人类微生物组作为免疫调节轴:机制、菌群失调与治疗调控Human Microbiome as an Immunoregulatory Axis: Mechanisms, Dysbiosis, and Therapeutic Modulation

硒与微生态 / 来源:www.mdpi.com智利 - 英语2025-09-14 19:18:48 - 阅读时长4分钟 - 1678字
本综述系统阐述了人类微生物组与免疫系统双向调控的分子机制,解析了菌群失调引发免疫紊乱的致病机理,并深入探讨了粪菌移植、益生菌等前沿疗法对微生物组的靶向调控作用。研究揭示了微生物代谢物(如短链脂肪酸)通过表观遗传修饰和受体激活促进调节性T细胞分化,强调了肠道屏障完整性在免疫稳态中的核心地位,为炎症性肠病、自身免疫性疾病及神经免疫疾病的精准治疗提供了新思路。
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人类微生物组作为免疫调节轴:机制、菌群失调与治疗调控

1. 引言

人体微生物组作为动态生态系统,通过其代谢活动与免疫系统的复杂互作,在维持宿主免疫稳态中发挥关键作用。这种共生关系不仅涉及对病原体的免疫防御,更在免疫耐受形成中扮演重要角色——特别是在生命早期,微生物组通过教育免疫系统实现对共生菌和自我抗原的无反应性,同时保留对病原体的有效识别能力。微生物组的代谢产物(如短链脂肪酸、色氨酸衍生物)与模式识别受体(PRRs)的互作网络,构成了维持肠道屏障功能和全身免疫平衡的核心调控轴。

2. 微生物组与免疫系统的互作机制

2.1 微生物相关分子模式(MAMPs)与模式识别受体(PRRs)

免疫系统通过高度保守的机制识别微生物分子,其中Toll样受体(TLRs)作为关键的模式识别受体,通过结合微生物相关分子模式(如脂多糖、肽聚糖)启动免疫应答。这种识别既触发炎症因子(如IL-1β、TNF-α)的级联释放,也通过负向调控因子(如A20蛋白)维持免疫耐受。在肠道黏膜屏障中,TLR信号通路通过促进抗菌肽分泌、增强紧密连接蛋白表达等机制,实现对病原体的有效防御而不引发过度炎症。

2.2 微生物代谢物的免疫调控作用

短链脂肪酸(SCFAs)作为膳食纤维发酵产物,在免疫稳态中表现出双重作用:

  1. 表观遗传调控:丁酸盐通过抑制组蛋白去乙酰化酶(HDACs)促进抗炎基因表达,增强调节性T细胞(Tregs)分化
  2. 代谢信号传递:丙酸通过血脑屏障影响小胶质细胞活性,为肠-脑轴调控神经炎症提供新视角

其他代谢物如次级胆汁酸(通过FXR/TGR5轴)、微生物源维生素(如生物素、叶酸)也通过调控NLRP3炎性体、增强Treg存活等机制参与免疫平衡维持。

3. 菌群失调与免疫相关疾病

3.1 炎症性肠病(IBD)的微生物特征

克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC)患者表现出显著的菌群失调特征:

  • 有益菌减少:普拉梭菌(Faecalibacterium prausnitzii)等短链脂肪酸生产菌丰度下降
  • 致病菌扩张:变形菌门(如肠杆菌科)比例升高,其脂多糖促炎作用加剧黏膜损伤

这种失衡通过以下机制驱动疾病进展:

  1. 肠道屏障破坏引发LPS易位,触发系统性代谢性内毒素血症
  2. Th17/Treg细胞平衡失调(IL-17A/TGF-β比例失衡)
  3. 黏膜免疫系统对自身抗原的耐受丧失

3.2 肠-脑轴在神经免疫疾病中的作用

帕金森病(PD)与阿尔茨海默病(AD)的研究揭示了微生物组通过肠-脑轴影响神经炎症的三大通路:

  • 神经递质调控:乳酸菌属合成的多巴胺代谢物调节运动功能
  • 炎症信号传导:菌群失调引起的系统性炎症因子(如IL-6、TNF-α)通过血脑屏障发挥作用
  • α-突触核蛋白传播:肠道α-突触核蛋白病理可通过迷走神经向中枢神经系统扩散

4. 微生物组导向的治疗策略

4.1 精准微生物组移植(FMT)

来自免疫治疗响应者的粪菌移植通过以下机制改善肿瘤免疫治疗效果:

  • 重构菌群结构,恢复瘤胃球菌(Ruminococcus)等关键物种
  • 通过菌群-树突状细胞互作增强PD-1抑制剂疗效
  • 调控肠道屏障功能,减少免疫相关不良反应

4.2 CRISPR-Cas技术的微生物组编辑

基因编辑技术在微生物组工程中的突破性应用:

  1. 靶向清除耐药基因:利用CRISPR-Cas系统特异性消除耐药基因(如blaNDM-1),而不破坏整体菌群结构
  2. 代谢通路改造:在拟杆菌中实现多基因编辑(如碳水化合物代谢基因簇的多重敲除/插入)
  3. 噬菌体递送系统:λ噬菌体介导的Cas12a系统可实现单核苷酸分辨率的菌株特异性清除

5. 结论与展望

微生物组已被确立为调节免疫稳态、上皮完整性和系统性免疫的核心器官。针对菌群失调的干预策略(包括合生制剂、噬菌体疗法)为炎症、自身免疫及神经退行性疾病提供了新的治疗范式。然而,个体间菌群差异、干预标准化缺失及伦理问题仍是临床转化的主要障碍。未来需整合人工智能分析多组学数据(基因组、转录组、代谢组),建立预测性模型以优化治疗窗口选择,同时完善微生物数据管理规范,推动微生物组医学的精准化发展。

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