生活在肠道中的微生物群落虽肉眼难见，却对健康至关重要。数以万亿计的细菌、病毒和真菌帮助消化食物、训练免疫系统并抑制有害病菌。一旦这种平衡被打破，就可能引发炎症性肠病等问题。迄今为止，科学家只能描述存在哪些微生物，却难以明确它们在体内每一刻的具体活动。
加州大学圣地亚哥分校的研究人员现已开发出一种强大新工具来填补这一空白。该平台名为CoralME，能将庞大的微生物组数据集转化为详细计算机模型，展示肠道微生物如何利用营养、产生代谢物及与宿主相互作用。这项发表在《细胞系统》期刊上的工作，为观察肠道隐藏代谢及其在疾病中的变化提供了全新视角。
将微生物基因组转化为动态路网
该方法的核心是一种名为ME模型的精细计算机模型，字母代表代谢与表达。简而言之，每个模型将微生物的基因与其产生的蛋白质及可执行的化学反应相链接。
研究图示摘要。（来源：《细胞系统》）
CoralME软件整合基因、代谢和蛋白质数据，大规模快速构建此类模型。通过该系统，团队创建了覆盖最常见肠道物种的495个ME模型。若以人工方式完成，需耗费数代研究者精力。
“例如，模型显示某种微生物需要特定氨基酸，但无法自行合成，因此必须从其他微生物、人体宿主或饮食中获取，”加州大学圣地亚哥医学院儿科学教授卡尔斯滕·曾格勒博士表示，“这些新一代全基因组模型为理解复杂环境中微生物行为提供了机制基础。”
这类建模使研究人员能观测各物种对营养变化的响应。他们可预测哪些食物利于健康相关菌群生长，又会助长有害物种繁殖。模型还能标记出引发过敏原或毒素等有害化合物的营养物质。
不同饮食对微生物的影响
为测试CoralME，研究人员模拟了多种饮食和营养水平。结果显示，早期简化模型无法捕捉的规律由此显现。
在一组实验中，低铁或低锌饮食使某些有害细菌得以存续。这表明长期缺乏这些矿物质可能使肠道生态系统向更不友好的物种倾斜。相反，富含特定宏量营养素的饮食似乎更利于健康肠道中常见的微生物。
这些发现意义重大，因其将“改善饮食”等模糊建议转化为具体问题：有益菌种需要哪些营养素？哪些营养缺失会助长问题菌种？模型使研究人员能在人体测试前提出这些问题。
ME模型生成与应用工作流程。（来源：《细胞系统》）
实时观测炎症性肠病微生物活动
团队随后超越模拟饮食，整合了炎症性肠病患者的实际基因表达数据。这一步骤使其不仅能观察患者体内存在哪些微生物，还能了解它们当时的实时活动。
“这揭示了微生物摄取什么、产生什么产物，以及如何与其他微生物和宿主互动，”曾格勒解释道，“将模型视作城市路网。当我们将路网与交通信息整合，便获得实时路况——此刻车流如何运转。”
模型显示，炎症性肠病患者经历明显的肠道化学变化：肠内pH值酸性减弱，短链脂肪酸产量下降。这些脂肪酸通常滋养结肠细胞并减轻炎症。团队还精准定位了与这些变化相关的特定细菌种类及其组合。
由此视角，炎症性肠病不再表现为简单的“益生菌减少、害菌增多”，而是肠道环境微生物活动与化学的深层重编程。
从黑箱到预测系统
CoralME平台的突破在于推动微生物组科学超越静态快照。过去许多研究仅列举粪便样本中的微生物种类，虽能识别宏观规律，却无法解释因果关系。
相比之下，ME模型将基因与实际功能相连接。它们将庞大杂乱的数据集转化为可验证预测：若模型指出某细菌依赖无法自产的氨基酸，可测试营养变化对其生长的影响；若模型预测低锌饮食支持有害物种，即可设计临床试验验证锌补充剂是否有益。
该工具同样具备灵活性。当前工作聚焦人类肠道，但相同方法可用于土壤、海洋或其他动物中的微生物建模。任何微生物发挥关键作用的场所，都可能成为此类深度映射的对象。
CoralME软件利用基因产物、反应、化学计量及亚细胞定位的更新信息重构ME模型。（来源：《细胞系统》）
研究的实际意义：如何惠及人类与未来研究？
CoralME的潜力在于个性化应用。若科学家能准确预测个体微生物组对饮食、药物或疾病的反应，即可设计适配个人而非普通患者的靶向疗法。对炎症性肠病患者而言，未来或可定制饮食方案，精准抑制有害微生物并支持保护性菌群。它还能基于代谢预测（而非仅物种数量）指导益生元、益生菌等微生物治疗的选择。
对研究人员而言，该工具为测试肠道微生物如何影响过敏、肥胖乃至癌症等条件的新理论提供框架。模型有助于聚焦关键微生物活动及可安全调控的营养素，通过指向需深入研究的微生物通路，加速药物研发进程。
除医学外，相同建模方法在农业与环境科学中亦有应用。通过构建土壤或海洋微生物群落的ME模型，科学家或能探索减少化肥支持作物生长、修复受损生态系统，以及理解微生物对气候过程的影响。
本研究还凸显了生物学、计算与工程学结合的强大力量。它表明微生物组不再是一个神秘黑箱；借助CoralME等工具，它正成为可建模、可测试并最终导向更健康的可调控系统。
研究成果已在线发表于《细胞系统》期刊。
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