了解饮食如何塑造肠道微生物组，以及这些微生物变化如何影响癌症风险，是癌症预防研究中的一个关键问题。
随着大型人群队列的成熟和多组学技术的进步，研究人员现在能够加深我们对饮食、微生物组和癌症之间关系的理解。
哈佛陈曾熙公共卫生学院临床流行病学与营养学副教授宋明阳博士的目标是，确定针对营养和肠道微生物组的癌症预防与治疗策略。Technology Networks在宋博士于美国癌症研究协会年会（AACR 2026）发表演讲前与他进行了交谈，讨论如何将大规模队列和临床试验结合起来，揭示饮食、肠道微生物组与癌症风险之间的因果联系。他还分享了最新发现揭示了哪些食物—微生物组相互作用，微生物组信息工具如何重塑结直肠癌筛查，以及个性化饮食建议面临的挑战。
整合队列研究与临床试验以揭示饮食—微生物组—癌症因果通路
您如何整合大规模队列研究和基于生物标志物的临床试验，来揭示饮食、肠道微生物组与癌症风险之间的因果联系？
大型前瞻性队列仍然是人群层面癌症流行病学的基础，提供统计效力来检测饮食模式、微生物组特征与疾病结局之间的关联。宋博士解释说，这些数据集使研究人员能够“研究饮食和微生物组的模式与疾病结局的关系，并识别关联”。
“我们利用基于人群的队列研究来识别关联，然后进行临床试验来验证这些观察结果。”——宋明阳博士。
对护士健康研究和卫生专业人员随访研究等队列进行的大规模观察性研究，在数十年间评估了饮食、生活方式和结直肠癌诊断与死亡率，为研究假设提供了丰富的数据集。
然而，仅靠观察性数据无法建立因果关系。为了弥补这一差距，宋博士的团队转向基于生物标志物的临床试验，旨在测试改变饮食或其他暴露是否会产生可测量的微生物组或免疫变化。他指出，这些试验对于“验证这些观察结果并测试其转化潜力”至关重要。
总之，这两种方法形成了一个流程：队列识别出饮食与癌症发病率之间具有前景的关联，而试验则验证这些关联是否反映了真正的生物学机制。
联合研究设计的原则：
- 基于队列的研究能够识别饮食、微生物组特征与癌症结局之间的关联。
- 临床试验验证改变暴露是否会产生因果性生物学变化。
- 整合两种方法可增强机制推断和转化相关性。
- 这一流程加速了可操作的癌症预防策略的识别。
食物和饮料如何塑造微生物组
您的研究揭示了哪些特定食物、饮料或补充剂通过调节微生物组或免疫环境来改变癌症风险？
饮食是肠道微生物组最强大的调节因素之一，但确定哪些食物产生有意义且可重复的效果一直具有挑战性。例如，咖啡摄入与多种癌症风险降低相关，但这些关联背后的机制仍不明确。
在一项近期发表于《自然·微生物学》的研究中，宋博士及其团队证明，咖啡摄入会导致肠道微生物组组成发生显著且高度特异性的变化。特别是，该研究揭示咖啡摄入会改变细菌Lawsonibacter asaccharolyticus的存在和丰度，这种细菌有助于代谢咖啡。由于咖啡的有益作用源于其代谢产物，这项工作为习惯性饮用咖啡与其健康效应之间提供了潜在的机制联系。
宋博士强调，“咖啡对微生物组具有非常显著且特定的影响”，这强调了检查个体饮食成分以及广泛饮食类别的重要性。
饮食对肠道微生物组的调节：
- 咖啡诱导肠道微生物组组成的显著变化。
- 这些微生物变化可能有助于解释咖啡与降低癌症风险之间的流行病学联系。
- 研究个体食物可能比分析广泛饮食模式提供更多的机制见解。
微生物组信息风险模型与结直肠癌筛查的未来
微生物组信息风险模型如何重塑结直肠癌筛查策略？
结直肠癌筛查模型主要纳入人口统计学、生活方式和遗传因素，虽然有用，但可能限制风险分层的程度。宋博士认为，微生物组衍生的生物标志物可以为风险预测增加一个新维度。与炎症、代谢或早期肿瘤发生相关的微生物特征可能捕捉到传统工具遗漏的风险信号。
他指出，“[微生物组信息模型]可以潜在地拾取现有筛查工具未捕捉到的额外信号”，从而提高识别高风险个体的准确性。通过增强风险分层模型并扩大筛查范围，结直肠癌可以更早被诊断，更多病例可以得到预防。
微生物组衍生生物标志物如何改善筛查：
- 微生物组特征可能揭示当前筛查算法中不存在的风险信号。
- 整合微生物数据可提高高风险个体的识别能力。
- 增强的模型可能支持更个性化的筛查方法。
- 基于微生物组的工具可以补充而非取代现有的筛查策略。
个性化、基于微生物组的饮食建议之路
您认为我们距离能够根据一个人的微生物组图谱推荐个性化饮食干预措施以降低其癌症风险还有多远？
尽管对个性化营养的热情日益高涨，但宋博士强调，该领域尚未准备好进行临床实施。他说，主要障碍是“缺乏关于微生物组变化如何影响癌症结局的前瞻性研究”。虽然横断面和短期干预研究提供了有价值的线索，但长期前瞻性数据仍然稀缺。
他解释说，距离推荐个性化饮食干预措施“还有很长的路要走”，并指出他的团队正在积极利用护士健康研究II的数据来弥补这一差距，该研究包括纵向微生物组采样。
建立时间关系——与饮食相关的微生物组变化如何先于或伴随疾病过程——是推荐个性化饮食处方之前必不可少的。
个性化营养之路上的挑战：
- 将微生物组变化与癌症结局联系起来的前瞻性证据仍然有限。
- 像NHS II这样的纵向数据集对于建立时间关系至关重要。
- 个性化饮食建议需要经过验证的因果通路。
- 当前证据更支持人群层面的指导而非个性化处方。
新兴技术加速饮食—微生物组—癌症研究
您认为哪些新兴技术，如空间蛋白质组学、代谢组学或机器学习，对于推动饮食—微生物组癌症预防研究最令人兴奋？
饮食—微生物组相互作用的复杂性需要能够捕捉微生物生态系统多个维度的工具。宋博士强调了代谢组学和蛋白质组学特别强大，因为它们提供了“微生物组的功能读数”，揭示了微生物活动如何影响宿主代谢和免疫通路。
同时，机器学习在整合跨队列、试验和多组学平台的高维数据方面变得不可或缺。这些算法可以检测传统统计方法可能忽略的微妙非线性模式。宋博士强调，机器学习帮助研究人员“整合极其复杂的数据，以更好地识别模式”，从而实现更精确的机制见解。
推动下一波发现的技术：
- 代谢组学和蛋白质组学揭示功能性微生物输出，以了解癌症关联。
- 机器学习能够整合复杂的多组学数据集。
- 空间技术为宿主—微生物相互作用增加背景分辨率。
- 这些工具共同支持更机制性和预测性的研究框架。
饮食、微生物组与结直肠癌：AACR 2026预览
您能否透露一些关于您在AACR 2026上的演讲内容？
宋博士即将发表的AACR演讲将探讨饮食与微生物组之间的相互关联关系，这对研究人员来说可能难以厘清。他指出，这种关系“引发了关于微生物组是否对结直肠癌具有独立于饮食的影响的问题”。这个问题处于该领域持续辩论的核心：微生物特征究竟是因果驱动因素、饮食效应的中介，还是两者兼有？
关于饮食、肠道微生物组与癌症预防之间关联的研究正在迅速发展，宋博士的工作体现了如何将大规模队列和转化试验结合起来以揭示因果通路。他的发现强调了咖啡等特定食物对微生物组组成的深远影响，微生物组信息风险模型增强结直肠癌筛查的潜力，以及需要完善我们对饮食、微生物组与癌症风险之间联系的机制理解。
关键要点：
- 将队列研究与临床试验相结合，为识别饮食—微生物组—癌症因果通路提供了一个框架。
- 微生物组信息风险模型可提高结直肠癌筛查的准确性。
- 厘清饮食—微生物组相互作用是未来癌症预防策略的核心挑战。
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