术前肠道菌群特征预测腹部手术后手术部位感染：基于肠型特征(ESs)的创新研究

本研究针对腹部手术后手术部位感染(SSI)的预防难题，通过前瞻性队列分析133例患者的术前直肠菌群，首次应用肠型特征(ESs)模型将复杂菌群简化为五种可量化模式。研究发现以厚壁菌门(ES-Firm)与普雷沃菌(ES-Prev)比值为核心的ES-Firm-Prev ratio可独立预测SSI风险(OR=1.35, p=0.005)，为术前风险评估提供了新型微生物标志物。

　　

研究背景与科学问题

在全球每年超过3亿例手术中，手术部位感染(SSI)始终是困扰外科领域的重大并发症，腹部手术后的SSI发生率高达10%。尽管已有多种预防措施，但传统风险评估模型仍存在明显局限。近年研究发现，肠道微生物组作为人体"第二基因组"，其失衡状态与感染风险密切相关——例如危重患者中肠杆菌科富集与院内感染相关，造血干细胞移植患者中肠球菌优势与菌血症风险相关。然而，现有研究多聚焦于术后菌群变化或特定菌种分析，且受个体差异大、样本异质性高等因素制约，难以建立普适性预测模型。

技术方法创新

研究团队采用标准化直肠黏膜拭子采样结合16S rRNA(V5/V6区)测序技术，对133例择期腹部手术患者进行术前菌群分析。通过非负矩阵分解算法(NMF)将50个高质量菌属划分为5种肠型特征(ESs)：拟杆菌(ES-Bact)、双歧杆菌(ES-Bifi)、埃希菌(ES-Esch)、普雷沃菌(ES-Prev)和厚壁菌门(ES-Firm)主导型。采用机器学习(XGBoost等8种算法)和多元逻辑回归验证预测效能，并通过PICRUSt2³⁵进行功能注释分析。

关键研究发现

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   肠型特征与SSI的强关联性

   通过比较90例无感染与10例SSI患者的菌群特征，发现ES-Firm相对丰度在SSI组显著升高(27.7% vs 21.9%, p=0.021)，而ES-Prev则显著降低(0% vs 16%, p=0.003)。创新性提出的ES-Firm-Prev ratio在SSI组中位数达8.24(非SSI组仅0.21)，呈现极显著差异(p=0.001)。

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   机器学习验证预测效能

   XGBoost模型显示手术时长、ES-Firm-Prev ratio和开腹手术是SSI三大预测因子。SHAP值分析证实ES-Firm-Prev ratio的贡献度仅次于手术时长，其OR值经多因素校正后仍保持1.35(95%CI 1.09-1.66, p=0.005)。

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   潜在机制探索

   功能分析揭示ES-Firm-Prev ratio阳性患者显著富集淀粉/蔗糖代谢和丙酮酸代谢通路相关酶，而阴性患者则更多表达叶酸合成等辅助因子生物合成通路酶。这提示普雷沃菌可能通过维持叶酸供给增强免疫防御，而厚壁菌门优势或促进条件致病菌利用简单糖类增殖。

研究价值与临床意义

该研究首次将Frioux等提出的肠型特征模型应用于围手术期管理，突破传统菌群研究的"高维度、低重现性"困境。ES-Firm-Prev ratio作为可量化、可操作的术前指标，具有三重创新价值：(1)采样便捷性——室温保存的直肠拭子即可获得稳定数据；(2)预测特异性——不受手术类型干扰；(3)干预可行性——通过饮食调节或益生菌干预可能改变风险。作者建议未来研究可探索：(1)扩大样本验证跨种族适用性；(2)开发快速检测试剂盒；(3)开展菌群定向预防试验。这项发表于《Open Forum Infectious Diseases》的成果，为精准外科感染防控开辟了新路径。