肠道微生物组由数万亿微生物组成，对维持人体健康起着至关重要的作用。这些微生物的失衡可能导致炎症性肠病（IBD）等多种健康问题。如今，加利福尼亚大学圣地亚哥分校研究人员开发出名为coralME的创新工具，用于深入理解微生物如何通过相互作用及其环境影响健康。该工具能快速处理海量数据，构建详细的基因组尺度计算机模型，涵盖代谢、基因和蛋白质表达过程。这些"ME模型"将微生物基因组与其表型特征直接关联。
模型可揭示微生物对特定营养素的响应机制，包括哪些营养素会促进特定微生物增殖并导致微生物组失衡，以及哪些营养素最有利于健康肠道中常见微生物的生长。此外，该工具还能预测促使过敏原或毒素等有害产物形成的营养条件。
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。新一代基因组尺度模型为理解复杂环境中微生物行为提供了机制基础。
卡尔斯滕·曾格勒博士（加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学院儿科学教授）
研究团队利用coralME生成了495个表征常见肠道物种的ME模型，若采用传统人工方法完成同等规模工作需耗费数十年甚至上百年。
研究人员通过模型模拟不同饮食对肠道细菌的影响。例如，他们发现低铁或低锌饮食使某些有害细菌得以存活，而富含特定宏量营养素的饮食可能促进有益菌群生长——这些效应是传统计算模型无法捕捉的。
曾格勒指出，将实际IBD患者的微生物表达数据输入模型后，可实时追踪微生物活动。他同时担任加利福尼亚大学圣地亚哥分校微生物组创新中心成员及雅各布工程学院生物工程兼职教授。
"这些模型展示了微生物的摄食行为、代谢产物及其与宿主和其他微生物的互动关系，"他解释道，"可将其视为城市道路图。当整合实时交通信息后，我们便能掌握当前路况——即微生物活动的实时状态。"
团队发现IBD患者存在肠道化学环境变化，包括pH值升高（酸性减弱）但具有肠道保护作用的短链脂肪酸产量下降。他们还识别出与这些变化相关的特定细菌及其群落互动模式。
coralME工具为转化复杂遗传数据提供了高效途径，可具体预测肠道微生物行为及饮食、疾病对其活动的影响。基于模型获得的洞见有望催生IBD及其他微生物组相关疾病的新诊断与治疗方法，未来可能通过个性化疗法精准调控特定微生物活动。
"若能准确预测微生物组对任何疾病的响应，我们便能理解疾病与微生物组的关联并找到治愈方案，"曾格勒表示。
他强调coralME的应用范围远超人类疾病领域，该工具还可用于构建土壤、其他动物或海洋中微生物群落的模型。
本研究于2025年11月20日发表在《Cell Systems》期刊。
研究共同作者包括加利福尼亚大学圣地亚哥分校的胡安·D·蒂博查-博尼利亚、罗德里戈·桑蒂巴涅斯-帕洛米诺斯、翁宇涵和马尼什·库马尔。
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