《Cancer Control》：Gut Microbiota and Immunotherapy: Baseline 16S rRNA Profiling as a Pragmatic Tool for Clinical Stratification
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肠道微生物群是一个复杂且动态的生态系统，参与宿主免疫应答的调控。越来越多的证据将肠道微生物组成与免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors, ICIs）的疗效和毒性相关联，尽管支持微生物群相关生物标志物的大多数证据仍属观察性研究
肠道微生物群是一个复杂且动态的生态系统，参与宿主免疫应答的调控。越来越多的证据将肠道微生物组成与免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors, ICIs）的疗效和毒性相关联，尽管支持微生物群相关生物标志物的大多数证据仍属观察性研究。在多个队列中，较高的基线α多样性已与良好结局相关，但这些关联并不一致，且个体分类学特征显示出显著的跨研究变异性。在本Perspective（观点文章）中，研究人员讨论了基线微生物群谱分析作为免疫肿瘤学中患者分层的一种有前景的研究方法。尽管存在方法学局限性，与鸟枪法宏基因组学（shotgun metagenomics）等更复杂的技术相比，16S rRNA测序仍是一种可扩展、可重复且临床可行的方法。采样流程、测序方法和生物信息学分析流程的标准化对于微生物群相关生物标志物在常规临床护理中的可靠实施至关重要。将肠道微生物群评估纳入治疗前评估可改善患者选择，并支持更具生物学依据的免疫治疗方法。
**研究背景与存在问题**
免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitors, ICIs）的出现深刻改变了肿瘤学治疗格局，在多种实体瘤中实现了持久应答并显著改善无进展生存期（progression-free survival, PFS）与总生存期（overall survival, OS）。然而，临床获益分布不均，仅部分患者获得有意义的应答，传统肿瘤内在生物标志物仅能部分解释这一变异性，促使研究关注转向宿主相关因素。人体肠道栖息着约38万亿微生物，以细菌为主，通过复杂的代谢和信号通路与宿主免疫系统相互作用。2018年三项独立研究首次证明，对PD-1阻断应答的患者呈现独特的肠道微生物谱，表现为α多样性增加及免疫刺激性分类群富集，包括普氏粪杆菌（Faecalibacterium prausnitzii）、长双歧杆菌（Bifidobacterium longum）和嗜黏蛋白阿克曼菌（Akkermansia muciniphila）；相反，菌群失调与治疗原发性耐药相关。无菌小鼠模型的机制研究进一步证实，将应答者粪便微生物移植（fecal microbiota transplantation, FMT）可恢复对免疫治疗的敏感性，确立了微生物群调节抗肿瘤免疫应答的因果作用。然而，跨队列研究显示应答相关微生物特征存在显著异质性，部分与群落结构和地理分布差异有关；抗生素暴露、质子泵抑制剂（proton pump inhibitor, PPI）及糖皮质激素等合并用药、饮食因素均可成为混杂因素。因此，基线微生物群谱分析能否支持可重复的患者分层和临床治疗决策仍有待确立。本研究以Perspective形式综合现有证据，旨在阐明肠道微生物群与ICIs结局的关联，讨论基线16S谱分析的优势与局限，并明确其整合至肿瘤学实践前所需的验证步骤。
**主要技术与方法**
本文为观点综述，未开展原始实验。核心讨论的技术为16S rRNA基因扩增子测序：提取粪便样本DNA后扩增高变区（多为V3–V4或V4），在MiSeq或Ion Torrent等测序平台运行，经DADA2等算法生成扩增子序列变体（amplicon sequence variants, ASVs），利用SILVA、Greengenes和RDP数据库进行分类学注释，并计算α多样性与β多样性指标。文中所引临床队列包括：接受抗PD-1治疗的转移性黑色素瘤队列（Gopalakrishnan等、Matson等）；20例未治晚期黑色素瘤患者接受健康供体FMT联合抗PD-1治疗的Ⅰ期试验（Routy等）；非小细胞肺癌（non-small cell lung cancer, NSCLC）及泌尿生殖系统肿瘤队列（Derosa等）；以及接受CTLA-4/PD-1联合阻断的队列。
**研究结果**
**肠道微生物群作为ICIs疗效的调节因子**。临床前证据首先确立了CTLA-4阻断的抗肿瘤活性依赖于特定拟杆菌属（Bacteroides）物种，而双歧杆菌（Bifidobacterium）增强PD-L1阻断应答。临床研究中，Gopalakrishnan等观察到黑色素瘤应答者α多样性更高且富集瘤胃球菌科（Ruminococcaceae）和粪杆菌属（Faecalibacterium）；Matson等则鉴定出长双歧杆菌等应答相关共生菌。嗜黏蛋白阿克曼菌因与临床应答的关联及其补充后可恢复PD-1阻断敏感性的实验证据，成为候选生物标志物。Routy等的Ⅰ期试验报告健康供体FMT联合抗PD-1治疗达到65%的客观缓解率。整合分析方面，Thomas等提出肠道肿瘤微生物组特征（Gut OncoMicrobiome Signatures, GOMS）框架，Derosa等开发了TOPOSCORE——一种基于宏基因组学的生态评分，并在NSCLC和泌尿生殖系统肿瘤队列中验证并转化为靶向qPCR检测。机制层面，微生物代谢产物短链脂肪酸（short-chain fatty acids, SCFAs）调节调节性T细胞（regulatory T cells, Tregs）与抗原呈递细胞（antigen-presenting cells, APCs）的分化和功能极化；微生物群还可通过STING/Ⅰ型干扰素轴和胆汁酸代谢发挥免疫调节作用。菌群失调与免疫相关不良事件（immune-related adverse events, irAEs）风险增加相关，基线拟杆菌门（Bacteroidetes）富集及参与多胺转运和B族维生素生物合成的微生物功能通路与CTLA-4相关结肠炎的保护相关。
**ICIs的免疫相关毒性**。irAEs不遵循剂量依赖性动力学，而是外周免疫耐受丧失的结果。共生菌通过代谢产物维持Treg稳态和树突状细胞活化，菌群失调可破坏这一调节平衡并导致免疫介导的组织损伤。Andrews等将相关观察扩展到CTLA-4/PD-1联合阻断的多器官毒性，包括肝炎和肺炎；McCulloch等在接受抗PD-1治疗的黑色素瘤患者中鉴定了与临床应答及不同irAE模式相关的微生物特征。基线16S谱分析因此具有双重潜力：不仅分层应答可能性，还可评估个体irAE风险。
**16S rRNA测序：方法学优势、局限与应用理由**。16S rRNA基因包含九个高变区（V1–V9），是原核生物分类的通用分子标记。下一代测序（next-generation sequencing, NGS）技术使16S扩增子测序大规模可及，成本显著低于鸟枪法宏基因组学。其固有局限在于分类学分辨率有限，常无法可靠区分物种或菌株水平，且主要表征群落组成而非直接测量微生物功能活性。跨实验室在DNA提取、引物选择、测序平台及生物信息学流程上的差异可引入批次效应，损害跨研究可比性，故需国际标准化方案。尽管如此，16S谱分析在临床场景中具有可扩展、可重复且成本可控的优势，更适合作为临床可行的切入点。研究人员所在中心已建立并优化了该方法学流程，初步结果支持其作为结构化转化工具的可行性。
**未来展望**。核心粪便微生物群16S rRNA谱分析有望作为接受ICI治疗的癌症患者预后分层的非侵入性生物标志物。治疗前微生物特征可识别α多样性降低或生态学构型不利的患者，此类患者可能从靶向微生物调节干预中获益，其中高纤维饮食是可扩展、低风险的策略。微生物群信息的临床相关性将取决于与全身炎症状态及可溶性免疫介质等其他免疫治疗结局决定因素的整合。大规模前瞻性多中心研究、方法学协调以及整合临床、基因组和免疫学数据集将是验证候选生物标志物和定义临床相关阈值的关键。
**讨论与结论**
讨论部分强调，基线微生物群谱分析并非替代既有生物标志物，而是提供单分析物方法无法复制的互补性生态学维度。其临床应用面临方法学异质性、16S平台有限分类学分辨率及缺乏大规模前瞻性验证等主要障碍。结论明确提出：在ICI启动时测量肠道微生物群组成能够提供现有生物标志物未捕获的预后信息；治疗前微生物谱反映多年宿主-环境相互作用形成的稳定生态状态，单次评估即可同时预测治疗疗效与irAE风险，具有双重临床价值。实现临床整合需标准化方案、预测模型的前瞻性验证以及微生物调节策略（包括饮食干预、选择性去定植和FMT）的严谨开发，并需要肿瘤学、免疫学、微生物学和生物信息学领域的跨学科合作，这是从相关性走向经过验证的临床工具的实际前提。
