精神分裂症患者肠道菌群改变与非靶向代谢组学特征：一项病例对照研究

《Frontiers in Psychiatry》：Altered gut microbiota and untargeted metabolomic features in patients with schizophrenia: a case–control study

　　

专业术语翻译的摘要部分 背景： 精神障碍是全球疾病负担的主要原因之一，其病因涉及遗传、环境和生理因素。新证据表明，肠道菌群可能通过微生物群-肠-脑轴（microbiota–gut–brain axis）促进神经精神疾病的发展。本研究旨在表征精神分裂症（schizophrenia）患者与健康对照者之间肠道微生物组成和非靶向代谢组学（untargeted metabolomic）特征的差异。 方法： 研究人员从30名精神分裂症患者和30名健康对照者中收集粪便样本；其中59份样本（30名患者和29名对照者）获得了合格的16S rRNA基因测序数据。通过超高效液相色谱-串联质谱法（ultra-high-performance liquid chromatography–tandem mass spectrometry, UHPLC-MS/MS）进行非靶向代谢组学分析。 结果： 与健康对照者相比，精神分裂症患者的微生物丰富度和多样性降低，同时β-多样性（β-diversity）表现出显著分离。在一项探索性随机森林（random forest）排序中，假柠檬酸杆菌属（Pseudocitrobacter）、哈夫尼菌-肥杆菌属（Hafnia-Obesumbacterium）和埃希氏菌-志贺氏菌属（Escherichia-Shigella）对组间区分贡献最大。Escherichia-Shigella 在患者中显著富集（S组中位相对丰度2.377% vs. H组0.119%；q = 0.00031；Cliff’s δ = 0.646），而粪杆菌属（Faecalibacterium）（2.630% vs. 7.275%）和粪杆菌属（Agathobacter）（0.903% vs. 2.874%）在健康对照者中更为丰富。非靶向代谢组学同样揭示了组间差异，主要涉及氨基酸和脂质代谢的代谢物及通路。 结论： 精神分裂症患者表现出肠道微生物组成和非靶向代谢组学特征的改变，支持精神分裂症与微生物群-代谢物改变之间的关联。未来需要在更大规模的前瞻性纵向队列和独立验证数据集中进行确认。由于样本量较小、横断面研究设计以及抗精神病药物的暴露，研究人员无法将疾病特异性效应与药物相关效应区分开来。

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一、研究背景与科学问题

精神障碍是全球疾病负担的主要来源之一，其病因复杂，涉及遗传、环境及生理因素的相互作用。近年来，越来越多的证据表明，肠道菌群可能通过微生物群-肠-脑轴（microbiota–gut–brain axis）这一双向通讯网络，影响神经递质合成、髓鞘形成及杏仁核和海马体等脑区的发育，从而参与神经精神疾病的发病机制。已有大量研究报告了抑郁症、焦虑症、自闭症谱系障碍（autism spectrum disorder, ASD）和精神分裂症（schizophrenia）患者中存在肠道菌群失调。然而，现有研究多集中于单一组学层面，尤其来自中国的、整合粪便微生物组学与非靶向代谢组学的综合性研究仍然较少。此外，精神分裂症相关的菌群和代谢物变化究竟是疾病本身所致，还是抗精神病药物、饮食、炎症等混杂因素的结果，尚不明确。因此，亟需在同一队列中同步评估微生物分类特征与非靶向代谢组学特征，以揭示菌群变化与宿主代谢特性之间的关联，为后续机制研究和临床应用提供基础。

二、研究设计与主要结论

为填补上述空白，研究人员开展了一项病例对照研究，共纳入30名首次住院、用药时间不超过30天的精神分裂症患者（S组）和30名健康对照者（H组）。所有参与者在一个月内均未服用益生菌、益生元、泻药或抗生素。最终，59份样本（S组30份，H组29份）获得合格数据并被纳入微生物组分析。研究人员同时采集了血清生化指标，并记录了体重指数（body mass index, BMI）、吸烟、饮酒、排便习惯及膳食构成等信息（但该部分数据记录不完整，未进行组间比较）。

主要结论如下：

1. 1.
   精神分裂症患者肠道菌群的α-多样性（α-diversity）显著降低，包括观察到的扩增子序列变异（amplicon sequence variant, ASV）数量（Sobs）、Chao1、ACE、Shannon和逆Simpson指数均低于对照组（所有p < 0.01）。
2. 2.
   β-多样性（β-diversity）分析显示，两组微生物群落结构存在显著分离（基于Bray-Curtis距离的置换多元方差分析[PERMANOVA]：伪F = 3.221, R2 = 0.053, p = 0.0001）。
3. 3.
   差异丰度分析发现，21个属在两组间存在显著差异（错误发现率[false discovery rate, FDR]校正后q < 0.05）。其中，埃希氏菌-志贺氏菌属（Escherichia-Shigella）在患者组显著富集（中位相对丰度2.377% vs. 0.119%；Cliff’s δ = 0.646），而粪杆菌属（Faecalibacterium）和粪杆菌属（Agathobacter）则在对照组更丰富。
4. 4.
   非靶向代谢组学分析同样揭示了组间整体代谢组的显著分离。筛选出的差异代谢物主要富集于氨基酸和脂质代谢通路。
5. 5.
   跨组学相关性分析表明，患者组富集的菌属与差异代谢物呈负相关网络，而对照组富集的短链脂肪酸（short-chain fatty acid, SCFA）产生菌则主要呈正相关。值得注意的是，抗精神病药物阿立哌唑（aripiprazole）及其代谢物仅在患者组检出，并与多个对照组富集菌属呈显著负相关，提示药物暴露是一个重要的混杂因素。

这项研究的重大意义在于，它首次在同一精神分裂症队列中整合了肠道微生物组、非靶向代谢组学和血清生化指标三个维度的数据，描绘出“微生物群-代谢物-宿主”失衡的综合画像，为理解精神分裂症的病理生理机制提供了更全面的视角，并为未来多中心、前瞻性研究的设计奠定了基础。

三、关键技术方法概述

研究人员采用了以下主要技术方法：

1. 1.
   样本队列与来源：粪便样本来自中国某医院的30名首次住院精神分裂症患者（用药≤30天）和30名体检健康对照者。
2. 2.
   16S rRNA基因测序与分析：针对细菌16S rRNA基因V3-V4高变区进行聚合酶链式反应（polymerase chain reaction, PCR）扩增，并在Illumina NovaSeq 6000平台上进行双端测序。测序数据经cutadapt、vsearch和UNOISE3算法处理，生成扩增子序列变异（ASV）丰度表，并使用SILVA v138.1数据库进行分类注释。
3. 3.
   非靶向代谢组学分析：采用超高效液相色谱-串联质谱法（UHPLC-MS/MS）对粪便样本进行非靶向代谢物谱分析，并通过Compound Discoverer 3.1软件进行峰对齐、检测和注释，匹配mzCloud、mzVault和MassList数据库获取推定性代谢物鉴定。
4. 4.
   生物信息学与统计分析：使用Wilcoxon秩和检验比较α-多样性和属水平丰度差异，并采用Benjamini-Hochberg方法控制FDR。通过主坐标分析（principal coordinate analysis, PCoA）和PERMANOVA评估β-多样性。利用随机森林（random forest）模型进行变量重要性排序，并通过分层五折交叉验证评估判别性能。采用Spearman等级相关分析探究差异菌属与差异代谢物之间的关联。

四、研究结果详述

参与者特征：两组在年龄和性别上无显著差异。但患者组的中性粒细胞计数（neutrophil count, NEU#）、雌二醇（estradiol, E2）和催乳素（prolactin, PRL）显著高于对照组，红细胞计数（red blood cell count, RBC）显著低于对照组。研究人员指出，PRL和E2的升高可能与抗精神病药物暴露有关，这些差异应被视为潜在混杂因素。

肠道菌群α-多样性与β-多样性分析：通过计算Sobs、Chao1、ACE、Shannon和逆Simpson指数，发现患者组的所有α-多样性指标均显著低于对照组（所有p < 0.01），表明精神分裂症患者肠道菌群的丰富度和均匀度均下降。基于Bray-Curtis距离的PCoA显示两组样本在坐标轴上明显分离，PERMANOVA证实这种群落结构差异具有统计学显著性（p = 0.0001）。

肠道菌群组成：门水平上，厚壁菌门（Firmicutes）在两组中均占主导，但患者组变形菌门（Proteobacteria）的相对丰度更高（5.2% vs. 1.4%）。属水平上，患者组的Escherichia-Shigella相对丰度显著升高，而Faecalibacterium和Agathobacter则显著降低。

差异微生物类群的鉴定：在分析的59个属中，21个属在两组间存在显著差异（FDR q < 0.05）。4个属在患者组富集，包括Escherichia-Shigella、土孢梭菌属（Terrisporobacter）、克雷伯氏菌属（Klebsiella）和八叠球菌属（Sarcina）。17个属在对照组富集，主要为毛螺菌科（Lachnospiraceae）成员。随机森林分析显示，Pseudocitrobacter、Hafnia-Obesumbacterium和Escherichia-Shigella是对组间区分贡献最大的三个属，模型交叉验证的曲线下面积（area under the curve, AUC）达到0.989。

代谢组学差异：主成分分析（principal component analysis, PCA）和偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）均显示两组代谢组存在显著分离。共筛选出30种候选差异代谢物（VIP > 1.0，倍数变化>1.20或<0.83，FDR q < 0.05）。京都基因与基因组百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes, KEGG）通路富集分析表明，这些差异代谢物主要参与氨基酸和脂质代谢通路。跨组学Spearman相关性分析发现312个显著的菌属-代谢物相关性（FDR q < 0.05），呈现出患者组富集菌属（以Escherichia-Shigella为核心）与代谢物普遍负相关，而对照组富集的SCFA产生菌（如Roseburia和Agathobacter）与代谢物普遍正相关的镜像模式。

五、讨论与结论总结

讨论部分要点：

1. 1.
   研究发现与既往多数报告一致，即精神分裂症患者肠道菌群的整体结构和组成与健康人不同。β-多样性差异的发现与多项宏基因组和16S研究结果相符。
2. 2.
   α-多样性降低的发现与部分研究不一致，这可能与研究人群、疾病阶段、药物暴露状态和样本量的差异有关。本研究中患者为短期用药的首次住院者，不能排除抗精神病药物对菌群多样性的影响。
3. 3.
   研究识别出的关键菌属——Escherichia-Shigella富集和Faecalibacterium、Agathobacter减少——应被视为候选的精神分裂症相关菌属，其临床效用有待独立队列验证。
4. 4.
   代谢组学结果与既往血清和血浆代谢组学研究一致，均报道了精神分裂症中氨基酸和脂质代谢物的改变。差异代谢物主要涉及羧酸、磷脂和氨基酸，反映了膜结构、能量代谢和细胞信号传导的紊乱。
5. 5.
   研究强调了抗精神病药物作为最重要混杂因素的影响。阿立哌唑及其代谢物仅在患者组检出，且与多个菌属相关，表明部分“微生物群-代谢物”关联实际上是药物暴露的反映，而非疾病本身的生物学差异。
6. 6.
   尽管存在诸多局限性，但本研究的多维度整合设计（微生物组+代谢组+血清生化指标）优于单一组学研究，能够捕捉到更全面的“微生物群-代谢物-宿主”失衡状态。

结论翻译：与健康个体相比，精神分裂症患者表现出肠道微生物组成和分类结构以及非靶向代谢组学特征的改变。微生物群-代谢物关联是在Escherichia-Shigella丰度增加、Faecalibacterium和Agathobacter丰度降低以及脂质和氨基酸代谢通路改变的背景下出现的。由于这些发现是横断面的，无法确定因果关系或临床实用性；需要在大型、多中心前瞻性纵向队列中进行独立验证，以确认这些发现并阐明其生物学意义。