微生物组诊断在改善健康方面的未开发潜力The Untapped Potential of Microbiome Diagnostics for Improving Health

硒与微生态 / 来源:www.msn.com国际 - 英语2025-09-06 01:55:13 - 阅读时长6分钟 - 2899字
本研究系统阐述了人类微生物组在疾病诊断中的突破性价值。文章揭示了传统诊断方法的局限性,提出了基于微生物组标记物的早期疾病检测方案,并探讨了宏基因组学与多组学技术的应用前景。研究发现脆弱拟杆菌和具核梭杆菌等微生物标记物与癌症发展密切相关,肠道菌群组成影响免疫治疗效果,个性化微生物组分析可优化治疗方案。这些发现为实现更精准、微创的疾病诊疗提供了重要方向。
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微生物组诊断在改善健康方面的未开发潜力

微生物组如何反映系统性健康

人类微生物群可以描述为一组在人体内定殖并相互作用的有机体。人体微生物组特指居住在特定部位(如皮肤、黏膜、呼吸道、胃肠道、泌尿生殖道和乳腺)的微生物群。它由万亿个微生物细胞和数千种微生物组成,主要包括细菌,也包括病毒、真菌、原生动物和蠕虫。

这些微生物在不同解剖区域定殖,形成适应各部位独特环境条件的复杂而不同的生态系统。从出生开始,人体与微生物群就持续相互作用,这种互作在维持健康和福祉方面发挥着至关重要的作用。微生物组会随着年龄、生活方式、营养饮食、荷尔蒙变化、基因以及潜在疾病等因素不断演化。这些因素显著影响着人类微生物组,微生物群的改变(即微生态失调)可能引发严重疾病。

从癌症到炎症性肠病、心血管疾病和抗生素耐药感染等多种疾病都与微生态失调有关。因此,维持平衡的微生物组对健康生活起着至关重要的作用。

传统诊断方法的局限性

传统诊断方法包括传统微生物学方法和分子遗传学方法。

微生物学方法是诊断多种感染的基础,但也存在一些局限性,包括获得结果所需时间较长、因抗生素使用可能导致假阴性结果,以及检测微生物的灵敏度有限。

分子诊断方法更准确、更特异,能够加速病原体相关感染的检测和诊断。然而,在许多国家,由于资源有限和成本高昂,分子方法在微生物诊断中的应用可能不可行。

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,在许多临床环境中可用,其优势在于比培养具有更高的灵敏度和检测能力。然而,虽然qPCR可以检测特定分类群和抗生素抗性决定靶标,但它受限于需要在扩增前预先指定的靶标。

另一种分子方法包括通过下一代测序(NGS)进行核糖体RNA(rRNA)分析。细菌中编码16S rRNA亚基的RNA序列因其不同物种间高度保守区域与超变区域的特性,多年来一直被用于分类学研究。

NGS使这些靶标的测序加速,临床16S测序已被用于培养阴性感染(如心内膜炎)的病原体检测,但此方法不捕捉任何额外的基因组信息。因此,它主要用于物种和属级鉴定,而不能识别如抗生素抗性基因等其他遗传成分。

微生物组标记物用于早期疾病检测

人类微生物群可能具有发现有效疾病诊断生物标志物的潜力。常用的生物标志物来源于生物材料或成像数据,然而随着人工智能和机器学习的兴起,现在也可以挖掘基于微生物组的数据集来识别预测性的疾病特异性标志物。

微生态的扰动已与多种人类疾病相关,包括胃肠道疾病、心血管疾病、炎症、神经系统疾病、过敏、耐药细菌感染和癌症。

最新研究提出微生物组特征可作为疾病诊断生物标志物。诸如脆弱拟杆菌和具核梭杆菌等微生物特征已被证实与癌症发展和进展相关,为揭示癌症生长背后的机制提供了重要信息。

随着微生态失调被确认为许多疾病的标志,微生物群已被证实可影响包括乳腺癌、肺癌、胰腺癌和前列腺癌等多种恶性肿瘤的发展、进展和治疗反应。

肺癌已被发现与改变的微生物群相关,特别是通过肠-肺轴。健康个体与肺癌患者的肺微生物组组成存在显著差异,链球菌和韦荣氏菌水平升高与癌症预后不良相关。这些细菌可在痰液和支气管肺泡灌洗液中检测到,可作为早期疾病检测的微生物标志物。

此外,免疫检查点抑制剂(如抗PD-(L)1疗法)的效果也受肠道微生物群组成影响。黏液阿克曼菌和双歧杆菌等细菌与更好的免疫治疗反应相关。相反,这些微生物的缺失可能导致耐药性,表明其作为预测标志物引导治疗选择的潜力。

宏基因组学/多组学增强灵敏度的作用

宏基因组学是指对来自环境和人体样本的混合生物群落基因组的研究;这些研究可以通过宏基因组测序或基于16S rRNA基因扩增子测序分析来研究微生物rRNA。

如前所述,基于16S rRNA扩增子测序的序列分析方法对微生物群落内部功能关系或微生物群与人类宿主之间关系的解析有限。因此,研究人员开始将这种分析方法与鸟枪法宏基因组测序结合,以全面采样样本中所有生物的完整基因组。

多组学方法也可用于预测疾病诊断、预后和有效治疗方案。通过多组学方法,基因、DNA、蛋白质、代谢物、微生物,以及病理和医学影像信息可以整合进行综合分析,从而形成更统一且准确的疾病假设。

一些临床试验最近使用多样化方法定义对免疫治疗产生原发性或获得性耐药的患者特征,这些试验旨在开发依赖包括表观遗传学、放射组学、基因组学、转录组学、免疫表型数据和粪便微生物组数据等多模态数据的药物反应预测整合方法。

个性化健康与预防性护理

随着人类微生物组在个体对治疗的反应、药物代谢甚至免疫系统行为方面的重要作用,将这些见解整合可用于创建个性化护理,包括提高疗效和减少副作用的个性化癌症治疗方案。

此外,鉴于每个人都有独特的微生物生态系统,个性化护理和治疗可能比"一刀切"的方法更有效。肠道细菌可以影响药物的吸收和分解,绘制个体微生物组构成图谱可能实现定制化治疗方案和更有效的预防健康策略。

未来展望

尽管一些微生物标记物已被探索用于各种疾病的诊断,但该领域仍存在重大挑战需要解决,包括缺乏标准化流程、需要验证从微生物群收集的生物标志物,以及个体和人群之间微生物群组成固有的变异性。

然而,解析微生物组与疾病之间的复杂关系可能有助于诊断领域提供侵入性更小、更个性化和更成功的诊断和治疗方法。

参考文献

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