全球疾病负担与流行率
炎症性肠病（IBD）包括溃疡性结肠炎（UC）和克罗恩病（CD），是一种慢性胃肠道炎症疾病，其全球患病率持续上升。2019年报告病例达490万例，环境、遗传和生活方式因素共同驱动这一增长。在欧洲和伊朗等地区，治疗费用随疾病严重程度和医疗体系差异显著增加。
疾病影响因素
IBD的致病机制涉及遗传易感性（如HLA基因变异）、环境触发因素（如饮食）和微生物失衡的复杂相互作用。TNFα和IL-1等免疫相关基因多态性加剧炎症反应，其中NOD2基因变异与肠杆菌科丰度增加相关，揭示遗传与微生物失衡的联系。
肠道微生物组特征
IBD患者的肠道微生物组表现出α多样性降低和组成改变：
- 细菌：产丁酸的普拉梭菌减少，大肠杆菌等肠杆菌科细菌增加
- 真菌：白色念珠菌和马拉色菌丰度升高，促进IL-17等促炎细胞因子
- 病毒：尾状病毒目噬菌体富集，与细菌失衡相关
肠道微生物和宿主细胞的细胞外囊泡（EV）通过调节免疫反应成为潜在生物标志物，其中miRNA和ANXA1蛋白与疾病活动度相关
代谢组学特征
微生物失衡导致代谢物谱紊乱：
- 短链脂肪酸（SCFA）：丁酸水平降低损害抗炎反应
- 胆汁酸和TCA循环中间物：代谢异常程度与疾病严重性相关
核磁共振和质谱技术揭示粪便及血清代谢特征差异，可有效区分CD与UC并预测治疗反应
免疫生物标志物
关键免疫标志物包括：
- 诊断：抗酿酒酵母菌抗体（CD）和pANCA（UC）
- 预后：肿瘤坏死因子M（OSM）预测抗TNF治疗无反应
- 疗效监测：复发期IL-1β、IL-8和CXCL趋化因子水平升高
微生物失衡驱动的代谢变化（如SCFA减少）通过NF-κB和NLRP3通路加剧炎症
生物标志物整合模型
综合模型揭示微生物改变（如普拉梭菌减少）导致丁酸水平下降，破坏Th17/Treg平衡并升高IL-6/IL-17，强调多组学方法在解析IBD机制中的潜力。
人工智能与机器学习进展
机器学习算法通过分析微生物组和代谢组数据预测疾病发作和治疗反应。尽管面临数据集多样性和模型泛化挑战，AI技术在个性化IBD管理中展现重要前景。
未来方向
需要纵向研究和多组学整合验证跨人群生物标志物，探索微生物-免疫因果关系及微生物组治疗调节策略。
结论
本综述强调微生物、代谢和免疫生物标志物在IBD中的协同作用。当前生物标志物尚缺乏普适特异性，但整合方法和AI分析为精准医疗带来变革机遇。
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