阴道微生物组特征预测沙眼衣原体（CT）感染女性上生殖道扩散的机制研究

这篇研究揭示了阴道微生物组（CVM）组成与沙眼衣原体（CT）上生殖道扩散的关联。通过16S rRNA测序分析高危女性队列（TRAC），发现13个微生物特征（包括CT ASV丰度）可预测子宫内膜感染（AUC=0.72），且与宫颈细胞因子（如CXCL10、IL-17A）水平正相关。研究提出CVM可能通过营养竞争（如色氨酸代谢）、破坏宫颈上皮完整性或调节宿主免疫（如Th17反应）间接促进CT扩散，为开发非侵入性生物标志物和靶向干预提供新思路。

　　

ABSTRACT

沙眼衣原体（CT）感染若扩散至上生殖道（如子宫内膜），可能导致盆腔炎性疾病（PID）和不孕等严重后果。研究团队通过分析高危女性队列（TRAC）的阴道样本，发现宫颈CT负荷（通过16S rRNA的CT ASV丰度反映）是预测上生殖道感染的关键指标（AUC=0.73）。此外，13个微生物特征（包括_{Lactobacillus iners}亚种和_{Butyrivibrio hungatei}等）联合预测的准确性达AUC=0.72。这些微生物与促炎细胞因子（如CXCL10、IL-17A）水平呈正相关，提示其可能通过直接（营养限制）或间接（免疫调节）机制影响CT扩散。

INTRODUCTION

CT是全球最常见的性传播细菌感染，年轻女性风险最高。既往研究表明，阴道微生物组（CVM）的社区状态类型（CST）与CT易感性相关：_{Lactobacillus crispatus}主导的CST I具有保护作用，而厌氧菌富集的CST IV可能通过产生吲哚（帮助CT抵抗IFN-γ介导的色氨酸耗竭）或短链脂肪酸（SCFAs）破坏上皮屏障。然而，CVM如何影响CT上生殖道扩散尚不明确。

RESULTS

分类与微生物组特征

TRAC队列中，220名女性分为CT阴性（CT?）、宫颈CT阳性（Endo?）和宫颈-子宫内膜CT阳性（Endo+）三组。16S rRNA测序显示，CST III（_{L. iners}主导）和CST IV（高多样性）占主导（83.2%）。尽管整体α多样性无组间差异，但sPLS-DA分析发现CT ASV是区分Endo+与Endo?的核心因素（AUC从0.74降至0.55若排除CT ASV）。

预测性微生物标志物

随机森林分析鉴定出13个ASV标志物，包括4个Endo+富集菌（如CT ASV和_{Syntrophococcus sucromutans}）及9个Endo?富集菌（如_{Haemophilus haemolyticus}和_Sutterella spp.）。值得注意的是，_{Ca. Mycoplasma girerdii}（阴道毛滴虫共生体）的减少与CT扩散相关，可能反映其对宿主Th17反应的调控作用。

免疫关联机制

CCA分析显示，13个ASV与宫颈分泌的7种细胞因子（如CXCL10、IL-17A）显著正相关（典型相关系数=0.58）。尤其CT ASV与细胞因子水平单独关联性较强（r=0.49），表明微生物组可能通过激活局部炎症促进CT扩散。

DISCUSSION

本研究发现CT宫颈负荷是上生殖道感染的最强预测因子，支持临床中定量检测的价值。微生物组的作用可能通过多重机制：（1）_Prevotella等厌氧菌提供吲哚帮助CT逃逸免疫；（2）_Sutterella减少可能削弱黏膜Th17保护；（3）_{B. hungatei}产生的丁酸盐破坏上皮屏障。局限性包括缺乏治疗前基线样本和功能验证，未来需结合代谢组学（如色氨酸代谢物）和宿主转录组深化机制研究。

MATERIALS AND METHODS

研究纳入246名18-35岁高危女性，通过NAAT确诊感染状态。阴道样本经16S rRNA V4区测序（Illumina NextSeq 500），USEARCH生成ASV并进行CLR转化。统计分析采用MaAsLin2（差异丰度）、sPLS-DA（组间区分）和随机森林（标志物筛选），均经过多重检验校正。

创新与展望

该研究首次建立CVM与CT上生殖道扩散的预测模型，为开发非侵入性诊断工具（如宫颈拭子多组学检测）奠定基础。靶向调控特定微生物（如补充_{L. crispatus}）或联合免疫调节（如阻断IL-17A）可能成为预防CT后遗症的新策略。