克罗恩病与溃疡性结肠炎中肠道微生物群与血浆胆汁酸及炎症标志物的关联研究

本研究针对炎症性肠病(IBD)发病机制中微生物群-胆汁酸-炎症轴的关键科学问题，通过多组学整合分析揭示了克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC)的特异性生物标志物。研究人员采用机器学习算法对1257例结肠镜检查人群的宏基因组、血浆胆汁酸和炎症蛋白数据进行分析，发现两种IBD亚型均呈现共生微生物减少、次级胆汁酸代谢紊乱和系统性炎症激活的典型特征，为IBD的精准诊断和治疗提供了新的靶点依据。

　　

炎症性肠病(IBD)作为一种复杂的免疫介导性肠道疾病，主要包括克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC)两种亚型。近年来全球IBD发病率持续上升，但其病因和发病机制仍未完全阐明。肠道微生物群在维持肠道稳态中发挥着关键作用，而微生物群的失调与IBD的发生发展密切相关。宿主与微生物群的相互作用产生多种代谢产物，其中胆汁酸代谢产物作为重要的信号分子，在免疫调节和炎症反应中扮演着重要角色。既往研究表明IBD患者存在次级胆汁酸缺乏和初级胆汁酸积累的现象，但这种代谢紊乱与特定微生物种类以及系统性炎症之间的具体关联机制尚不明确。

为了解决这些问题，研究人员在《Scientific Reports》上发表了这项开创性研究，通过对1257例接受结肠镜检查的个体进行多组学分析，揭示了IBD患者中肠道微生物群、血浆胆汁酸谱和炎症标志物之间的复杂相互作用。

本研究采用了多种先进的技术方法：首先利用深度鸟枪法宏基因组测序(shotgun metagenomic sequencing)对粪便微生物群进行物种水平分析，平均测序深度达1亿条读长；采用超高效液相色谱(UPLC)结合质谱技术对63种血浆胆汁酸及其衍生物进行精确定量；使用Olink? INFLAMMATION面板同时检测92种炎症相关蛋白标志物；最后通过机器学习算法和DIABLO多组学整合分析方法挖掘不同数据集间的生物标志物和关联规律。所有样本均来自瑞典丹德吕德医院接受结肠镜检查的个体，并完成了包含277个问题的生活方式问卷调查。

研究人群特征

研究共纳入64例CD患者、55例UC患者和相应数量的年龄、性别匹配的对照组。CD患者中65.6%处于临床缓解期，UC患者中90.9%处于缓解期。CD患者接受免疫调节剂和生物制剂治疗的比例(31.3%和37.5%)高于UC患者(18.2%和10.9%)。实验室检查、教育水平和饮食摄入在各组间相似，但CD患者既往手术比例最高(18.7%)。

各数据集影响因素分析

通过PERMANOVA分析发现，在CD/对照组中，疾病相关协变量对胆汁酸谱和炎症谱有显著影响，但对分类学谱无显著影响；而在UC/对照组中，IBD诊断仅对分类学谱有显著影响。年龄、性别和BMI在所有组别的多种谱系中都是显著影响因素，但经过匹配后组间无显著差异。药物治疗对两个队列的数据集整体多样性都有影响。

CD与对照组的最佳机器学习算法

研究发现使用胆汁酸谱单独或组合所有数据集可获得最佳预测性能。组合所有数据集时，仅需5个特征即可在测试集中达到0.82的准确率，包括与对照组相关的Coprococcus eutactus和Clostridium sp. CAG 167，以及与CD相关的炎症标志物TNF、CCL20和CCL11。

整合组学分析揭示CD中肠道微生物群与血浆胆汁酸和炎症标志物的关联

DIABLO分析显示，微生物群与系统性炎症的整合模型准确度为0.71，揭示了正负两种关联。6种与对照组相关的细菌物种与CCL11和/或CCL20呈负相关，而Flavonifractor plautii和Ruminococcus gnavus则与这些炎症标志物呈正相关。微生物与胆汁酸的整合模型准确度为0.64，且所有关联均为正向。与微生物物种相关的胆汁酸大多也是胆汁酸ML模型中的重要特征。

UC与对照组的最佳机器学习算法

炎症蛋白模型获得了最高准确率(0.78，使用20个特征)，其次是宏基因组数据(0.72，使用10个特征)。选择的10个分类单元中大多数与对照组相关。胆汁酸谱的模型性能较差，最高准确率仅为0.63(使用5个特征)。在最终模型的20个重要炎症标志物中，有12个在UC患者中升高，包括CCL11、CD40、IL-20RA、IL10RA和IL18R1等典型UC相关肽段。

整合组学分析揭示UC中肠道微生物群、血浆胆汁酸和炎症标志物的关联

微生物群与炎症数据整合模型准确度为0.65，大多数分类单元与炎症标志物之间的相关性为负值。唯一检测到的超过0.4的正相关是C. spiroforme与IL-17A之间的关联。与CCL11、IL-17A和TNF负相关的肠道微生物物种在UC患者中均减少，其中Eubacterium sp CAG 38和Akkermansia muciniphila是最具区分性的特征。

研究结论与讨论部分表明，这项横断面研究通过机器学习算法分析了64例CD患者和55例UC患者的肠道微生物群、炎症标志物和血浆胆汁酸特征，并与匹配的对照组进行比较，揭示了新的关联规律。对于CD，所有炎症蛋白特征都与疾病相关，而不同的分类学特征和胆汁酸则与疾病或对照组相关。大多数共生分类学特征与炎症标志物呈负相关，而与胆汁酸呈正相关。对于UC个体，研究人员确定了与疾病或对照组相关的分类单元、胆汁酸和炎症标志物。分类单元与炎症标志物之间的大多数相关性为负，而与所有胆汁酸的相关性为正。

研究发现CD中Coprococcus eutactus与对照组相关而非CD，这与既往研究一致。C. eutactus在促炎饮食和CD个体中减少，但在疾病改善时增加，并与炎症标志物呈负相关。新发现的Clostridium sp. CAG 167作为胃肠道中最有益的细菌之一，在本研究中与对照组相关。炎症标志物与CD呈正相关，包括最重要的标志物TNF、CCL20和CCL11。TNF是CD药物治疗靶点的炎症介质，CCL20先前已被确定为结肠炎相关结直肠癌的促进剂，而CCL11在小鼠模型中诱导结肠炎加重。

11种胆汁酸与CD负相关，3种正相关。其中两种与CD相关的胆汁酸BA41和BA42后被鉴定为7α-羟基-3-氧代-4-胆甾烯酸(7-HOCA)，该物质在色谱图中呈现双峰。7-HOCA此前未发现与CD相关。另一种与CD相关的胆汁酸是鹅去氧胆酸(CDCA)，既往研究显示其在CD中升高。7-HOCA和CDCA都是初级胆汁酸，在分析中与微生物群无相关性。与对照组相关的胆汁酸包括次级胆汁酸石胆酸(LCA)(CDCA的产物)及其衍生物。其中TLCA-3S、ILCA和GLCA-3S不仅是胆汁酸分类模型中最重要的特征，而且与肠道微生物群成员呈现最强的正相关性。

所有与胆汁酸正相关的物种也与炎症负相关，因此这些细菌的减少可能会扰乱胆汁酸代谢并促进炎症。恢复这些物种可能减轻这些紊乱并有助于疾病改善。

在UC队列中，与UC相关的炎症标志物中，CCL11、巨噬细胞相关蛋白CD40、细胞因子IL-20RA、IL10RA和IL18R1都曾被描述为参与UC发病机制的炎症蛋白。与CCL11、IL-17A和TNF负相关的肠道微生物物种在UC患者中均减少，包括Eubacterium sp. CAG 38(此前未发现与UC相关)和具有结肠炎保护作用的黏液降解菌Akkermansia muciniphila。

尽管整合胆汁酸谱和分类学数据的模型准确度较低(0.60)，但E.sp. CAG 38和A. muciniphila与胆汁酸的相关性最强。UC中与肠道物种正相关的大多数胆汁酸在CD模型中也存在，但DCA和3α,12β-二羟基胆烷酸在UC中比在CD中表现出更强的微生物关联。

对于CD和UC，研究观察到一个总体模式：分类学变化主要以共生肠道微生物的减少为特征，如CD中的C. eutactus和Clostridium sp. CAG 167，以及UC中的F. prausnitzii和A. muciniphila。共生肠道微生物也与次级胆汁酸(如ILCA和HDCA)呈现最强的正相关，与炎症标志物(如CCL11)呈负相关，这表明多种共生物种的减少可能导致IBD患者炎症加剧和胆汁酸代谢紊乱。

该研究的优势在于将几种最先进的组学分析方法结合到同一样本中，通过机器学习算法改进了疾病分类。这些数据集的整合为共生微生物减少如何扰乱胆汁酸代谢和加剧炎症提供了新的假设。深度鸟枪法宏基因组测序能够在物种和菌株水平上识别微生物分类单元，优于许多既往研究中使用的16S rRNA测序。Olink炎症面板能够从少量患者血浆样本中同时分析92种蛋白质生物标志物，具有高灵敏度、特异性和精确度。对于血浆胆汁酸分析，与先前IBD和血浆胆汁酸水平研究中使用的HPLC方法相比，UPLC提供了卓越的色谱分辨率，能够区分63种不同的胆汁酸和衍生物。此外，研究还包含了合规率达98.9%的全面问卷调查，捕获了参与者饮食选择、生活方式和肠道习惯的详细信息，并结合内镜下疾病活动状态等客观收集的临床重要数据，增强了研究的稳健性。大样本收集使研究人员能够将CD和UC病例与最相关的对照组进行匹配，最大限度地减少了年龄、性别和BMI对分析的影响。

然而，研究也存在一些局限性。作为横断面研究，只能确定关联性而不能推断因果关系。对照组个体是根据结肠镜检查无病理发现选择的，但由于他们因胃肠道症状被转诊进行结肠镜检查，不能完全归类为绝对健康。几乎所有UC患者都处于缓解期，而34%的CD患者在样本收集时存在活动性炎症。大多数IBD参与者接受药物治疗，而对照组大多未治疗，这意味着一些观察到的差异可能部分反映了药物效应而非疾病特异性特征。

总之，这项研究为IBD的微生物群-胆汁酸-炎症轴提供了重要见解，揭示了CD和UC的特异性生物标志物，并为未来开发针对性的治疗策略奠定了基础。特别是对于CD，两种初级胆汁酸7-HOCA和CDCA作为潜在的生物标志物值得在未来的研究中进一步验证。