背景
药物微生物组学是一个新兴研究领域，关注药物与人体微生物组之间的双向关系，研究这种关系如何影响药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄，或影响药物的有效性和毒性。该领域同时也研究药物如何潜在改变微生物组的结构和功能。这一新兴学科将应用药代动力学和药效动力学原理来解释个体间药物反应和不良反应的差异，并通过个性化医疗制定基于微生物组分析的个性化药物治疗策略，建立有助于预测药理反应的微生物生物标志物，以及开发针对药物与微生物组之间相互作用的新疗法[1, 2]。
药物微生物组学是一个快速发展但仍然年轻的科学领域，研究微生物组差异对药物分布、毒性和活性的影响。该领域聚焦于肠道微生物群与外源物质（包括药物）之间存在的复杂关系。实际上，Rizkallah等人于2010年首次向大众普及了这一术语[3]。药物微生物组学自然涵盖了关注宿主遗传差异的药物基因组学领域。当微生物组被视为一个显著影响患者对药物反应的动态实体时，可以更全面地理解个体药物反应的差异性。基于药学生态学的药物会影响微生物组，因为药学生态学与用于调查的新兴领域有重叠，微生物组基于毒理微生物组学影响毒性和药物代谢。这些子领域因连接药物和微生物组的双向关系而有所不同。这种关系很重要，因为确实存在与这些群落相互作用的药物。如果一种药物对微生物组产生影响，那么它可能会影响微生物种群，从而进一步影响该药物的代谢；这将创建嵌套反馈循环，我们必须更广泛地考虑这些循环对患者结果的影响[4]（图1）。
肠道微生物组作为代谢器官
由构成人体内自然存在的复杂生态系统中的数万亿微生物细胞的集体基因组显著增加了宿主的代谢能力。根据Ronald Scheline在1973年进行的一项研究，肠道微生物群至少与肝脏一样具有代谢能力。产生能够直接或间接代谢药物的酶、改变宿主肝脏和肠道酶性能，以及控制人类代谢基因表达，是该"第二基因组"影响外源物质代谢的一些方式。在下肠道中，系统递送的药物被转移到肠道微生物群，在那里经历一系列代谢过程，包括水解和还原过程。肠道微生物群代谢潜力的广度和多样性充分证明了它作为功能性代谢器官的地位，对患者对药物的反应至关重要，如图2所示[5]。
肠道微生物酶，如来自肠道微生物组的β-葡萄糖醛酸酶，被称为"第二基因组"。抗癌药物伊立替康是一种前体药物，必须在肝脏中通过葡萄糖醛酸化代谢才能成为具有生物活性的代谢物SN-38。代谢转化后，SN-38通过胆汁排泄到胃肠道中，形成无活性的葡萄糖醛酸化物(SN-38G)。在肠道腔内，含有β-葡萄糖醛酸酶的肠道微生物将SN-38G的无活性形式酶促脱共轭，还原为生物活性代谢物SN-38。相比之下，肠道微生物是β-葡萄糖醛酸酶活性的主要来源。再活化的SN-38在肠道腔内局部积累，产生剂量限制性的局部毒性，如严重腹泻。这是一个例子，说明肠道微生物组作为"第二基因组"如何通过微生物酶活性与宿主代谢的对比来调节药物的药代动力学和毒性。在临床前和临床研究中，改变肠道微生物组中的β-葡萄糖醛酸酶活性已被探索为一种合理的方法，可在保留其抗癌活性的同时安全地减轻伊立替康相关毒性[6, 7]。
个体对药物反应的差异性
药物的有效性或不良反应在人与人之间各不相同，这是治疗实践中的一个主要挑战。三项临床研究表明，几种常规使用药物的反应率在50%至75%之间。因此，许多患者几乎没有或根本没有获益。您也了解了药物不良反应(ADRs)的后果，仅在美国就包括每年数千人死亡、巨大的财务费用以及因住院给医疗系统带来的负担。个体差异领域传统上由药物遗传学和药物基因组学主导，估计宿主导向的遗传因素解释了药物反应20%至95%的变异。审视剩余的变异表明还有其他重要因素需要考虑。肠道微生物组是一个重要组成部分，可以解释这些剩余差异并提供更全面的患者药物命运机制图景，它表现出高度的个体间组成和功能多样性[8]。
药物和肠道微生物组：复杂相互作用
肠道微生物群与药物之间存在复杂且相互强化的联系。药学生态学研究药物如何显著改变微生物群落的分类组成和功能能力。这方面最明显的例子是药物，当显著失调破坏免疫和代谢平衡并增加感染易感性时。但许多药物，包括非抗生素药物，都会影响肠道微生物群。已经证明，质子泵抑制剂(PPI)、他汀类药物、二甲双胍和选择性血清素再摄取抑制剂(SSRI)可以在几个队列中改变人类肠道微生物组成。另一方面，肠道微生物群可以改变药物的行为[9]。药物对肠道微生物群的初始影响可能会改变肠道微生物群对该药物或同时给药的其他药物的影响。这被称为双向相互作用。由于这种相互关系，药物研究应该采用系统生物学方法，不仅考虑药物引起的细菌和肝脏代谢，还要考虑最终影响治疗结果的复杂宿主-微生物-药物相互作用[10]。
药物-微生物组相互作用的双向性质
微生物药物修饰的直接机制
药物命运直接受到肠道微生物群的几个过程的影响，主要是酶促生物转化和次要程度的生物积累[11]。
酶促生物转化
与宿主肝脏中的代谢相比，微生物对药物的代谢本质上是不同的。肠道微生物主要对异生物质进行还原和水解过程，而肝脏则进行氧化和结合反应。肠道微生物的多种酶库可以以多种方式改变药物的药代动力学和药效动力学[12]。
- 还原代谢：这是微生物生物转化的重要部分。一个例子是磺胺类药物前体药物prontosil和sulfasalazine中偶氮基团的还原，这导致了生物活性的获得。硝基还原对可能改变药物药理活性和毒性的药物尤为重要，如甲硝唑和苯二氮䓬类药物如硝西泮。含硫氧化物的药物被肠道微生物还原形成活性代谢物，如舒林达和舒芬吡唑。
- 水解：微生物酶能够进行水解，特别是葡萄糖醛酸共轭物的裂解。这是肠肝循环中的一个重要过程，其中共轭药物，包括化疗药物伊立替康，被肠道微生物群重新激活。其他例子包括胰岛素和降钙素等肽类药物的蛋白水解。
- 其他反应：其他过程，如乙酰化(对乙酰氨基酚)、去甲基化(甲基苯丙胺)和脱羧(L-多巴)，也可能由肠道微生物触发。
生物积累和隔离
在某些情况下，肠道微生物群可以在不发生分子变化的情况下改变药物的可用性。我们称这种现象为生物积累。生物积累发生在药物在细菌细胞内积累，使其被截留，防止宿主系统性吸收。由于细菌细胞内药物-蛋白质相互作用，一些肠道细菌积累了抗抑郁药度洛西汀等药物。这种生物积累导致对测试生物体的药理学效应低于不生物积累的物种。生物积累应被视为微生物群可能影响药物活性的额外方式，因为它与酶促生物转化不同。由于吸收和外排的特异性差异，某些细菌会因每种积累形式的吸收和外排专业化而积累药物。
微生物影响的间接机制
肠道微生物组也通过调节宿主代谢和介导肠肝循环间接影响药物处置和作用。
宿主代谢的调节
细菌产生的代谢物可以改变药物被宿主代谢的方式。一个著名的例子是由多种梭菌物种产生的细菌代谢物对甲酚。对甲酚与对乙酰氨基酚具有结构相似性，与肝脏的硫酸化和谷胱甘肽结合途径竞争其他酚类药物。当大量细菌产生对甲酚，超出宿主代谢对甲酚的有限能力时，对乙酰氨基酚代谢可能会被引导进入其他可能有害的生化途径。微生物的功能可以间接增加药物对宿主的毒性。
肠肝循环
肠肝循环是指药物或其共轭代谢物从肝脏携带到肠道的过程。肠道中的微生物酶可能能够将共轭物水解回原始药物或可以重新吸收到系统循环中的代谢药物。这种代谢逆转具有重要意义。使用非常有毒的药物，如化疗药物伊立替康时，GUS会产生可能导致致命腹泻的有毒代谢物，这限制了其使用。
微生物组对药物代谢和疗效的影响
肠道微生物组的功能可以显著改变药物的疗效。这种影响可以分为三大类：生物利用度改变、药物失活和毒性，以及前药激活。
微生物组对前药的激活
几种药物的治疗效果依赖于肠道微生物群。这些被称为前药，以非活性形式给药。前药与被动惰性物质不同，因为后者需要在胃中进行微生物代谢才能具有治疗活性。一个著名的前药例子是抗生素prontosil，这是一种偶氮药物，被肠道微生物群降解产生其活性成分磺胺酰胺。另一个例子是口服抗炎药sulfasalazine，它同样被结肠中的细菌偶氮还原酶激活。对于此类物质，所有治疗效果都取决于适当的微生物酶的存在[13]。
药物失活和毒性
与前药微生物代谢相关的相同代谢途径可能会改变其有效性或使其更具危害性。微生物代谢可能会将活性药物转化为非活性形式，从而限制活性药物的治疗效果。Eggerthella lenta可以将强心药物地高辛代谢为非活性形式，降低药物的作用。地高辛微生物失活的相对有限和波动暴露解释了这一点。革兰氏阴性菌将抗生素氯霉素转化为有害形式后摄入可能导致再生障碍性贫血。肠道细菌将另一种抗生素甲硝唑转化为可损害DNA的细胞毒性化合物。
此表1突出了肠道微生物群改变药物代谢的各种机制，包括还原、水解和脱共轭反应。这些微生物转化可能导致药物的激活或失活，以及增加毒性。值得注意的是，大多数相互作用得到临床前或体外证据的支持，临床验证有限，强调了药物微生物组学中进一步转化研究的必要性。
微生物对药物生物利用度的影响
肠道微生物群可能间接影响药物的生物利用度；宿主生理系统的改变也可能导致药物生物利用度的变化[21]。例如，肠道上皮中的外排转运蛋白P-糖蛋白(P-gp)可以将其活性被肠道细菌改变。通过这种方式，微生物群可以影响药物的总系统浓度和吸收，这对于决定治疗的成功或失败至关重要。
药物微生物组学在个性化医疗中的作用
个性化医疗考虑每个患者的独特特征以增强药物治疗，如图3所示。个性化医疗的基础一直是药物基因组学，它估计药物代谢酶和转运蛋白(CYP和UGT酶)的遗传变异。然而，遗传特征无法解释药物反应的显著变异，使相当大比例的患者群体容易受到不良反应或治疗失败的影响。这个等式中缺失的部分是药物微生物组学。宿主的固定遗传背景与肠道微生物群这一动态的、环境驱动的系统相互作用，以决定最终的药物结果。微生物组组成和功能的显著个体间差异与无法仅由宿主遗传学解释的药物反应的显著变异之间存在明确的相关性。因此，药物基因组学和药物微生物组学共同为精准医疗提供了全面、多方面的途径。药物基因组学和药物微生物组学相结合可以通过揭示微生物群落的功能状态和宿主遗传潜力的概况更准确地预测药物反应[22]。
计算和预测建模：使用机器学习(ML)和人工智能(AI)分析微生物组数据并预测药物反应
计算方法，特别是机器学习(ML)和人工智能(AI)的快速整合已经通过实现高维数据分析和宿主-微生物相互作用的预测建模改变了微生物组研究。现代测序平台生成的数据集通常过于复杂，无法用传统生物统计方法处理；随机森林、支持向量机、深度神经网络和梯度提升等ML算法有助于发现隐藏模式、对微生物群落进行分类以及识别与疾病状态或治疗结果相关的生物标志物。AI驱动的预测模型可以将微生物组特征与个体药物代谢、疗效和毒性的变异相关联，从而实现个性化的治疗策略。例如，微生物组信息的ML模型已用于通过整合宏基因组、代谢组和临床数据集来预测对免疫疗法、抗生素和代谢药物的反应。这些计算工具还促进了微生物生态系统动力学的模拟，支持益生菌、益生元和微生物组调节干预措施的设计。随着数据集变得越来越稳健，AI驱动的预测建模有望通过改善患者分层、优化治疗选择和减少不良药物反应在精准医疗中发挥关键作用。然而，挑战依然存在，包括数据异质性、缺乏标准化流程、过拟合问题以及对透明和可解释算法的需求。计算生物学的持续进步，加上严格的验证研究，将显著提高基于微生物组的预测模型的可靠性和临床整合[23]。
基于微生物组的治疗策略
操纵微生物组的能力是其主要优势之一，因为它为提高药物安全性和有效性开辟了新的治疗途径。这些策略旨在通过修改肠道微生物生态来实现特定的药物效果[24]。此类策略的例子包括：
- 益生菌和益生元：通过注入益生菌或专门促进其生长的底物(益生元)来修改肠道环境，可以支持更有利于药物代谢的概况。
- 微生物酶抑制剂：使用靶向抑制剂抑制不需要的微生物酶活性是一种实际且迫在眉睫的策略。例如，细菌β-葡萄糖醛酸酶抑制剂可以缓解非甾体抗炎药和伊立替康等药物的严重不良反应，并防止有毒药物代谢物重新激活。
- 粪便微生物群移植(FMT)：恢复健康供体的微生物组可以显著改变患者的微生物代谢能力，可能逆转失调并增强药物反应性。
响应者-非响应者现象
接受相同诊断和治疗的患者可能会产生非常不同的临床结果，这种现象被称为响应者-非响应者现象。药物微生物组学为这一现象提供了机制解释。药物的激活、失活或转化为有害形式可能取决于微生物分类群的存在或不存在，或微生物酶的功能活性。解释了两个例子。在开始治疗前，医生可能能够通过表征患者的微生物组来预测其对药物的预期反应。根据预测，医生可以提供特定的替代治疗、调整给药时间表，或使用与微生物组调节药物的联合治疗，旨在将非响应者转变为响应者，并促进最佳治疗结果[25]。
器官移植中的微生物组和免疫抑制药物
器官移植需要终生免疫抑制治疗以避免移植物排斥；然而，这些药物的系统暴露通常非常可变，且其治疗窗口有限。肠道微生物群已被确定为这种异质性的一个主要原因[26]。
他克莫司代谢
他克莫司是一种众所周知的可变免疫抑制药物，口服生物利用度差且不一致。M1是一种新型非肝脏产生的代谢物，比他克莫司效力低15倍，是C-9酮还原产物，可由共生肠道细菌特别是Faecalibacterium prausnitzii细菌以及其他来自Clostridial顺序的细菌产生。在他克莫司给药后，这种转化是肠道细菌的一种未知清除途径，导致系统暴露变化。肾脏移植受者中他克莫司剂量已被证明与F. prausnitzii丰度呈正相关[27]。
微生物组-他克莫司相互作用
他克莫司是一种钙调神经磷酸酶抑制剂，通常用于移植目的。有一些新兴的观察性证据支持人类微生物组可能调节他克莫司如何被身体吸收(称为药代动力学)，这可能解释了他克莫司暴露和剂量的个体间变异。几项观察性和临床前研究同样将特定肠道微生物家族的变异与肾脏剂量标准化的他克莫司浓度联系起来，基于这些微生物产生允许微生物代谢的酶或具有结合他克莫司的蛋白质的能力。特别是，已经确定某些厌氧沙门氏菌通过药物的生物转化和药物的隔离来修改他克莫司的生物利用度。然而，需要注意的是，目前大多数证据是关联性的而非因果性的，因此目前对这一假设几乎没有机制验证，也没有大规模的科学前瞻性临床研究。研究设计、患者群体、生物样本准备和微生物组识别的所有差异都使当前理解这一关系的局限性变得复杂；因此，虽然微生物组的组成可能是他克莫司药代动力学变异的可行假设，但这种关系作为指导他克莫司剂量的工具的临床价值尚未得到验证，应在设计良好的纵向研究中进一步研究[28, 29]。
氯霉素引起的再生障碍性贫血
与氯霉素相关的再生障碍性贫血是一种不寻常但严重的药物反应，其特征是骨髓无法产生足够的血细胞，这是由氯霉素过度毒性引起的。再生障碍性贫血具有多因素的发病机制；肠道微生物组可能参与了氯霉素引起的再生障碍性贫血的发展。尽管有证据表明胃肠道微生物组可能参与氯霉素的代谢，但这本身并不能完全解释给药氯霉素时可能发生的毒性程度，当然也不能解释其发生的机制。还有其他病因的支持，如在宿主组织内形成的有毒代谢物、宿主遗传易感性和免疫介导的造血干细胞破坏。此外，对氯霉素存在特异性的反应，这些反应与剂量无关且不可预测。因此，氯霉素对宿主及其微生物组的影响可能有助于再生障碍性贫血的发展；然而，必须将这种贡献视为理解宿主-药物相互作用和宿主免疫反应系统如何相互作用产生药物不良反应的更广泛理解的一部分。因此，开发对宿主药物相互作用的平衡理解以及宿主免疫反应如何与氯霉素引起的再生障碍性贫血相关至关重要，以免对他微生物因素对氯霉素引起的再生障碍性贫血发展的重要性和发展产生夸大的理解，而未能纳入对药物毒性有贡献的其他宿主和药物相关因素[30, 31]。
霉酚酸酯
霉酚酸酯同样受肠道微生物群影响其药代动力学，它被转化为活性形式霉酚酸(MPA)。在经历肠肝循环后，MPA在肝脏中共轭，最终排泄到胆汁中。在肠肝循环过程中，肠道环境中的细菌β-葡萄糖醛酸酶重新激活共轭的、无活性的MPA，导致重新吸收和全身增强暴露。因此，该过程中的微生物组参与可能显著改变MPA的药代动力学处置。
药物微生物组学和乳腺癌治疗
肠道微生物群在乳腺癌的发生和预后中的作用越来越得到认可。它影响内分泌靶向治疗、传统化疗和最近的免疫疗法。
调节他莫昔芬疗效
他莫昔芬(TAM)是雌激素阳性乳腺癌的一线治疗药物。其转换为通过肠肝循环进行的活性代谢物是雌激素受体阳性乳腺癌他莫昔芬治疗的治疗效果。由肠道细菌水解的β-葡萄糖醛酸酶(GUS)恢复了他莫昔芬代谢物的无活性葡萄糖醛酸共轭物，增加了它们的生物利用度和系统浓度。达到理想的他莫昔芬治疗水平需要这样做。肠道微生物组GUS活性的个体间变异，如肠道微生物组GUS活性的多样性所示，已被提出作为他莫昔芬药代动力学和因此治疗效果变异的重要因素[32, 33]。
化疗和TIMER框架
肠道微生物群通过称为TIMER框架的几种机制调节化疗的疗效和毒性。
TIMER机制框架：Translocation（易位）、Immunomodulation（免疫调节）、Metabolism（代谢）、Enzymatic degradation（酶降解）和Reduced diversity and ecological variation（减少多样性与生态变异）。
- Translocation（易位）：细菌穿过肠道屏障进入系统循环，在那里它们可以促进化疗疗效产生特定的免疫反应。
- Immunomodulation（免疫调节）：微生物组调节宿主免疫系统，影响肿瘤的微环境，并影响抗癌治疗的效果。
- Metabolism and enzymatic degradation（代谢和酶降解）：肠道微生物可以直接代谢化疗药物，改变其疗效和毒性。
- Reduced diversity（减少多样性）：化疗会导致肠道微生物多样性的减少(失调)，这可能导致粘膜炎和腹泻等不良反应。
免疫疗法和抗HER2疗法
肠道微生物组组成直接影响抗癌免疫疗法的疗效。例如，抗HER2药物曲妥珠单抗的疗效与患者肠道微生物组的多样性相关。体外研究已表明，免疫检查点抑制剂的抗肿瘤效果也与肠道微生物多样性的增加和某些细菌（如Alistipes和Ruminococcus）的丰富度相关。免疫治疗期间避免使用抗生素已显示出令人鼓舞的反应率，突显了健康肠道微生物群在促进免疫疗法效果方面的重要性[34]。
药物微生物组学数据分析
方法学方法：16S rRNA与宏基因组测序比较
微生物群落的分析通常使用两种主要的测序技术进行，每种技术都有其特定的应用和权衡。表2比较了16S rRNA测序和鸟枪法宏基因组测序在微生物组分析中的应用。表2突出了在分辨率、功能洞察、成本、偏差和研究微生物组成和功能的适用性方面的差异。
- 16S rRNA测序：该技术专注于16S核糖体RNA基因的一个高变区域，这是在所有古菌和细菌中发现的保守标记。它是一种经济实惠且高通量的方法，用于确定微生物群落的多样性、分类组成和相对丰度。其主要优势是可以在属或种水平上提供"谁在那里"的广泛概况。它也适用于具有严格预算或含有宿主DNA污染的样本的大规模队列研究。然而，它不提供关于非细菌生物如病毒或在菌株水平的信息；相反，它仅提供估计的功能洞察[35, 36]。
- 鸟枪法宏基因组测序：该方法测序样本中的所有DNA，包括宿主、病毒和微生物DNA。在许多情况下，它可以提供更高的分类精度，达到菌株水平，但也是最昂贵和计算要求最高的方法。更重要的是，它可以通过揭示群落中存在的所有基因和代谢途径直接展示功能。在药物微生物组学中，功能性数据往往更为重要，因为目标是了解微生物酶如何改变药物；在这些情况下，宏基因组测序的功能性数据通常是更重要的指标。研究问题也决定了采用哪种方法。如果您对微生物组的功能感兴趣，宏基因组测序是应该使用的方法，而16S rRNA是获取社区组成的最有效方法[37, 38]。
药物微生物组学临床研究考虑因素
评估药物微生物组学相互作用的临床研究面临诸多挑战，包括微生物组的高个体间和个体内变异性、众多潜在混杂因素、需要复杂的统计和生物信息学技术，以及潜在临床研究参与者不愿参与。以下简要讨论了进行药物微生物组学临床研究时需要考虑的重要因素，重点关注肠道微生物组，因为它倾向于影响口服药物治疗和代谢。也有更详细的关于药物微生物组学研究的临床试验考虑因素的研究[4]。
方案设计
为了获得合适的生物材料、反复采样和影响微生物组的多种变量，通常需要前瞻性研究。如果伦理和安全考虑允许参与者在有和没有药物治疗的情况下完成研究，交叉设计在药物微生物组学分析中特别有助于考虑患者内变异。
药物微生物组学研究中的参与者必须谨慎选择。为了提高研究结果的可靠性，应考虑与年龄、饮食、生活方式、既往病史和并发药物使用（特别是抗生素治疗）相关的排除情况。延迟招募最近接受过抗生素处方的研究参与者可能是有益的[39]。
图4显示了药物暴露前后的纵向粪便采样，强调了反复评估饮食和医疗变量以控制微生物组波动性。
药物对微生物组的影响也应予以考虑，因为招募个体研究特定慢性疗法会因药物提供的疾病状态而偏向于过度代表疾病状态。由于在住院环境中可能更容易进行肠道微生物群收集，且具有更一致的日常饮食和药物依从性的好处，因此可能偶尔考虑临床环境。如果感兴趣的药物通过静脉注射给药或需要治疗药物监测，可能也需要住院设施。降低混杂变量的优势（如通过排除标准或受控饮食）必须与研究的样本量和普遍性要求相权衡[40]。
样本收集和招募
虽然某些微生物群落，如皮肤或粘膜微生物群，易于采样，但研究微生物在药物代谢中的作用通常需要粪便收集。为了评估和解释微生物组与临床药物效果之间的关联中的个体间和个体内变异，建议进行重复采样和长期监测。这种重复采样需要特定的统计技术，如重复测量回归，并且由于随访丢失，通常会使临床试验操作复杂化。已经发现细菌组成受到DNA分离和采样技术的影响。能够长时间稳定DNA和RNA的粪便收集套件可以帮助解决这个问题。应记录数据收集、排便、样本收集和样本处理之间的时间间隔，因为排便不可预测[41]。
临床研究招募患者可能很困难，如果他们对粪便样本收集持负面看法。之前评估患者对粪便采样态度的研究发现，患者总体上积极参与，但对将样本保存在个人冰箱中有所顾虑。根据研究设计，参与者可能需要在家中私下进行自己的粪便采样，尽管他们可能担心污名化、感染和清洁问题。由熟悉参与者的敬业医生引入研究并促进与临床研究协调员的初始互动，可能会有助于维持招募[42]。
鉴于这些研究严格的排除标准，通过社交媒体招募感兴趣的志愿者也可能有所帮助。另一个主要障碍是这些研究的强度和收集饮食数据的难度。未经授权共享包含个人可识别遗传信息的样本和数据通常是参与者的最大担忧。几次高调的数据泄露增加了这些担忧[43]。在处理参与者不愿收集自己粪便时，文化能力和有效的同意翻译变得尤为重要。一些研究团队通过使用幽默和带有有趣表情符号的视觉招募材料成功克服了这种抵触情绪。完全远程、纵向、观察性临床研究可以根据所需的药物反应结果，使用远程调查和粪便收集套件创建。这使得可以灵活且不引人注目地收集样本，并将其以不引人注目的方式运输到研究实验室[44]。
数据收集和分析
药物微生物组学研究应优先收集混杂因素的数据，如食物和生活习惯、并发疾病、药物治疗和依从性以及其他环境变量。它们还应经过精心设计，以考虑微生物组随时间的波动。揭示微生物组影响的药理学研究应考虑复杂的药物-宿主-微生物相互作用，并收集足够的患者数据以表征患者间和患者内微生物组变异。评估微生物组指标的变化是否解释了时间点、人口统计学或合并症之间反应异质性至关重要[45]。如果在这些研究中未使用受控饮食，则记录食物对肠道菌群的潜在影响至关重要[46]。
可以使用有效的食物频率调查，如自动自管理24小时食物回忆调查(ASA24)，在接近微生物组采样的时间点进行统计调整饮食变化[47]。胃肠道系统中区域微生物变异可能通过肠转运时间或与药物转运蛋白的代谢物竞争影响药物反应，这是药物-微生物组相互作用的潜在混杂因素。作为消化健康或饮食习惯重大变化的替代指标，研究人员可能会考虑使用布里斯托尔粪便量表等工具收集患者的描述性数据。
为了发现、消除或解释混杂效应，研究人员应考虑捕获具有已知微生物影响的其他变量，如运动、家庭宠物、身体质量指数和健康的社会决定因素。由于多种因素，包括数据量和潜在混杂因素、微生物对药物和药物对微生物的潜在影响、重复数据收集和采样、测序方法的选择、复杂的生物信息学以及可以从微生物组样本生成的多种指标，这些研究中的数据分析通常可能很困难[48]。
对于统计功效和研究设计，研究人员应提前选择他们主要的微生物组暴露变量以及他们主要的药物反应结果，如药物有效性或不良药物反应。对于主要目标是评估微生物组对药物代谢的药代动力学影响的研究，与微生物组样本一起进行重复药物水平采样可能是必要的。在微生物组被认为影响临床治疗反应的研究中，测量药物特异性临床反应变量可能更为相关。研究人员通常希望同时监测药物水平和临床药物反应，以区分药代动力学和药效动力学微生物组影响，并确定药物反应特征是否可能与药代动力学变异性相关。
Alpha和beta多样性、分类群、物种或基因的存在或缺失、相对丰度和表达，以及更多，是从微生物组样本中可以获取的多种指标。这可能导致选择自变量时的困惑，但也为探索性分析提供了机会。只要可能，应进行旨在复制观察到的关系的研究，因为使用此数据可能存在虚假相关。从伦理、隐私和人类受试者监管处理的角度来看，研究人员应注意，人类读数可能从肠道微生物组样本中检索，并且可以从粪便样本重建个人基因组[49]。总之，尽管药物微生物组学临床研究面临诸多挑战，但它们通常是特征明确的，可以通过精心设计来处理，并且对于优化药物微生物组学相互作用以改善治疗至关重要。
生物信息学工具和数据库
药物微生物组学数据分析涉及大量测序数据，需要多种不同的生物信息学方法和数据库。生物信息学为您的生态系统提供了一种从基本微生物测序数据到关于其如何影响药物的有用信息的方法。例如，从回收的宏基因组中获得的核苷酸或蛋白质序列将使用NCBI BLAST等生物信息学工具与数据库进行比较[50]。在我的另一个例子中，EFI-相似性网络等比较工具将展示这些比较如何与蛋白质超家族保持一致，以提供有用的功能概况。KEGG数据库是用于功能和系统级研究的基因组信息学数据集的一个极好来源[51]。它包含有关生物体基因组、其化合物和植物化学物质活性的信息。药物微生物组学数据可以使用最近开发的数据库产品进行解释和建模，例如列出已知药物-微生物组相互作用的"药物微生物组学"目录，以及人类代谢组数据库(HMDB)的大量数据，其中包含有关人体内小分子的丰富信息[52]。
在微生物组研究中，结果的可靠性和理解取决于使用标准实践收集和报告数据。在收集微生物组数据时，例如通过饮食习惯、药物使用、宿主的人口统计信息，数据收集的变异已被确定为研究间不一致的最重要原因之一，最终阻碍了可重复性并使跨不同队列比较结果变得困难。为了解决这些问题，已经通过社区共识开发了几种框架，例如最小信息关于任何(x)序列(MIxS)标准和加强微生物组研究组织和报告(STORMS)检查表，这些提供了如何注释和报告元数据的结构化指导。通过遵守这些框架，研究人员将促进透明度，允许数据整合，并促进微生物组研究的稳健荟萃分析。对于药物微生物组学来说，微生物组组成的看似微小变化可能会显著影响药物化合物的代谢，因此获得最佳的元数据实践对于提供可重复和临床相关的信息至关重要[53, 54]。
批判性评估
尽管在理解微生物组-药物相互作用领域取得了显著进展，但当前的证据基础显示出方法学严谨性、转化相关性和可重复性的显著差异。许多经常引用的研究严重依赖临床前模型，特别是无菌或抗生素处理的啮齿动物，这些模型提供了机制见解，但未能充分代表人类微生物组的复杂性、多样性和人际变异性。因此，许多报道的药物-微生物组关联仍处于假设生成阶段，而非临床验证。人类研究虽然数量增加，但通常受到样本量小、人群多样性有限、采样协议不一致和纵向随访不足的限制。此外，大量已发表的发现依赖于相关性分析，而未建立因果关系，导致对临床意义的不确定性[55]。
机器学习和AI工具的快速整合进一步扩展了预测能力，但许多模型存在过拟合、缺乏外部验证和有限可解释性的问题，限制了它们在现实世界治疗决策中的实用性。总体而言，该领域需要标准化方法、更大规模的多中心人类队列和可重复的计算流程，以将描述性观察转化为临床可操作的结论[7]。
已经使用了几种策略来建立药物和微生物组之间的因果关系。动物研究可以提供检查药物和微生物组之间相互作用的方法。无菌或已知微生物动物模型允许检查特定微生物种群对药物代谢以及它们对宿主反应的影响。此外，粪便微生物群移植(FMT)研究允许转移特定的微生物表型，从而在特定微生物种群和药物药代动力学和药效动力学之间建立因果关系。将同位素示踪研究与体外培养系统结合使用来证明微生物生物转化途径也将非常有帮助。最后，包括随机对照试验、纵向队列研究和精心控制的观察性研究在内的人类干预研究对于建立药物微生物组学的临床相关性至关重要。因此，要从单纯的关联进展到机制验证和临床可操作的科学，需要将这些策略与多组学分析相结合[56]。
挑战和局限性
尽管药物微生物组学快速发展，但仍有许多障碍需要克服。与药物基因组学一样，研究尚未标准化到可以比较和重复结果的程度。如果可靠的基于微生物组的生物标志物要在临床上使用，该领域因微生物组的个体差异而变得更加复杂，这需要广泛的验证研究。还需要进一步研究以更深入地阐明生物转化机制，并将各种细菌与生物转化途径联系起来。需要更全面的系统级方法来进一步解释宿主遗传学和微生物组活动之间的复杂关系。
结论
药物微生物组学正迅速成为药物基因组学的重要伙伴，这两个领域正朝着精准医疗的整合、多组学方法发展。人类微生物组，常被称为快速演化的"第二基因组"，对药物的激活、失活、毒性化和宿主通路的调节产生重大影响，最终影响药物的药代动力学和药效动力学。化疗药物、免疫抑制剂、内分泌疗法和前体药物的研究证据记录了微生物组合差异、酶活性能力和生态相互作用作为观察到的个体间差异的促成因素。随着宏基因组学、代谢组学、蛋白质组学和基于AI的计算建模的融合，该领域现在能够以显著的分辨率功能性表型微生物组-药物相互作用，从而构建用于治疗反应、毒性风险和治疗失败的预测模型。总的来说，这些能力创造了一种潜力，可以将临床实践从任意和反复试验的处方过程转变为一种合理和生物学的方法，为合适的人选择合适的药物和剂量。使用微生物组的干预措施，如益生菌、益生元、微生物酶抑制剂和粪便微生物群移植，是提高药物疗效同时将毒性降至最低的有希望的方法。然而，问题仍然存在：微生物组及其组成部分在人与人之间的变异性、微生物生物标志物的有限临床确认，以及采样、测序和生物信息学工作流程中即时的方法学差异和标准化。未来，药物基因组学、药物微生物组学和机器学习预测系统将成为下一代个性化医疗的基础。很快，利用人类的基因架构和实时微生物功能动力学和概况，临床医生可能能够主动选择药物、剂量和针对微生物组的联合治疗，基于实现最佳结果的个性化方式。最终，连接宿主和微生物组的生物学将提升个性化医疗为一种真正基于全球数据的个体化科学，利用人类基因组和"第二基因组"来最大化治疗选择的精确性和患者的整体健康状况。
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