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，研究人员现在能够更好地理解饮食、微生物组和癌症之间的关系。
哈佛大学公共卫生学院临床流行病学与营养学副教授Mingyang Song博士致力于确定营养和靶向肠道微生物的策略，以预防和治疗癌症。在2026年美国癌症研究协会年会（AACR 2026）之前，Technology Networks与Song博士进行了对话，讨论如何将大规模队列和临床试验结合起来，以揭示饮食、肠道微生物组和癌症风险之间的因果联系。他还分享了近期关于食物-微生物组相互作用的发现，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。
整合队列研究和临床试验以揭示饮食-微生物组-癌症的因果通路
您如何将大规模队列研究和基于生物标志物的临床试验结合起来，以揭示饮食、肠道微生物组和癌症风险之间的因果联系？
大型前瞻性队列仍然是人群水平癌症流行病学的支柱，提供了统计功效来检测饮食模式、微生物组特征与疾病结局之间的关联。Song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模式与疾病结局之间的关系，并识别关联”。他补充道：“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。”
对护士健康研究和卫生专业人员随访研究等队列的大型观察性研究，评估了数十年来饮食、生活方式和结直肠癌诊断及死亡率，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，Song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因素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转化潜力”至关重要。
这两种方法共同形成了一个流程：队列识别饮食与癌症发病率之间有希望的关联，而试验则验证这些关联是否反映了真实的生物学机制。
综合研究设计的原则：
- 基于队列的研究能够关联饮食、微生物组特征与癌症结局。
- 临床试验验证改变暴露因素是否会产生因果性生物学变化。
- 整合两种方法可以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剂之一，但确定哪些食物能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，但背后的机制一直难以捉摸。在最近发表于《自然·微生物学》的一项研究中，Song博士及其团队证明，咖啡消费能引起肠道微生物组组成显著且高度特异性的变化。特别是，研究揭示咖啡摄入改变了细菌Lawsonibacter asaccharolyticus的存在和丰度，这种细菌有助于代谢咖啡。由于咖啡的有益效果源于其代谢产物，这项工作为咖啡的习惯性消费与其健康影响之间提供了潜在机制联系。
Song博士强调“咖啡对微生物组有非常显著且特异性的影响”，并指出研究单个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：
- 咖啡引起肠道微生物组成的独特变化。
- 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。
- 研究单个食物可能比分析广泛的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？
目前的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，但可能限制了风险分层的程度。Song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]有可能捕捉到现有筛查工具中未包含的额外信号”，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和扩大筛查范围，结直肠癌可以更早被诊断，更多病例可以被预防。
微生物组衍生的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。
- 整合微生物数据可以提高对高风险个体的识别。
- 增强的模型可以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替代现有的筛查策略。
迈向个性化、基于微生物组的饮食建议之路
您认为我们距离根据一个人的微生物组特征推荐个性化饮食干预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Song博士强调该领域尚未准备好临床实施。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”。尽管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，我们“距离推荐个性化饮食干预还有很长的路要走”，并指出他的团队正在积极利用护士健康研究II（NHS II）的数据来弥补这一差距，该研究包括纵向微生物组采样。
在推荐个性化饮食处方之前，必须建立时间关系——即饮食相关的微生物组变化如何先于或伴随疾病过程。
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。
- 目前的证据更支持人群层面的指导，而非个体化处方。
加速饮食-微生物组-癌症研究的新兴技术
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。Song博士强调代谢组学和蛋白质组学特别强大，因为它们提供了“微生物组的功能性读数”，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。这些算法可以检测出传统统计方法可能遗漏的细微非线性模式。Song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洞察。
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，以理解癌症关联。
- 机器学习能够整合复杂的多组学数据集。
- 空间技术为宿主-微生物相互作用添加了背景分辨率。
- 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演讲的内容？
Song博士即将在AACR上发表的演讲将探讨饮食与微生物组之间的相互关系，这对研究人员来说可能是一个挑战。他指出，这种关系“引发了一个问题：微生物组是否对结直肠癌有独立于饮食的影响？”这个问题是当前领域争论的核心：微生物特征是因果驱动因素、饮食效应的介导者，还是两者兼有？
关于饮食、肠道微生物组和癌症预防之间关联的研究正在迅速发展，Song博士的工作展示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。他的研究结果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，以及改进我们对饮食、微生物组和癌症风险之间机制理解的需要。
关键要点：
- 结合队列研究和临床试验为识别饮食-微生物组-癌症的因果通路提供了框架。
- 微生物组信息风险模型可以增强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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