人体微生物组在健康结局中具有显著影响，可能在疾病诊断中发挥关键作用。若能充分实现微生物组诊断，将带来更有效的精准医疗方法，实现更精准的靶向治疗、早期干预和成功治疗¹。
微生物组如何反映全身健康
人体微生物群可被定义为与人体共生的有机体集合。微生物组特指栖息在特定部位（如皮肤、黏膜、呼吸道、胃肠道、泌尿生殖道和乳腺）的微生物群²。其包含数万亿微生物细胞和数千种微生物物种，主要包括细菌，也包含病毒、真菌、原生动物和蠕虫³。
这些微生物在不同解剖区域定植，形成适应局部独特环境的复杂而不同的生态系统²。从出生开始，人体与微生物群就持续互作，在维持健康和福祉中发挥关键作用。微生物组会随着年龄、生活方式、营养饮食、激素变化、基因乃至潜在疾病等因素不断演变²。这些因素显著影响人体微生物组，微生物群失衡或菌群失调可能引发严重疾病²'⁴。
从癌症到炎症性肠病、心血管疾病以及耐药性感染等疾病均与菌群失调相关²'⁴。因此，维持微生物组平衡对健康生活具有重要意义²。
传统诊断方法的局限性
传统诊断方法从传统微生物学方法到分子遗传学方法不等⁵。微生物学方法是诊断多种感染的基础，但存在检测耗时长、抗生素使用可能导致假阴性结果、检测灵敏度有限等局限⁵。
分子诊断方法在病原体检测中更准确和特异，但因资源和成本限制，许多国家难以普及⁵。定量聚合酶链反应(qPCR)是多种传染病病原体检测的标准方法，其优势在于灵敏度高于培养法。但qPCR仅能检测扩增前预指定的目标，无法捕捉其他信息⁶。
另一种分子方法是通过下一代测序(NGS)对核糖体RNA(rRNA)进行测序。细菌16S rRNA编码序列因其高度保守区与物种特异性高变区共存，已被用于分类研究多年⁶。NGS可加速这些目标的测序，临床16S测序已用于心内膜炎等培养阴性感染的病原体检测，但该方法无法获取其他基因组信息，主要用于物种和属级鉴定，无法识别抗生素耐药基因⁶。
微生物标志物在早期疾病检测中的应用
人体微生物群在发现疾病诊断生物标志物方面具有巨大潜力。随着人工智能和机器学习的发展，基于微生物组的数据集可被挖掘以识别预测性标志物³。微生物群扰动已被证实与胃肠道疾病、心血管疾病、炎症、神经系统疾病、过敏和癌症等多种疾病相关³'⁷。
研究显示，微生物特征如脆弱拟杆菌和具核梭杆菌与癌症发生发展相关，可揭示癌症生长机制¹。菌群失调作为多种疾病的标志性特征，已知可影响乳腺癌、肺癌、胰腺癌和前列腺癌等恶性肿瘤的发生发展¹'⁸。
肺癌患者的肠道-肺轴微生物群显著改变，链球菌和韦荣氏球菌水平升高与癌症预后不良相关¹。这些细菌在痰液和支气管肺泡灌洗液中检出，可作为早期疾病检测的微生物标志物。此外，肠道微生物组成影响抗PD-(L)1免疫治疗效果，黏液阿克曼菌和双歧杆菌丰度与更好治疗响应相关，其缺失可能导致耐药，提示其可作为指导治疗选择的预测标志物¹。
宏基因组学/多组学技术提升检测灵敏度
宏基因组学通过研究混合微生物群的基因组，可采用16S rRNA基因扩增子测序或鸟枪法宏基因组测序分析³。由于16S rRNA方法对微生物群功能关系和宿主互作的解析有限，研究人员已将其与鸟枪法宏基因组测序结合，实现对样本中全部生物体基因组的全面分析³。
多组学技术整合基因、蛋白质、代谢物、微生物及病理影像等数据，可更准确预测疾病诊断、预后和治疗方案³。例如，免疫抵抗研究(IRIS)临床试验通过整合表观遗传学、基因组学、转录组学、免疫表型数据和肠道微生物组数据，开发治疗响应预测模型³'⁹。
个性化健康与预防医学
微生物组在个体治疗响应、药物代谢和免疫调节中的作用显著。个性化医疗方案（如个性化癌症治疗）可提高疗效并减少副作用¹。个体独特的微生物生态系统可能使"一刀切"治疗模式失效，肠道菌群影响药物吸收代谢，个体化微生物组分析可支持定制治疗方案和更有效的预防策略¹。
未来展望
尽管微生物标志物在疾病诊断中展现出潜力，仍面临标准化流程缺失、生物标志物验证不足和个体/群体间微生物组变异大等挑战¹。解析微生物组与疾病复杂机制将推动更精准的无创诊断和治疗技术发展¹。
参考文献
¹ Eslami M 等 (2025) 《微生物组作为诊断生物标志物：通过微生物组分析推进癌症早期检测和个性化治疗》，Frontiers in Immunology
² Ogunrinola G.A. 等 (2020) 《人体微生物组及其健康影响》，International Journal of Microbiology
³ Hajjo R. 等 (2022) 《解锁人体微生物组在疾病诊断标志物中的潜力》，Diagnostics
⁴ Carding C.R. 等 (2015) 《人类肠道微生物组：疾病与药物代谢》，Pharmacological Reviews
⁵ Ivashko M. 等 (2023) 《微生物诊断：从传统到分子遗传学方法》，Bulletin of Medical and Biological Research
⁶ Damhorst G.L. 等 (2020) 《肠道微生物组诊断的临床应用前景》，The Journal of Infectious Diseases
⁷ Cryan J.F. 等 (2019) 《微生物-肠-脑轴》，Physiological Reviews
⁸ Garrett W.S. (2015) 《癌症与微生物组》，Science
⁹ 免疫抵抗研究(IRIS) (2025) ClinicalTrials.gov
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