自闭症谱系障碍相关简化肠道菌群的动态共生互作计算机模拟研究及其症状关联分析

本研究针对自闭症谱系障碍(ASD)肠道菌群特征不一致的难题，通过整合机器学习(ML)预测与计算机模拟(in silico)技术，构建简化菌群代谢模型(COBRA)，揭示高纤维饮食促进菌群互惠共生而西方饮食诱发竞争/寄生关系的动态规律，并证实氧气可显著改变菌群互作模式，为ASD微生物标志物识别和饮食干预提供了机制性解释。

　　

肠道微生物与人类健康的关系已成为生命科学前沿热点，其中自闭症谱系障碍(ASD)与肠道菌群的关联研究尤为引人注目。尽管大量研究表明ASD患者存在肠道菌群失调(dysbiosis)，但不同研究间存在显著不一致性，特别是关于特定菌门如厚壁菌门/拟杆菌门(Bacillota/Bacteroidota)比例的作用争议不断。这种混乱局面部分源于传统实验方法难以追踪复杂微生物代谢交换，而单纯机器学习(ML)模型虽能识别预测性菌属，却缺乏生物学机制解释。

针对这一科学瓶颈，Tecnologico de Monterrey的Juan Manuel Olaguez-Gonzalez团队在《Computational and Structural Biotechnology Journal》发表创新研究。该工作首次将机器学习预测与约束性代谢网络重建分析(COBRA)相结合，对14个ASD相关菌属构建简化群落模型，系统模拟不同饮食条件和氧环境下的微生物互作动力学。研究突破传统仅关注菌群丰度的局限，从代谢互作角度为ASD菌群特征提供了全新解释框架。

关键技术方法包括：1) 基于前期ML分类器筛选的14个预测菌属(源自Ding等队列数据)，通过AGORA2数据库选择代表性菌株；2) 采用微生物建模工具箱进行成对代谢交换分析；3) 利用COBRA框架实施四种饮食场景(高纤维/西方饮食×有氧/缺氧)的流量平衡分析(FBA)；4) 通过生长差异阈值(12%)定量菌间互作类型；5) 结合主成分分析(PCA)和桑基图可视化复杂互作网络。

高纤维无氧环境(HFNO)促进菌群和谐共生

模拟显示该条件下互惠共生(mutualism)占比最高，产丁酸盐的Roseburia和Faecalibacterium作为主要代谢物"供给者"，驱动群落稳定性。特别值得注意的是，益生菌Bifidobacterium longum在此环境中生长最佳，与临床观察到的ASD儿童该菌缺失现象相呼应。

氧气介入打破菌群平衡

含氧条件(HFO/WDO)显著减少互惠互作，使Bifidobacterium等有益菌转为"寄生供给者"，其生长受抑制。这与结肠病理状态下的氧渗漏现象高度吻合，提示肠道屏障损伤可能通过改变氧环境加剧ASD相关菌群失调。

西方饮食诱发"代谢战争"

高脂高糖的西方饮食(WD)环境下，竞争性和寄生性互作占主导地位。在无氧条件(WDNO)下，Roseburia反常地成为主要"寄生供给者"；而当加入氧气(WDO)时，菌群互作多样性急剧下降，形成以 Bacteroides 为核心的竞争格局，导致抗炎代谢物(如SCFAs)合成受阻。

微生物互作网络揭示ASD潜在机制

桑基图分析显示，不同饮食塑造独特的互作模式：HFNO形成密集的互利网络，而WDO则呈现碎片化的竞争关系。特别发现Intestinibacter和Anaerobutyricum在多场景中作为"寄生接受者"，提示这些ML预测菌属可能通过"窃取"其他菌的代谢物影响神经发育。

这项研究开创性地将计算生物学与机器学习预测相结合，首次从代谢互作角度阐释了ASD肠道菌群失衡的动力学机制。其核心价值在于：1) 证实饮食可通过重塑菌群互作类型影响ASD风险，为"饮食-菌群-脑轴"理论提供定量依据；2) 揭示氧气作为环境变量对菌群结构的调控作用，解释ASD患者常见的肠道屏障功能障碍影响；3) 为ML识别的预测菌属赋予生物学意义，如Roseburia的"代谢供给者"角色变化与ASD严重程度潜在关联。研究提出的"高纤维饮食促进菌群互惠共生"假说，为临床干预提供了明确方向。

局限在于简化模型未考虑完整菌群复杂性，且缺乏体内验证。未来研究可整合宿主细胞代谢模型，并开展针对ASD患者的饮食干预临床试验。该工作展示的计算生物学方法，为解析其他神经精神疾病的菌群机制提供了范式转移的研究思路。