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研究人员开发 q3MetaG 系统分析泌尿生殖道微生物组，该方法准确、可重复，为相关研究和临床应用带来新希望。
在人体这个奇妙的 “小宇宙” 里，微生物如同繁星般分布在各个角落，其中泌尿生殖道的微生物群落，对人体健康影响重大。不过，想要深入了解这些微生物并非易事。以往用于生物样本微生物组分析的分子测序方法，大多只能在研究中使用，无法成为临床常用工具。比如，新一代测序（NGS）技术虽然能同时识别多种微生物，但它既耗时又费力，而且成本高昂，还容易出现扩增偏差，导致在分析复杂微生物系统时困难重重。而临床常用的检测方法，像培养法或生物标志物检测法，又存在准确性不足的问题。因此，开发一种能同时适用于研究和临床的先进分子检测系统，迫在眉睫。
为了解决这些难题，英国系统生物学实验室（Systems Biology Laboratory UK）的研究人员 Ben Ferneyhough、Matthew Roddis 等人开展了深入研究。他们开发了一种名为 q3MetaG 的高灵敏度定量第三代宏基因组微生物组分析系统，并将其应用于重新评估无症状女性和男性的泌尿生殖道微生物组。这项研究成果发表在《BMC Urology》杂志上，为泌尿生殖道微生物研究和临床诊断带来了新的曙光。
研究人员在此次研究中运用了多种关键技术方法：
- 样本采集：招募自我报告无症状的男女志愿者，在当地伦理审查委员会批准并获得志愿者书面同意后，使用家庭采样工具包自行采集尿液和阴道拭子样本，确保样本采集的规范性和可靠性。
- DNA 提取：对阴道拭子和尿液样本进行一系列处理，包括细胞回收、宿主细胞裂解、DNA 降解、添加内标、细胞裂解和 DNA 提取等，为后续测序做好准备。
- 纳米孔测序：利用牛津纳米孔技术的长片段测序平台，制备测序文库并进行测序，能够实现高可信度的物种和菌株水平鉴定。
- 数据分析：将测序数据上传到定制的云分析平台，通过质量过滤、比对数据库、算法筛选等步骤，对数据进行深度分析，最终得到微生物的定量信息。
研究结果如下：
- 合成微生物组评估：研究人员使用 q3MetaG 系统分析由十种物种组成的合成微生物群落标准品。结果显示，该方法能够定性识别所有物种，预测的绝对细胞数量与预期值高度一致，且标准差表明其重复性极佳，几乎没有脱靶噪声。同时，对大肠杆菌进行 10× 对数稀释系列分析发现，该方法在检测低至约 1×103细胞 /mL 的细菌物种时仍具有较高准确性，灵敏度远超英国国家医疗服务体系（NHS）培养方法的 1×105细胞 /mL 报告阈值。此外，通过对无菌超纯水的检测，明确了该技术的 “试剂盒微生物组” 信号，主要由一些低丰度细菌组成，总生物量较低。
- 无症状微生物组分析：
- 女性尿液：对 23 名成年女性志愿者的尿液样本分析发现，样本间总生物量差异较大，微生物群落的 α 多样性（Shannon 多样性指数）范围为 0 - 2.5。共鉴定出 76 种不同物种，其中卷曲乳杆菌（Lactobacillus crispatus）和阴道加德纳菌（Gardnerella vaginalis）最为常见。研究还证实了离散尿型（urotypes）的存在，与先前报道的阴道群落状态类型（CST）类似，主要由特定的乳杆菌属物种或阴道加德纳菌主导。
- 阴道：对 20 名无症状女性的阴道拭子样本分析显示，每个样本中细菌细胞数量差异显著，平均每个样本鉴定出 10 种离散生物，共鉴定出 64 种不同物种，其中 50% 也在尿液样本中出现。卷曲乳杆菌同样是最常见的物种，并且阴道和尿液微生物组存在大量重叠，同一捐赠者同一天采集的样本中，两者平均有 65% 的物种相同。
- 时间序列分析：对三名志愿者进行为期一个月经周期的每周尿液和阴道样本深入分析发现，同一人的泌尿和阴道微生物组在大多数测试期间一致性较高，但部分个体的微生物组组成会发生短暂变化，且这些变化在不同部位具有特异性。
- 男性尿液：对 18 名无症状男性志愿者的尿液样本分析显示，男性尿液样本中物种数量较少，9/18 的样本未检测到 > 1,000 细胞 /mL 的生物，平均总生物量比女性尿液样本低约 300 倍。研究确认了男性尿液中存在棒状杆菌属（Corynebacterium）和链球菌属（Streptococcus）的多种物种。
研究结论和讨论：
此次研究开发的 q3MetaG 系统展现出了卓越的性能。它能够准确、可重复地对微生物群落进行定量分析，为研究复杂微生物群落提供了一种可靠的替代方法。通过重新研究无症状泌尿生殖道微生物组，该方法验证了许多之前使用其他技术获得的关键发现，如女性泌尿生殖道中乳杆菌属和阴道加德纳菌的富集、泌尿和阴道微生物种群的高度共性、微生物组在月经周期中的动态变化等。同时，该方法还揭示了男性和女性泌尿生殖道微生物组的差异，以及卷曲乳杆菌菌株在个体内的独特性和共享性。
不过，研究人员也指出，该方法虽然具有诸多优势，但也存在一定局限性。例如，其灵敏度受到测序深度和生物信息学置信阈值的限制，在实验设计和选择检测方法时需要谨慎考虑。此外，该方法依赖于物种水平基因组参考数据库进行分子鉴定，尽管数据库在不断完善，但仍可能无法识别所有微生物。尽管如此，q3MetaG 系统为微生物组研究和临床诊断带来了新的突破，有望在未来进一步改进和完善，为理解微生物与健康、疾病的关系提供更强大的工具，助力临床感染病例中病原体的精准识别和治疗。
