乳酸杆菌富集的宫颈阴道微生物组与降低BV、HPV感染及细胞学异常风险的关联研究

本刊推荐：为解决宫颈阴道微生物组与细菌性阴道病(BV)、高危型人乳头瘤病毒(hrHPV)感染及宫颈细胞学异常间的复杂关联问题，研究人员基于15,607例美国女性样本开展大规模回顾性研究。通过qPCR微生物定量、hrHPV分型及细胞学检测结合机器学习分析，发现L. crispatus等保护性乳酸杆菌与低BV/hrHPV风险显著相关，而L. iners与厌氧菌共存时协同增加病变风险。该研究为微生物组靶向干预策略提供了重要依据(AUROC≈0.97)。

　　

在女性生殖健康领域，宫颈癌作为全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发生发展与高危型人乳头瘤病毒(hrHPV)的持续感染密切相关。然而，并非所有hrHPV感染者都会进展为宫颈癌，这提示存在其他关键调控因素。近年来，宫颈阴道微生物组作为"隐形守护者"或"破坏者"的角色日益受到关注。正常状态下，乳酸杆菌(Lactobacillus)通过产生乳酸维持酸性环境(pH<4.5)，有效抑制病原体定植。但当微生物组失衡时，细菌性阴道病(BV)和相关厌氧菌增殖可能增加hrHPV感染风险并促进宫颈上皮细胞异常(ECA)进展。

尽管既往研究揭示了微生物组与宫颈健康的潜在关联，但多数研究存在样本量有限、微生物分类粗糙等局限性。特别是对于不同乳酸杆菌菌种（如L. crispatus、L. iners等）的特异性作用，以及它们与多种hrHPV基因型的交互效应，仍缺乏大规模临床数据的深入验证。此外，传统16S rRNA测序技术难以区分乳酸杆菌菌种，且相对定量方法可能掩盖关键病原体的绝对丰度信息。这些知识空白促使研究人员开展更具规模化和精准化的探索。

为解决这些问题，John Osei Sekyere等研究人员在《iScience》上发表了题为"Lactobacillus-rich cervicovaginal microbiome associated with lower BV, HPV, and cytology outcomes in women"的重要研究。该研究通过对15,607例美国女性宫颈阴道样本进行多中心回顾性分析，整合了qPCR微生物绝对定量、hrHPV基因分型、巴氏细胞学检测和机器学习等多维度数据，系统揭示了不同微生物群落状态与生殖健康结局的关联。

研究人员采用多项关键技术方法：通过22靶点qPCR面板对9种细菌物种（包括Fannyhessea vaginae、Gardnerella vaginalis、BVAB2、Megasphaera sp.类型1/2和4种乳酸杆菌）和13种hrHPV基因型进行绝对定量检测；基于qPCR丰度数据的MDL-BV诊断算法将样本分为BV阳性、阴性和过渡状态；采用贝塞斯达系统进行宫颈细胞学分类；运用XGBoost、随机森林等机器学习模型进行多变量预测；通过SHAP值解析模型可解释性。所有样本来自美国32个州和特区的临床送检标本。

研究结果

Cohort overview and specimen characteristics

对15,607例样本（年龄14-95岁，中位数38岁）的分析显示：BV阳性率为53.07%（8,282例），hrHPV阳性率为11.06%（1,726例）。细胞学正常(NILM)占比75.28%，上皮细胞异常(ECA)中以ASC-US（14.29%）和LSIL（7.14%）为主。乳酸杆菌中以L. iners检出率最高（43.65%），而hrHPV中以HPV-52（1.45%）和HPV-51（1.34%）最为常见。

Age and provider states were significantly associated with BV status and cytology outcomes

年龄与地理分布显示显著差异：AGC、HSIL和RCC多见于年长群体，而hrHPV阳性人群相对年轻。不同州间的BV和hrHPV患病率存在显著异质性（p<0.05），提示环境或医疗可及性等因素可能影响微生物组分布。

Microbiota composition by cervical cytopathology

BV阴性及NILM样本中显著富集L. crispatus、L. gasseri和L. jensenii，其平均浓度分别为80.57%、56.33%和83.37%。相反，BV阳性样本中F. vaginae（89.60%）、G. vaginalis（93.23%）等厌氧菌浓度显著升高。异常细胞学样本（如HSIL、ASC-US）中厌氧菌浓度普遍高于乳酸杆菌。

Correlation and pairwise association analyses

Spearman相关分析显示：BV病原菌与BV状态呈强正相关（p<0.001），而保护性乳酸杆菌与BV呈强负相关。hrHPV类型（尤其是HPV-16）与LSIL、HSIL显著正相关，NILM与年龄正相关（p<0.05）。卡方检验进一步证实了微生物物种与临床结局的显著关联（q<0.01）。

Interaction effects and unsupervised clustering

交互效应分析发现：HPV-16与G. vaginalis、HPV-68与F. vaginae等组合存在协同作用，显著增加ECA风险（OR>1.5）。K-means聚类识别出三个特征群体：Cluster 1（BV+/ECA+）以厌氧菌和hrHPV高载量为特征；Cluster 2（健康状态）以L. crispatus/jensenii为主导；Cluster 3（过渡状态）以L. iners与中等厌氧菌共存为特点。

Machine-learning performance and interpretability

机器学习模型对BV状态的预测表现出色（XGBoost AUROC=1.00），而对细胞学异常的预测精度中等（AUROC≈0.74）。SHAP分析确认L. crispatus是BV保护的最重要特征（|SHAP|=0.078），而F. vaginae（|SHAP|=0.080）和年龄（|SHAP|=0.135）是主要风险因子。L. iners与Megasphaera sp.类型1的交互作用进一步增加了BV风险。

讨论与结论

本研究通过大规模临床样本的多组学整合分析，证实了宫颈阴道微生物组构成的临床意义。L. crispatus、L. gasseri和L. jensenii的主导与生殖健康状态密切相关，而L. iners的富集（尽管属于乳酸杆菌属）与微生物组不稳定性和疾病风险升高相关。这种差异可能与菌株特异性代谢功能有关：L. crispatus具备完整的糖原酵解能力，可高效产生D-乳酸维持酸性环境；而L. iners缺乏相关酶系，依赖宿主降解产物生存，其产生的L-乳酸抗菌效果较弱，且可能分泌促炎脂磷壁酸。

研究还揭示了微生物-病毒互作的新机制：特定hrHPV基因型（如HPV-16、HPV-68）与BV病原菌（如G. vaginalis）的协同作用可能通过破坏黏膜屏障、抑制局部免疫应答等方式，共同促进宫颈病变进展。这解释了为何多病原共感染个体的疾病风险显著高于单一感染。

该研究的临床意义在于：首先，证实了qPCR绝对定量在微生物组诊断中的优势，可超越传统相对丰度分析的局限；其次，建立了基于微生物组特征的预测模型（BV预测AUROC≈0.97），为开发个体化风险分层工具奠定基础；最后，为益生菌干预策略提供方向——针对性地补充L. crispatus而非广谱乳酸杆菌，可能更有效恢复微生态平衡。

然而研究存在若干局限性：回顾性设计难以推断因果关系；缺乏种族、行为方式等混杂因子数据；qPCR面板未能覆盖全部微生物多样性；男性样本量过小（n=13）需后续验证。未来需开展前瞻性队列验证微生物组干预对hrHPV清除和宫颈病变逆转的效用，并深入解析菌株水平的功能差异。

综上所述，这项研究通过创新性地整合多维度数据与机器学习方法，极大深化了对宫颈阴道微生物组与疾病关联的理解，为女性生殖健康的精准防治提供了重要科学依据。