综述：人体肠道微生物组的宏基因组学研究：临床应用的近期进展与挑战

本综述系统阐述了宏基因组学（Metagenomics）在肠道微生物组研究中的技术进展，重点探讨了宏分类学（Metataxonomics）和鸟枪法宏基因组学（Shotgun Metagenomics）的应用与局限，并深入分析了样本标准化、数据分析挑战及人工智能（AI）工具在推动其临床转化中的潜力与当前障碍。

　　

The rise of metataxonomics or phylogenetic metagenomics

基于从复杂微生物群落中提取的DNA进行测序的方法，彻底改变了肠道微生物组的研究范式。最初，微生物群落的分类学谱是通过对作为系统发育标记的一个或多个基因的扩增子进行测序（即宏分类学，Metataxonomics）来获得的。例如，对于原核生物，是测序细菌核糖体16S亚基的基因（16S rRNA基因）；对于真核微生物，则是18S亚基的编码基因。这种方法成本相对较低，且拥有庞大的参考数据库，使其成为大规模研究微生物群落组成的强大工具。

Shotgun metagenomics in the study of gut microbiome

鸟枪法宏基因组测序已成为研究不同生态系统微生物的首选方法。其质量和成本效益的持续改善，特别是成本的下降，使其成为一种日益简单、快速且在成本和操作上更可负担的技术。鸟枪法宏基因组学的目的是对样本中存在的所有基因组进行无偏倚的测序，从而能够进行更高分辨率的分析（直至菌株水平），并研究基因内容和功能潜力。与靶向16S rRNA基因的方法相比，它能提供更精确的分类学分配，并能直接获取编码功能基因的信息。然而，这种方法会产生大量复杂的数据，需要强大的生物信息学工具和大量的计算资源来进行分析。

Limitations and challenges in the application of metataxonomics and metagenomics in clinical practice

尽管取得了上述重要进展，宏基因组分析仍面临多重挑战。一方面，数据质量和微生物组分析受到实验、生物和环境因素的影响。其中最相关的因素包括采集的样本类型、使用的程序或试剂盒、保存方法以及所使用的测序技术和平台。例如，有研究报告了粪便样本和直肠拭子样本之间微生物组成的差异。同样，不同的DNA提取方法也会影响微生物群的表征。另一方面，测序本身也存在技术偏差，例如在扩增和测序过程中引入的错误，以及嵌合体的形成。此外，生物信息学分析工具的多样性和缺乏标准化流程也带来了巨大挑战。不同的算法和数据库可能导致相同数据产生不同的结果，这使得研究之间的比较变得复杂，并阻碍了宏基因组分析在临床实践中的标准化和实施。

Statistical methods for microbiome analysis and mass data analysis

除了宏基因组技术固有的挑战之外，微生物组检测数据的分析中的某些元素在方法论上也构成了重大挑战。这类数据的特征是过度离散，即特征（如微生物、代谢通路等）的丰度变异性极大；具有高维度性，可能分析了数千个特征；以及广泛的离散性，在丰度矩阵中存在大量的零值，通常高达90%以上。此外，微生物数据是成分性的，即一个特征的丰度变化会影响其他所有特征的相对丰度。所有这些特性使得标准统计方法的应用变得复杂，需要采用专门的方法。

Artificial intelligence and machine learning

经典的统计方法已被更复杂的方法所取代，例如人工智能（AI）工具。人工智能，特别是机器学习（ML）和深度学习，正在为微生物组研究开辟新的前沿。利用这些工具可以改善对与人类微生物组相关疾病的理解、诊断和治疗。AI能够分析复杂的大型数据集，识别出其他分析方法难以发现的模式和关联。在微生物组学中，AI的应用范围从基于微生物组成或功能特征开发疾病的诊断和预后模型，到发现新的生物标志物，以及理解微生物与宿主之间复杂的相互作用。

Conclusions and future perspectives in the study of the gut microbiome

肠道微生物组的研究借助下一代测序（NGS）技术和生物信息学工具取得了显著进展。然而，它仍然面临一些关键挑战，这些挑战限制了其全部潜力的发挥，特别是在临床应用以及营养和健康等领域。样本采集、保存、提取和分析缺乏标准化协议，引入了较高的技术变异性，这阻碍了研究的可重复性以及不同实验室结果之间的可比性。未来，要克服这些挑战，需要科学界达成共识，制定并严格遵循标准化流程。同时，需要开发更强大、用户友好且经过验证的生物信息学工具，并建立包含宿主 metadata 的全面数据库。人工智能和机器学习技术有望在分析高维数据、识别复杂模式以及建立个性化预测模型方面发挥核心作用，最终推动微生物组分析从研究领域整合到常规临床实践之中，为疾病的预防、诊断和治疗开辟新的道路。