屏障完整性，而某些大肠杆菌(Escherichia coli)产生的colibactin会导致DNA链断裂并促进诱变。
近期基于美国的研究结合了宏基因组学、代谢组学和转录组学数据，确定了功能性微生物途径和分类组成在各种疾病中的作用。多组学策略在开发基于微生物组的诊断和个性化预防策略方面发挥了重要作用。研究人员将电子健康记录与多组学数据相结合来预测疾病风险，从而改变了筛查和预防方法。
除微生物组成和宿主遗传因素外，空气污染等环境因素以及饮食、吸烟习惯、睡眠模式、体育活动和其他生活方式因素也显著影响微生物组及相关疾病机制。对这些修饰因子的清晰理解使研究人员和临床医生能够设计出与微生物组科学和环境健康相关的更有效的个性化预防策略。
分子病理流行病学(MPE)是一个强大的整合框架，将分子病理学与流行病学和生物信息学方法相结合，以了解由生活方式、环境和遗传因素相互作用驱动的疾病异质性。此前，MPE已被纳入胃肠道和结直肠癌研究中，以调查微生物特征、免疫标志物和突变谱如何影响生物学结果和治疗反应。
肠道微生物的诊断和治疗潜力
基于粪便的微生物组分析是一种强大的诊断工具，可通过检测具核梭杆菌(Fusobacterium nucleatum)、产colibactin的大肠杆菌和产肠毒素的脆弱拟杆菌(Bacteroides fragilis)来检测结直肠癌。事实上，将微生物标志物与粪便免疫化学检测(FIT)相结合已显著提高了早期结直肠癌的诊断率。
临床研究表明，使用特定益生菌菌株，包括双歧杆菌(Bifidobacterium)和乳酸杆菌(Lactobacillus)，已改善了肥胖和代谢综合征患者的胰岛素敏感性并减少了炎症。菊粉和抗性淀粉是益生元，可促进有益菌群的生长，包括那些分泌具有抗癌特性的丁酸的菌群。
肠道菌群失调可通过粪便微生物移植(FMT)得以恢复。最近，美国食品药品监督管理局(FDA)首次批准了基于微生物组的治疗药物RBX2660(Rebyota®)，用于预防复发性艰难梭菌感染。
研究人员目前正在评估为肿瘤学和代谢紊乱工程化的益生菌的安全性和有效性。临床前研究表明，针对结直肠癌相关菌群(如具核梭杆菌)的噬菌体疗法具有潜力。
挑战与未来前景
需要进一步研究将基于微生物组的治疗方法转化为临床和公共卫生实践。微生物组研究中缺乏标准化方法限制了可重复性和跨研究比较。为克服这些挑战，出现了国家微生物组数据协作等新方法，以协调数据标准，这可能会加速向临床环境的转化。
未来，大规模纵向队列研究必须整合微生物组、饮食和生活方式数据，以阐明时间关系。包含微生物组特征的临床算法对于验证美国多样化人群也至关重要。人工智能(AI)和机器学习模型等先进技术也可用于结合微生物组、宿主基因组和代谢组学数据，有效预测疾病风险。
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