综述：微生物组分析在老年神经精神疾病患者中的应用价值：一项范围综述

《Translational Psychiatry》：The usefulness of microbiome profiling for geriatric patients with neuropsychiatric conditions: a scoping review

本综述系统评估了微生物组分析在老年神经精神疾病诊断和预后模型中的应用前景。文章指出，尽管阿尔茨海默病（AD）和帕金森病（PD）的研究已显示肠道菌群标志物（如丁酸盐产生菌减少）具有良好预测价值（AUC最高达0.96-1.00），但当前研究存在样本量小、方法学不统一等局限。未来需通过多中心纵向研究和多组学技术（如代谢组学）验证模型临床适用性。

　　

引言：老年神经精神疾病的诊断挑战与新机遇

随着全球人口老龄化，痴呆、帕金森病（PD）和老年抑郁症等神经精神疾病的患病率急剧上升，给医疗系统带来巨大压力。神经精神疾病涵盖精神疾病和神经退行性疾病，其认知、情感和行为症状相互重叠，导致老年患者难以获得准确诊断。当前诊断方法受限于缺乏可靠的生物标志物，往往依赖神经影像学和脑脊液（CSF）分析等昂贵且有创的检查，可能延误治疗时机。因此，亟需开发创新、微创的诊断工具，以提高老年神经精神疾病诊断的准确性、可及性和及时性。肠道微生物组分析作为一种非侵入性、基于粪便采样的技术，为探索肠道微生物与大脑之间的动态关系提供了新途径。越来越多的证据表明，肠道微生物通过产生代谢物和神经递质（如短链脂肪酸）影响脑功能和免疫反应，其失衡可能与多种疾病相关。本研究通过范围综述，首次系统梳理了微生物组分析在老年神经精神疾病诊断和预后模型中的应用现状，为未来临床转化提供框架。

方法：系统性文献检索与数据提取策略

本综述严格遵循JBI范围综述方法学，并依据PRISMA-ScR指南进行报告。通过检索MEDLINE、PsycINFO、SCOPUS和EMBASE四个数据库，最终纳入31项研究。研究筛选由两名独立评审员完成，重点关注使用微生物组分析构建诊断或预后模型的原始研究或荟萃分析。数据提取涵盖研究设计、人群特征、微生物组分析技术（如16S rRNA基因测序、宏基因组测序）、模型类型（如随机森林）及性能指标（如AUC值）。

结果：微生物组模型在特定疾病中的表现与局限

阿尔茨海默病及相关认知障碍

在12项针对阿尔茨海默病（AD）和轻度认知障碍（MCI）的研究中，模型性能差异显著。一项小样本研究利用2个肠道菌属和4种代谢物区分AD与健康对照（HCs），AUC高达0.96；而一项纳入2758个样本的荟萃分析AUC为0.77。值得注意的是，两项研究尝试用微生物组预测AD生物标志物状态：其中一项基于PET淀粉样蛋白状态达到AUC=0.90，另一项对CSF淀粉样蛋白和Tau蛋白的预测能力较弱（AUC=0.63–0.64）。预后模型显示突出潜力，如一项研究预测MCI向AD的4年转化率AUC=0.97，另一项模型对MCI快速进展的预测甚至达到完美准确度（AUC=1.00）。

帕金森病及其他帕金森综合征

12项PD研究中，区分PD与HCs的AUC范围为0.63–0.97。模型输入特征多样，包括噬菌体丰度、生物合成基因簇（BGCs）及便秘严重程度等临床指标。一项采用实时PCR技术的研究识别出25个肠道微生物基因标记，可有效区分PD与多系统萎缩（MSA）、AD等疾病（AUC=0.83–0.91）。预后方面，微生物组模型在预测早期PD进展时优于临床模型（AUC=0.80），而酪氨酸脱羧酶（tyrDC）基因成为左旋多巴反应性的强生物标志物（AUC=0.95）。

抑郁症与精神分裂症

三项老年抑郁症研究中，结合肠道菌群和血清炎症细胞因子的模型对晚发性抑郁症的区分能力优异（AUC=0.96）。另一研究通过基线微生物组预测抗抑郁治疗 remission（AUC=0.86），并发现缓解者菌属水平显著变化。唯一的精神分裂症研究仅用5个菌属即实现患者与HCs的高精度区分（AUC=0.96）。

讨论：从模型潜力到临床应用的路径与挑战

微生物组影响脑功能的机制涉及免疫调节、迷走神经活性、色氨酸代谢及微生物代谢物（如短链脂肪酸）的释放。然而，当前证据仅支持关联性而非因果关系。研究普遍存在局限性：样本量小、地域单一（中国占16/31）、缺乏饮食控制，且以横断面设计为主。方法学上，16S rRNA测序因成本低成为主流，但引物差异可能导致结果不一致；宏基因组测序能提供物种级分辨率和功能信息，但临床推广需平衡成本效益。值得注意的是，丁酸盐产生菌减少等微生物特征在AD、PD及精神疾病中呈跨诊断共性，可能限制模型对重叠疾病（如PD伴发抑郁）的区分能力。未来研究应聚焦多中心纵向队列，整合代谢组学等多组学数据，并探索实时PCR等快速临床检测技术的应用。

结论：微生物组研究的临床转化前景

微生物组分析在老年神经精神疾病的诊断和预后模型中展现出显著潜力，尤其在疾病早期识别和治疗反应预测方面。通过深化对肠道微生物调控神经递质代谢机制的理解，有望推动精准诊疗策略的发展。未来需通过大规模验证研究，将实验室发现转化为可临床应用的生物标志物体系。