综述：微生物组介导食物代谢的质谱分析：挑战与机遇

这篇综述系统阐述了基于质谱（MS）的技术在解析饮食-微生物组-宿主互作关系中的前沿应用。文章指出人类每天摄入数千种食物分子，但仅靠2万个人类蛋白编码基因无法完成代谢转化，肠道微生物组（含细菌、古菌、真菌等）通过数百万基因的代谢网络成为关键中介。作者团队来自加州大学圣地亚哥分校（UCSD），重点探讨了宏基因组学、代谢组学（metabolomics）和分子网络（GNPS）等技术在发现微生物代谢物（如短链脂肪酸SCFAs）及个性化营养医学中的突破，为慢性疾病防治提供新视角。

　　

微生物组作为膳食代谢的中介者

肠道微生物组是人类消化生态系统中最具可塑性的组成部分。每个人类基因对应着1000-3000个微生物组衍生基因，这些基因来自细菌、古菌、真菌、原生生物和噬菌体等。这个庞大的基因库编码了数以百万计的代谢酶，能够处理人类基因组无法单独代谢的复杂食物分子。例如日本人群因特定微生物的存在，比欧美人群更能高效消化海藻多糖。

饮食塑造肠道微生物群落

"人如其食"的古老谚语在微生物层面得到印证。研究表明，超过50%的婴儿肠道微生物直接来源于食物（如乳制品和母乳）。对2500种食物的宏基因组分析揭示了超过1万个未充分研究的微生物分类单元，凸显了食物源微生物的巨大多样性。不同地域的饮食（如亚马逊狩猎采集者与巴黎餐厅食客）会引入截然不同的分子组合，进而显著改变肠道菌群结构。

肠道微生物膳食代谢的编目

过去十年研究证实，微生物通过发酵产生的短链脂肪酸（SCFAs，包括乙酸、丁酸和丙酸）具有抗炎和免疫调节功能。但仅关注SCFAs会低估特定细菌代谢物（如色氨酸衍生物）对宿主生理的精细调控作用。建立更全面的微生物代谢物数据库，需要整合多组学数据和机器学习算法。

质谱技术在微生物代谢物发现中的应用

现代质谱（MS）技术与生物信息学工具（如MetaboAnalyst、GNPS、XCMS）的联用，使得通过分子网络分析发现未知代谢物成为可能。例如非靶向代谢组学（untargeted metabolomics）可识别食物衍生分子及其微生物转化产物，而稳定同位素标记能追踪特定分子的代谢命运。可重复使用的代谢组学数据标准（如mzML格式）正推动该领域的标准化进程。

挑战与机遇

个性化营养医学面临的核心挑战是人类个体的高度独特性。解决这一难题需要整合深度学习和多变量数据分析，以解析生活方式、微生物组成、宿主遗传和膳食习惯的复杂互作。尽管人工智能在代谢物注释（如SIRIUS算法）方面取得进展，但建立全球范围的饮食代谢物数据库仍需跨学科协作。作为人类生态系统中可干预的代谢环节，微生物组-饮食互作研究为改善健康提供了极具前景的突破口。