整合的肠道微生物群和代谢组学分析揭示了肥胖患者中氨基酸水平与肠道微生物组成之间的关键关联

《Frontiers in Nutrition》：Integrated gut microbiota and metabolomic profiling reveals key associations between amino acid levels and gut microbial composition in patients with obesity

肥胖患者的肠道菌群在多个分类水平（如门、纲、目）上显著失调，表现为普雷沃菌门（Proteobacteria）和变形菌纲（Gammaproteobacteria）的富集，而拟杆菌门（Bacteroidetes）和放线菌门（Actinobacteria）的减少。血清代谢组学分析发现，28种氨基酸代谢物存在差异，其中肌酐（creatinine）、胍基乙酸（carnosine）和鸟氨酸（ornithine）等代谢物的变化具有显著诊断价值（AUC>0.7）。研究揭示肠道菌群失调与氨基酸代谢失衡（如尿素循环/一氧化氮通路抑制、赖氨酸分解代谢增强）存在关联，提示通过调节菌群或特定氨基酸代谢可能为肥胖治疗提供新策略。

　　肥胖作为一种日益严重的全球性健康问题，其与肠道菌群失调及代谢失衡密切相关。近年来，关于肠道菌群与代谢的相互作用及其在肥胖中的作用已有大量研究，但专门探讨两者关系的文献仍相对有限。本研究旨在通过分析肥胖患者与正常体重人群的肠道菌群组成和血清代谢特征，识别可能的生物标志物和治疗靶点，并探索代谢异常与肠道微生物变化之间的潜在联系。这些发现不仅有助于深入理解肥胖的病理机制，还可能为肥胖的预防和治疗提供新的思路，特别是通过调控肠道菌群或代谢物水平。

### 肠道菌群的结构变化

在本研究中，我们对40名肥胖成人（平均BMI为30.9 ± 2.9 kg/m2）和20名正常体重对照者（平均BMI为21.9 ± 1.7 kg/m2）进行了肠道菌群分析。结果显示，肥胖患者的肠道菌群在多个分类学层级上存在显著差异。在门（phylum）水平上，Proteobacteria的相对丰度在肥胖组中显著增加（AUC = 0.709，95% CI: 0.569–0.848；p = 0.006），而在正常组中，Firmicutes、Bacteroidetes和Actinobacteria的丰度有所下降，但未达到统计学显著性（p > 0.05）。这些门被认为是肠道微生物群的核心组成部分，其丰度的变化可能与肥胖的发展有关。

在纲（class）水平上，Gammaproteobacteria（AUC = 0.712，95% CI: 0.573–0.852；p = 0.009）和Erysipelotrichia（AUC = 0.614，95% CI: 0.471–0.757；p = 0.02）在肥胖组中显著增加，而在Verrucomicrobiae和Coriobacteriia中则相对减少，但未达到显著水平（p < 0.05）。这表明，某些菌群的丰度变化可能与肥胖的病理过程有关。

在目（order）水平上，Enterobacteriales（AUC = 0.734，95% CI: 0.597–0.871；p = 0.008）和Erysipelotrichia（AUC = 0.614，95% CI: 0.471–0.757；p = 0.029）在肥胖组中显著增加，而其他目如Clostridiales的丰度则下降。这一变化提示，肥胖可能与肠道菌群的多样性及结构改变密切相关。

在科（family）水平上，Enterobacteriaceae（AUC = 0.614，95% CI: 0.471–0.757；p = 0.003）在肥胖组中显著增加，可能与肠道菌群失衡有关。而在属（genus）水平上，Escherichia-Shigella（AUC = 0.71，95% CI: 0.565–0.855；p = 0.028）的丰度在肥胖组中明显减少，这可能影响肠道微生态平衡，进而促进肥胖的发生。

在种（species）水平上，Bacteroides fragilis（AUC = 0.733，95% CI: 0.593–0.873；p = 0.016）和Parabacteroides distasonis（AUC = 0.61，95% CI: 0.466–0.754；p = 0.033）在肥胖组中显著增加，提示这些微生物可能作为肥胖相关的生物标志物。而其他几种微生物的丰度则明显下降，这表明肥胖可能通过改变特定菌群的丰度来影响肠道微生态的稳定性。

### 微生物多样性与肥胖的关联

为了进一步探讨肥胖与肠道菌群之间的关系，我们对两种菌群的多样性进行了评估。α多样性指数（如Sobs、Chao1、ACE、Shannon、Simpson、Pielou和PD-tree）在肥胖组中均显著降低（p < 0.05），这表明肥胖患者的肠道微生物群落的丰富度和均匀度都低于正常人群。这一结果支持了肠道微生物多样性与肥胖发展之间的强相关性。

β多样性分析通过主坐标分析（PCoA）进一步揭示了肥胖与正常组之间的结构差异。在门、纲和目水平上，肥胖组与正常组在PCo1轴上表现出明显的分离，且肥胖组内部的离散度较高。而在科、属和种水平上，这种分离变得不那么显著，尤其是在种水平上，两组之间的重叠增加，说明更精细的分类可能不足以反映肥胖对肠道菌群的显著影响。

### 血清代谢物的改变

在代谢物分析方面，我们对60名参与者（包括40名肥胖患者和20名健康对照）进行了非靶向和靶向代谢组学分析。结果表明，肥胖患者的血清中多种代谢物的丰度发生了显著变化，尤其是氨基酸及其衍生物。这些代谢物包括carnosine（log2FC = 1.16，FDR = 0.0016，VIP = 0.707）、creatinine（log2FC = 0.21，FDR = 0.0009，VIP = 2.02）和cystine（log2FC = 0.55，FDR = 0.009，VIP = 1.47），它们的丰度显著增加。而在对照组中，ornithine（log2FC = ?0.59，FDR = 0.0009，VIP = 1.19）、citrulline（log2FC = ?0.59，FDR = 0.0003，VIP = 0.707）、glycine（log2FC = ?0.54，FDR = 0.0003，VIP = 1.41）和serine（log2FC = ?0.38，FDR = 0.0019，VIP = 1.62）的丰度显著下降。这些变化提示，某些代谢物可能作为肥胖的早期诊断标志物。

通过受试者工作特征（ROC）曲线分析，我们进一步评估了这些差异代谢物的诊断潜力。结果显示，一些代谢物如dibutyl phthalate、phthalic anhydride、eucalyptol、vitamin K1、trioxyethylphosphate、glycine、2-chloroacetamide、PI(16:0/18:2)、acetylcarnitine、PI(18:0/20:4)、lysine和2-chloroacetamide具有较高的AUC值（>0.7），表明它们在区分肥胖患者与健康对照方面具有良好的再现性。这些代谢物可能成为肥胖诊断和治疗的潜在生物标志物。

此外，热图分析显示，肥胖患者的氨基酸代谢物（如carnosine、3-methylhistidine、creatinine、ornithine、histidine、citrulline、cystine、glycine和serine）的丰度与对照组存在显著差异。这进一步支持了氨基酸代谢失衡在肥胖中的作用。例如，creatinine的升高可能反映了肌肉代谢的变化或肾功能负担，而carnosine的升高可能与慢性低度炎症有关，这在肥胖的肠道微生态中是一个显著特征。

### 代谢通路的改变

通过KEGG通路分析，我们发现肥胖患者的代谢通路发生了显著变化，尤其是氨基酸合成通路（KEGG map01230）。在这一通路中，芳香族氨基酸（如tryptophan、tyrosine和phenylalanine）和支链氨基酸（BCAAs，如valine、leucine和isoleucine）的丰度发生了变化。例如，在Group A中，tryptophan、tyrosine、isoleucine和glutamine的丰度升高，而phenylalanine、valine、leucine和ornithine的丰度下降，表明代谢通路中存在碳流失衡和氮代谢异常。而在Group B中，tyrosine、phenylalanine和glutamate的丰度升高，tryptophan、valine和leucine的丰度下降，进一步支持了芳香族氨基酸和BCAAs在肥胖中的重要作用。

这些通路的变化不仅反映了代谢失衡，还提示了肠道微生物可能通过影响宿主的氨基酸代谢，进而参与肥胖及其相关代谢紊乱的调控。例如，carnosine和3-methylhistidine的升高可能与炎症反应有关，而ornithine的减少可能与尿素循环和氮代谢的抑制有关。这些发现为肥胖的代谢调控提供了新的视角，并可能为未来的治疗策略提供依据。

### 临床意义与干预方向

本研究的结果表明，肠道微生物群和代谢物水平的变化可能成为肥胖的早期诊断标志物和治疗靶点。通过调控肠道菌群的组成或代谢物水平，可以有效预防和治疗肥胖及其相关代谢紊乱。例如，通过饮食调整或益生菌补充，可以改善肠道菌群的结构，从而促进健康的代谢状态。此外，基于代谢物的个性化干预策略可能为肥胖患者提供更有效的治疗手段。

然而，本研究也存在一些局限性。首先，样本量相对较小（n = 60），可能影响结果的普适性。其次，尽管我们排除了近期使用抗生素或益生菌的参与者，但并未系统记录饮食摄入、体力活动水平等详细的生活方式信息。这些因素可能对肠道菌群和代谢物水平产生影响，进而影响研究结果的准确性。此外，使用16S rRNA测序技术在种水平上的分类分辨率有限，且无法提供充分的功能预测信息。因此，未来的研究应结合宏基因组测序和多组学方法，以获得更全面的微生物和代谢物信息，并探索其潜在的因果关系。

综上所述，本研究揭示了肥胖与肠道菌群及代谢物之间的复杂关系，为肥胖的预防和治疗提供了新的思路。通过调控肠道菌群和代谢物水平，可能实现对肥胖的精准干预。然而，进一步的研究需要更大的样本量和更全面的分析方法，以验证这些发现并探索其在临床实践中的应用价值。