从微生物菌群失调到宿主病理发生:揭示肠道微生物组在环境毒理学中的作用

《Environment & Health》:From Microbial Dysbiosis to Host Pathogenesis: Unraveling the Gut Microbiome’s Role in Environmental Toxicology

【字体: 时间:2026年01月09日 来源:Environment & Health 6.3

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  环境毒素通过改变肠道微环境(如氧化还原电位、菌群互作)影响宿主健康,机制涉及菌群结构变化、代谢产物失衡及信号通路干扰。提出整合多组学分析(代谢组学、转录组学、蛋白组学)与分层验证策略(移植验证、基因编辑验证、同位素示踪),揭示菌群介导的毒性作用网络及关键物种功能。

  

胃肠道在环境毒理学中既是一个敏感的靶点,也是一个受到影响的器官。肠道微生物组位于外部暴露与宿主免疫系统的交界处,在生理调节中起着关键作用。(1,2)尽管越来越多的证据表明多种环境污染物会破坏这一微妙的微生物生态系统,但目前的研究主要集中在分类学上的变化上。因此,污染物导致这些变化的机制以及污染物理化性质与微生物失调之间的关联仍然很大程度上尚未被探索。此外,虽然肠道微生物群的紊乱与多种疾病有关,但阐明微生物变化与宿主发病机制之间的分子机制仍然具有挑战性。这些限制从根本上限制了我们对环境污染物在肠道微环境中行为的理解,以及肠道微生物群在宿主疾病进展中的潜在因果作用。

为了解决这些不足,从关注组成分析转向表征微生物的表型和功能特征是一个重要的进步(图1)。肠道微生物网络受到肠道微环境的显著影响,包括氧化还原电位、氧气水平和营养来源。当环境污染物进入肠道时,它们可以通过多种机制改变这一微环境。(3)例如,污染物可以在宿主上皮细胞中产生活性氧,这些活性氧可以扩散到肠道腔内,增加局部氧化潜力,从而导致专性厌氧菌数量减少和兼性厌氧菌数量增加。此外,在炎症过程中,宿主细胞会上调诱导型一氧化氮合酶,产生一氧化氮和其他活性氮化合物。这些化合物可以转化为硝酸盐,渗入肠道腔内,使氧化还原电位高于健康结肠的状态。整个生态系统可能会从以发酵为主转变为以氧气或硝酸盐为能量的代谢过程,这对宿主来说能量效率较低,因为后者不能产生有益的短链脂肪酸(SCFAs)如丁酸。此外,引起氧化应激的污染物还可能导致肠道腔内关键微量营养素的氧化(例如维生素、硫醇),使其无法被依赖它们的微生物利用。相反,一些污染物也可能成为新的营养来源,有研究表明单壁碳纳米管和可生物降解的聚乳酸微塑料可以充当意外碳源。(4,5)

图1

图1. 阐明肠道微生物组介导的环境毒性的多层次策略。使用BioRender.com创建。

然而,在复杂且动态的肠道环境中直接测量这些关键参数是一个重大的技术挑战。肠道是一个长而异质的管道,从上皮层到腔中心,从小肠到结肠,氧气和氧化还原电位的梯度都非常明显。体外分析可能在采样过程中使肠道内容物暴露在空气中,立即改变测量结果,而使用针状氧化还原电极在麻醉动物的腔内进行的体内分析具有高度侵入性,仅能测量一个局部点,并且在插入过程中可能干扰微环境。另一种方法是注释微生物的表型和功能。可以使用BugBase和FAPROTAX等数据库从宏基因组序列中注释相关的表型(如需氧、厌氧和兼性厌氧)和功能类别(如发酵和硝酸盐还原)。这可以提供关于环境污染物如何改变肠道微环境的见解,并使污染物性质(如氧化还原扰动、生物降解性)与肠道微生物表型和功能之间的关联成为可能。这些见解有助于后续的验证工作,例如指导针对宿主上皮细胞的实验。

此外,细菌是社会性生物,表现出复杂的种间相互作用,包括涉及营养/代谢物交换、酶合作和水平基因转移的共生关系,以及通过可溶性因子和接触依赖机制的竞争性相互作用。这些相互作用共同决定了微生物多样性、生态位形成和宿主-微生物信号传导。(6)竞争格局因特殊适应而变得更加复杂,例如在聚苯乙烯纳米塑料引起的压力条件下,Akkermansia得以繁衍(7),而Vibrio利用VI型分泌系统来排除Aeromonas等竞争者(8)。相反,抑制关键物种BifidobacteriumLactobacillus的毒素可能会破坏下游代谢网络,因为许多功能性代谢物(如SCFAs)是通过交叉喂养关系共享的。一个结合了污染物改变的细菌物种的体外系统为研究环境毒素如何通过可溶性因子或接触依赖机制破坏细菌间通讯提供了强有力的方法。此外,涉及补充群体感应信号分子(如N-酰基同型半胱氨酸内酯,AHLs)或应用群体淬灭剂(如AHL-内酯酶或酰酶)的实验方法可以帮助阐明环境污染物是否通过破坏微生物网络来改变肠道微生物群组成。因此,揭示生态网络结构有助于更深入地了解环境暴露对微生物群落的影响,其中网络复杂性和稳定性是两个重要指标,可以通过节点和边数、平均度、模块性、鲁棒性、负相关比率等指标来衡量。更重要的是,这种方法有助于识别作为研究微生物-宿主因果关系候选者的核心物种图1)。

此外,建立一个完整的因果链——“污染物暴露、特定微生物变化、关键代谢物/信号分子改变、宿主细胞反应、病理表型”——是理解许多环境相关疾病发病机制的基础。为了有效地确定这些机制触发因素,建议采用综合的多组学方法。一个循序渐进的策略,从宏基因组学开始,接着是宏转录组学或宏蛋白质组学,最后是代谢组学,可以构建连接微生物、代谢物和宿主基因的全面生物分子网络。(9)机器学习算法可以帮助识别核心特征,如对污染物高度敏感且与疾病表型密切相关的细菌分类群、基因或代谢物,为验证提供高优先级的候选对象。值得注意的是,微生物生态学和宿主生理学之间的种间差异使得跨模型生物体的知识转化变得复杂,这需要谨慎的实验设计和交叉验证。(10)

最终,相关发现必须通过分层因果推断来验证。需要采用分层的实验方法来确认微生物群在污染物诱导的宿主发病机制中的作用图1

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