复发性流产患者子宫内膜微生物组研究：菌群失衡与网络脆弱性的机制探索

本研究通过子宫内膜微生物组检测（EMMA）技术，揭示了复发性流产（RPL）患者子宫内膜微生物组的特征性改变：乳酸杆菌（Lactobacillus）丰度降低，致病菌（如加德纳菌Gardnerella、链球菌Streptococcus）显著增加，并通过机器学习筛选出链球菌属、金黄杆菌属（Chryseobacterium）和梭杆菌属（Fusobacterium）等关键菌属。微生物网络分析进一步表明RPL患者的菌群结构脆弱性，为阐释流产机制提供了新视角。

　　

摘要

本研究聚焦复发性流产（RPL）与子宫内膜微生物组的关联，通过16S rRNA测序技术分析89例RPL患者和33例对照组的子宫内膜样本。结果显示，两组α多样性无显著差异，但β多样性存在明显分离（P=0.039）。RPL组乳酸杆菌（Lactobacillus）丰度显著降低，而加德纳菌（Gardnerella）、葡萄球菌（Staphylococcus）和链球菌（Streptococcus）等致病菌富集。机器学习模型鉴定出链球菌属、金黄杆菌属和梭杆菌属为RPL核心菌属（AUC=0.762）。微生物共现网络分析揭示RPL组菌群结构脆弱，模块枢纽和连接节点缺失，随机移除节点后网络迅速崩溃，提示生态稳定性受损。

引言

传统观点认为子宫是无菌环境，但近年研究发现子宫内膜存在复杂微生物群落。乳酸杆菌主导的菌群与良好妊娠结局相关，而菌群失衡可能通过诱发异常免疫反应导致流产。RPL病因复杂，约50%病例无法明确病因，微生物组研究为阐释其机制提供了新思路。

材料与方法

研究纳入122例患者，采集分泌中期子宫内膜样本，采用EMMA技术进行16S rRNA测序。生物信息学分析包括α/β多样性评估、差异菌群筛选（LEfSe法）和机器学习建模（LASSO、SVM、随机森林）。微生物网络通过ggClusterNet包构建，评估拓扑角色和鲁棒性。

结果

菌群组成差异

• •

  门水平：RPL组放线菌门（Actinobacteria）增加，拟杆菌门（Bacteroidetes）减少

• •

  属水平：对照组乳酸杆菌占比60.7%，RPL组降至42.3%，而加德纳菌（3.1%→8.9%）和链球菌（1.8%→5.4%）显著升高

• •

  绝对丰度：RPL组所有分类水平菌载量均高于对照组

机器学习特征筛选

三算法共同鉴定出链球菌属（OR=2.34）、金黄杆菌属（OR=1.87）和梭杆菌属（OR=0.62），其中梭杆菌显示保护性作用。

网络脆弱性

对照组菌群网络含4个模块枢纽和3个连接节点，而RPL组无关键枢纽。随机移除20%节点时，RPL组自然连通性下降速度较对照组快2.3倍，靶向移除枢纽节点后其物种流失加速更显著。

讨论

致病机制

• •

  乳酸杆菌减少导致酸性环境破坏和免疫调节功能丧失

• •

  链球菌可能通过激活NF-κB通路诱发炎症

• •

  加德纳菌生物膜形成可能促进其他病原体定植

临床意义

研究首次提出子宫内膜微生物网络稳定性概念，其脆弱性与RPL发生密切相关。金黄杆菌属和梭杆菌属的发现为新型生物标志物开发提供线索。

局限性与展望**

样本量较小且为单中心研究，未来需结合代谢组学分析菌群功能。针对关键菌属的干预策略（如益生菌移植）值得探索。

（注：全文严格依据原文数据缩编，未添加非文献支持内容）