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Nature Medicine|多组学整合破局:微生物-代谢轴如何重塑2型糖尿病精准诊疗?

发布时间:2025-04-18

在2型糖尿病(T2D)的精准诊疗中,代谢组学与肠道菌群的动态互作机制长期存在解析盲区。传统方法受限于单一组学数据整合能力不足,难以系统揭示宿主-微生物共代谢网络对糖代谢失衡的调控作用。

2025年4月8日复旦大学人类表型组研究院吴浩团队等在Nature Medicine(IF 58.7)上发表了题为“Microbiome–metabolome dynamics associated with impaired glucose control and responses to lifestyle changes”的研究文章,通过多队列代谢组学与宏基因组学联合分析,结合机器学习建模,首次构建了肠道菌群与血液代谢物的动态关联图谱,锁定143种微生物相关代谢物为T2D关键标志物,并证明生活方式干预可特异性调控代谢轴,为糖尿病个性化管理提供了全新靶点。

01、流程图

图1 研究设计和数据收集策略(图源:Wu, et al., Nat Med, 2025)

02、多队列建模揭示菌群代谢调控权重

为解析糖尿病代谢紊乱的分子机制,研究者从瑞典两大前瞻性队列(IGT与SCAPIS,共1,167例)出发,基于梯度提升决策树(GBDT)模型,系统评估了临床指标、饮食数据与1,427个宏基因组物种(MGS)对978种血浆代谢物的预测能力。结果显示,肠道菌群独立解释了29.4%的代谢组变异(图2),显著高于健康人群,提示糖尿病状态下微生物代谢调控异常放大。其中197种代谢物与菌群高度关联,包括苯乙酸谷氨酰胺、马尿酸等关键分子。

图2 微生物组相关代谢物的鲁棒预测(图源:Wu, et al., Nat Med, 2025)

03、五大策略交叉验证微生物代谢物可靠性

为进一步验证微生物代谢物的可靠性,研究团队采用五大策略交叉验证:跨流程(Canopy/Kraken 2/MetaPhlAn 4)一致性分析(R=0.95-0.97);多算法(GBDT/随机森林)验证;功能基因关联对比;跨人群(以色列/英国双胞胎队列)复现(R=0.74);无菌小鼠模型验证(54.5%代谢物显著差异)。值得注意的是,无菌小鼠实验证实了菌群对异戊酰甘氨酸、吲哚丙酸等代谢物的直接调控,为因果推断提供了关键证据(图2)。

04、代谢物分型锁定糖尿病异质性标志

通过病例对照分析,研究者筛选出502种与糖代谢异常显著相关的代谢物(图3),其中143种与菌群互作,包含脂质(61.6%)、氨基酸(31.2%)及异源物质(7.2%)。随机森林模型显示,基于微生物代谢物的分类器(AUC=0.83)显著优于传统FINDRISC评分(AUC=0.65),凸显代谢组标志物的临床潜力。研究进一步发现,肥胖相关代谢物(如皮质醇)与空腹血糖异常(IFG)高度重叠,而胰岛素抵抗相关分子(如α-酮丁酸)则特异性富集于糖耐量受损(IGT)亚组,揭示了糖尿病异质性背后的分子分型规律。

图3 血糖控制受损和合并症的不同亚组的分子特征(图源:Wu, et al., Nat Med, 2025)

05、关键菌群-代谢轴的双向调控机制解析

在机制层面,SHAP值分析锁定关键菌群-代谢物互作节点:H. microfluidus与B. wexlerae通过马尿酸双向调控,介导21.1%的菌群互作效应(图4)。这一发现通过中国运动员队列的独立验证,证实了跨人群普适性。

图4 解释葡萄糖耐受不良的肠道微生物特征(图源:Wu, et al., Nat Med, 2025)

06、生活方式干预的代谢调控异质性

干预试验表明,短期饮食(高蛋白低碳水)与运动对代谢轴的调控呈现显著异质性——32种代谢物(如支链脂肪酸)可被双干预逆转,而马尿酸等分子需长期运动累积效应(图5)。这提示组合式生活方式干预可能实现代谢网络最优调控。

图5 糖尿病前期和T2D相关代谢物对2周饮食干预或运动前后的反应

(图源:Wu, et al., Nat Med, 2025)

07、拜谱小结

本研究通过多维度代谢组-宏基因组整合分析,系统解析了糖尿病进程中微生物代谢轴的重编程规律,为靶向菌群的个性化干预提供了分子地图。质谱技术作为该研究的核心支撑,实现了千余种代谢物的高灵敏检测,尤其在低丰度微生物衍生分子的定量中展现关键价值。

拜谱生物作为一家国内领先的多组学服务公司,可提供蛋白组、修饰组、代谢组、转录组等多组学检测服务。针对不同样本和研究领域推出了拜谱特色多组学整体解决方案,围绕肠道微生物等研究,拜谱生物可提供16s、宏基因组、宏转录组、深度宏蛋白质组、代谢组学等多组学服务,实现了微生物群落丰度-基因-蛋白-代谢-功能的完整解析,为微生物组研究提供了无限可能,欢迎大家咨询!

参考文献:

Wu H, Lv B, Zhi L, et al. Microbiome-metabolome dynamics associated with impaired glucose control and responses to lifestyle changes. Nat Med. 2025 Apr 8. doi: 10.1038/s41591-025-03642-6.