摘要：肠道微生物群作为一个复杂自适应系统，对人类健康至关重要。为识别与健康相关的肠道核心微生物，作者遵循系统生物学原则，即稳定的关系标志着核心组成部分。作者通过分析2型糖尿病患者高纤维饮食干预的宏基因组数据集和涉及15种疾病的26项病例对照研究，在受饮食干预和疾病干扰的共丰度网络中确定了一组稳定相关的基因组对。这些基因形成了一个“两个竞争功能群（TCGs）”模型，其中一个功能群专门从事纤维发酵和顶酸盐生产，另一个则以毒力和抗生素抗性为特征。基于功能群的方法是具有基因组特异性、数据库独立性和聚焦相互作用的，它识别出了一个作为整体健康指标的核心微生物群特征以及一个用于改善健康的潜在通用靶点。

肠道微生物群类似于一个重要器官，在宿主健康中起着关键作用，影响着宿主从营养代谢到免疫功能和行为等过程。高通量测序技术的进步广泛描述了这个复杂的生态系统，揭示了对其组成和功能的详细见解。然而，传统的分析方法，例如基于分类学和以基因为中心的方法，通常会产生不一致的结果。乳杆菌属或厚壁菌门等分类组在不同的研究中显示出与肥胖或糖尿病等疾病的正相关、负相关或无相关性关系。因此，迫切需要一种新的方法框架以稳健地识别关键微生物组成员成员作为健康维护和疾病管理的生物标志物。

2024年10月7日，上海交通大学和美国罗格斯大学赵立平教授、上海交通大学附属上海市第一人民医院彭永德教授、上海交通大学张晨虹研究院、启东市人民医院施羽主任医师合作在Cell上发表了题为A core microbiome signature as an indicator of health的研究论文。该研究首次找到了人体肠道菌群中的核心成员，这将为人类疾病治疗带来颠覆性突破。

该研究团队自主研发了高分辨率数据挖掘平台。作者通过整合38项来自三大洲、涵盖15种疾病的肠道菌群研究原始数据，首次鉴定出对维持人体健康具有关机键作用的“基石功能群”和“病生功能群”细菌。这两组功能群细菌形成稳定的竞争关系，通过彼此的升降波动影响人体健康，构成“跷跷板”模型，有助于理解肠道菌群与人体健康的关系。以这两组核心细菌作为变量训练的机器学习模型，能够准确判断粪便样本来自疾病或健康个体。该模型能够不受地域、种族或疾病种类的影响，为菌群失调和肠道健康的个性化的定量评估提供了全新的通用标准。该模型还能够通过治疗前的菌群数据，预测多种疾病患者对免疫疗法的个性化反应。

本研究提供了一个新的视角以理解肠道微生物组与人类健康之间的复杂关系，并为未来的研究和应用提供了重要的理论基础和实验数据。TCG模型为理解和研究肠道微生物组提供了全新视角，强调了稳定竞争性互作的两个核心功能群在人类健康中的重要性，在生物标志物、疾病诊断和管理、微生物组精准医学方面具有重要价值。

参考文献：

Guojun Wu, Ting Xu, Naisi Zhao, et al. A core microbiome signature as an indicator of health. Cell 187,1-16. doi: 10.1016/j.cell.2024.09.019