全球尺度揭示肠道微生物组在环境与个人健康因子关联中的量化中介作用

《Eco-Environment & Health》：A global-scale framework for quantifying the gut microbiome?s mediating role in environmental and personal determinants of health

为明确肠道微生物组在连接广泛暴露组与疾病风险中的定量中介作用，研究人员开展了全球规模的关联与中介分析，整合了13,463名参与者的暴露、微生物组与健康数据。研究发现，环境与个人因子主要通过众多微小效应的累积影响肠道菌群，并揭示了诸如抗生素降低菌群多样性、而酒精及POPs暴露却增加alpha多样性等预期与反直觉的关联。通过中介分析，研究者定量刻画了菌群在抗生素、蔬菜摄入、POPs等因子与IBS、IBD、过敏等疾病关联中的贡献比例，首次绘制了肠道微生物组在人类暴露组-疾病网络中的量化中介图谱，为评估微生物在环境疾病全球负担中的作用提供了方法学蓝图与系统性框架。

　　

慢性非传染性疾病在全球范围内的负担日益加重，这与环境暴露、个人特征之间错综复杂的相互作用密不可分。在这张复杂的健康关系网中，人类肠道微生物组扮演着至关重要的动态界面角色，它参与外源性物质的代谢、调节宿主免疫并影响生理稳态。因此，这个微生物生态系统的失衡与多种疾病密切相关，包括炎症性肠病(IBD)、代谢紊乱和过敏性疾病。为了有效应对这一问题，迫切需要一个类似于全球疾病负担(Global Burden of Disease, GBD)研究的系统性框架，在全球尺度上剖析这些复杂的、由微生物组介导的通路。

然而，当前的认识存在多个局限。首先，虽然饮食和生活方式对肠道微生物组的影响已被广泛研究，但更广泛的暴露组——包括持续性有机污染物(POPs)、霉菌毒素和城市微生物组等环境因子——的影响仍相对未被充分探索。其次，许多微生物组研究仅在单个城市、地区或国家内开展，这极大地限制了其研究结果的普适性，因为肠道微生物组受到地区间饮食、生活方式和环境暴露差异的深刻影响。再者，对于广泛的环境暴露，缺乏对肠道菌群中介作用的稳健量化，特别是关于微生物组介导了多少比例的暴露总健康效应，这限制了我们对其公共卫生重要性的理解。最后，微生物组数据固有的复杂性需要超越单一指标的多方面分析方法。

为了填补这些关键空白，由华南农业大学国家生猪种业工程技术研究中心等单位的研究人员开展了一项全球规模的关联与中介分析。这项研究基于美国肠道计划(American Gut Project, AGP)中来自全球的13,463名参与者的数据，系统地研究了128种环境与个人特征、10个肠道微生物指标与24种健康结局（包括胃肠道、过敏和代谢疾病）之间的关联。通过解析环境/个人因子的直接效应（不涉及微生物组的伤害通路）与其间接效应（通过改变肠道微生物组运作的通路），该研究为理解这些复杂相互作用提供了定量见解。

该研究主要应用了以下几个关键技术方法：1) 数据集成与处理：从AGP获取参与者的问卷调查和粪便样本数据（包括属水平的OTU表），并通过反向地理编码将坐标转换为城市级信息。从MetaSUB项目获取全球城市微生物组数据，并通过标准化二次抽样创建可比较的城市环境微生物特征谱。从多个公共数据库（如用于空气质量、POPs、气候等）收集环境数据，并对时间变化数据采用采样前三年平均值的标准化时间窗口。2) 微生物组指标计算：使用QIIME2计算Alpha多样性指数（如香农指数、观测特征数）；基于Bray-Curtis相异矩阵进行主坐标分析(PCoA)评估Beta多样性；计算厚壁菌门/拟杆菌门(F/B)比率、革兰氏阳性/阴性(G+/G-)比率，以及风险相关菌、乳酸产生菌和丁酸产生菌的总相对丰度。3) 统计与中介分析：首先通过二元线性回归筛选独立变量与微生物指标/健康结局间的显著关联（错误发现率FDR < 0.05）。随后，对统计学上相关的“独立变量(X)-中介变量(M)-因变量(Y)”三元组进行正式的中介分析，以量化直接效应(X→Y)和间接效应(X→M→Y)，并根据连续或二分类健康结局选用相应的模型（如自举法或Rmediation包）评估间接效应的显著性。

3.1. 肠道微生物组的区域多样性与组成

研究人员首先分析了AGP中13,463名参与者的肠道微生物组数据。Alpha多样性在地理区域间存在显著差异，其中英国参与者的微生物丰富度最高。在美国国内，西部地区的参与者也 consistently 显示出比南部地区更高的Alpha多样性。PERMANOVA分析证实了区域间微生物组成的显著变异，尽管解释的方差比例不大(R²= 0.12)。这种地理变异主要由厚壁菌门和拟杆菌门等优势门，以及拟杆菌属(Bacteroides)和普雷沃菌属(Prevotella)等关键属的相对丰度变化所驱动。例如，澳大利亚和英国参与者的平均F/B比率显著高于美国参与者。

3.2. 影响肠道微生物的环境与个人特征

通过二元线性回归筛选，研究在128个特征与10个微生物指标间发现了390个显著关联（FDR < 0.05，调整后R²> 0.005）。频繁饮酒和空气POPs水平是肠道Alpha多样性最强的正向预测因子。令人惊讶的是，几种传统上被认为有害的暴露，包括酒精、POPs和霉菌毒素脱氧雪腐镰刀菌烯醇(Deoxynivalenol, DON)，均与增加的Alpha多样性相关。然而，深入分析发现，POPs暴露所增加的多样性是由众多机会性病原体或促炎、菌群失调环境标志物（如埃格特菌属Eggerthella、弯曲杆菌属Campylobacter、厌氧球菌属Anaerococcus等）的流行率升高驱动的，表明这是一种“有害的多样性”。抗生素摄入是降低Alpha多样性的首要因素。其他与多样性降低相关的因素包括净辐射、UV指数、PM_2.5和SO₂浓度，以及零食、含糖饮料和加工食品的摄入。

肠道微生物群落结构（Beta多样性）也与一系列环境和个人因素显著相关。主要变异轴PCoA1与有机污染物狄氏剂(Dieldrin)暴露最正相关，与男性、高净辐射、臭氧水平、土壤温度正相关，与近期抗生素使用、高UV指数和PM_2.5暴露负相关。PCoA1与普雷沃菌属和粪球菌属(Coprococcus)丰度正相关，与拟杆菌属和副拟杆菌属(Parabacteroides)丰度负相关。第二变异轴PCoA2主要与PM₁₀暴露相关，与普雷沃菌属正相关，与有益属如粪杆菌属(Faecalibacterium)和布劳特氏菌属(Blautia)负相关。

在整合了MetaSUB城市微生物组数据的1306名参与者子集中，研究发现较高的环境微生物丰富度与肠道中乳酸产生菌的丰度正相关。环境中较高的专性病原体总丰度与肠道Fisher‘s alpha多样性正相关。而环境中较高的抗菌素耐药性基因(ARGs)流行率与人类肠道Fisher’s alpha多样性和观测特征数负相关。

3.3. 肠道微生物组介导环境和个人特征对健康结局的影响

通过正式的中介分析，研究揭示了1129条连接128个环境/个人因子与24种健康结局的显著通路，包括738条部分中介和391条不一致中介。研究重点分析了在肠道微生物组已知扮演重要角色的高流行率胃肠道和过敏疾病，如肠易激综合征(Irritable Bowel Syndrome, IBS)、艰难梭菌感染(Clostridioides difficileInfection, CDI)、炎症性肠病(Inflammatory Bowel Disease, IBD)和季节性过敏。

对于胃肠道疾病，近期抗生素摄入对IBS和CDI表现出强烈的直接不利影响，这些影响部分地由肠道微生物组的有害变化（如Alpha多样性降低、丁酸产生菌减少、风险相关菌增加）所介导，间接通路贡献了总不利效应的2.28%至11.68%。酒精摄入对IBS表现出不一致的中介模式：其直接通路增加风险，但其间接通路（通过增加Alpha多样性和丁酸产生菌）具有保护性，抵消了约4.85%至12.77%的直接伤害。多种环境POPs（如α-六六六、氯丹、狄氏剂等）暴露与IBD风险增加直接相关，并且这种风险部分地（1.47%–15.66%）由POPs暴露导致的肠道Alpha多样性增加所介导，这直接挑战了“多样性越高越好”的范式。

对于过敏性疾病，近期抗生素使用和空气PM_2.5暴露通过直接效应和有害的微生物组改变（如降低Alpha多样性、改变群落结构）加剧季节性过敏风险。相反，健康的饮食和生活方式因素对过敏性疾病 consistently 具有保护作用。较高的蔬菜摄入频率对季节性过敏具有保护性直接效应，并且这种益处部分地（7.69%–13.71%）由肠道Alpha多样性的增加所介导。促进环境暴露的生活方式（如户外运动、运动频率、近期旅行）也与过敏性疾病风险降低相关，其益处部分通过有益的肠道微生物组调节（如增加Alpha多样性、健康相关的群落结构变化）实现。

本研究通过利用大型全球队列量化肠道微生物组的中介作用，增进了对微生物-宿主-环境相互作用的理解。研究的核心发现是暴露组与肠道微生物Alpha多样性之间复杂且常常违反直觉的关系，特别是多种传统有害暴露（酒精、POPs、霉菌毒素DON）与增加的Alpha多样性相关，构成了“Alpha多样性悖论”。研究发现，这种与POPs相关的多样性增加是由机会性和促炎类群的增殖驱动的，代表了一种菌群失调状态，而非健康生态系统。此外，研究证实了环境暴露（如狄氏剂）是驱动肠道Beta多样性的重要因素，使其向与宿主炎症状态相关的普雷沃菌富集状态转变。

虽然许多关联的解释方差(R²)和中介分析中微生物组介导的比例（通常<15%）相对较小，但这与肠道微生物组是一个由众多微小、累积效应塑造的复杂生态系统的模型一致。从公共卫生视角看，即使效应量小，在暴露普遍存在时也可能转化为显著的人群归因风险。

该研究也存在一定局限性，主要包括其横断面设计限制了因果推断、依赖自我报告的健康结局可能引入偏倚、16S rRNA基因测序无法提供物种/菌株水平分辨率或直接功能评估，以及队列参与者主要来自发达国家，与MetaSUB数据的整合仅限于较小子集等。

总之，这项研究通过系统量化肠道微生物组的中介作用，首次提供了连接人类暴露组与健康的通路综合图谱。研究结果强调了微生物组在环境健康中的核心重要性，并为未来研究和开发针对微生物组的干预措施提供了一个稳健的框架和一系列可检验的假设。