饮食-微生物组相互作用：机制、挑战和个性化应用——一项叙述性综述

《Precision Nutrition》：Diet–microbiome interactions: mechanisms, challenges, and personalized applications—a narrative review

　　引言

人类胃肠道被密集多样的微生物群落定植，统称为肠道菌群，其对宿主健康具有深远影响。这一共生群落参与多种重要生理过程，包括营养代谢、免疫调节、病原体排斥以及维持肠道屏障功能。在调节微生物生态的众多因素中，饮食仍是最强且最可改变的决定因素，能够迅速重塑菌群组成与功能，并对宿主代谢、炎症及神经学结局产生直接影响。[1–3]

新近研究强调，个体对相同饮食干预的微生物反应存在显著差异，这归因于微生物组成、基因含量和代谢表型的不同。[4–6] 这一认识推动了个体化营养学领域的发展，其目标是根据个体的微生物组、基因组学及临床背景量身定制饮食策略。高通量测序、宏基因组学和多组学方法的整合，使得识别可预测饮食诱导生理变化的微生物特征成为可能。[7–9] 值得注意的是，来自PREDICT试验等研究的证据表明，微生物谱分析在预测餐后血糖和脂质反应方面可优于传统膳食指南。[4] 此外，代谢产物谱分析的进展——尤其是短链脂肪酸、胆汁酸和神经递质样分子——已阐明微生物活性与宿主健康相关联的关键机制途径。[10,11]

然而，该领域面临紧迫挑战，包括方法学异质性、微生物类群的功能冗余，以及代表性不足人群的数据匮乏。[12,13] 个体化营养学的未来可能取决于人工智能辅助预测模型、实时微生物组分析技术以及精准靶向干预措施（如益生元和合生元）的发展。[14,15]

方法学

本综述以叙述性综述形式开展，旨在综合当前关于饮食–微生物组相互作用、机制途径及其在个体化营养学中应用的知识。

检索策略

在PubMed、Scopus和Web of Science数据库中进行文献检索，时间范围覆盖2005年1月至2025年8月。检索词包括“饮食”“肠道微生物组”“宏基因组学”“短链脂肪酸”“个体化营养”“基于人工智能的营养”“肠–脑轴”“微生物组临床试验”等关键词的组合。使用布尔运算符（AND/OR）优化检索结果。同时筛查纳入研究的参考文献列表，以确定额外相关文献。

纳入标准

报告饮食–微生物组相互作用的原始研究（随机对照试验、队列研究、病例对照研究和宏基因组学研究）。涉及人类参与者或相关转化动物模型的研究。聚焦机制见解、代谢产物谱分析、人工智能驱动的营养平台或临床应用的文章。以英文发表的同行评审文章。

排除标准

缺乏原始数据的社论、评论和观点文章。非同行评审来源、商业宣传材料及未经同行评审的预印本。未直接涉及饮食–微生物组关系的研究。

文献综合框架

证据按以下领域进行主题化组织：

机制途径——聚焦微生物代谢产物（如短链脂肪酸、胆汁酸、神经递质）。
临床与转化研究——包括PREDICT等大型试验和宏基因组队列研究。
个体化营养学中的应用——强调人工智能驱动的预测模型和商业平台。
挑战与未来方向——涵盖方法学异质性、功能冗余、因果关系及伦理考量。

综合工作优先考虑对原始数据、随机试验和宏基因组研究进行批判性评估，综述文章仅用于概念框架构建。

饮食–微生物组相互作用及其对肠道健康的影响

肠道微生物组对饮食输入表现出显著可塑性。富含膳食纤维、复杂碳水化合物和多酚的饮食可增强微生物多样性，并促进共生类群如普拉梭菌和双歧杆菌属的生长，这些菌群以产生短链脂肪酸和抗炎活性而著称。[16] 植物来源的多酚作为益生元和抗氧化剂，维持微生物稳态。[16]

Cheng和Zhang[16] 证明了纤维和多酚对微生物丰富度及宿主–微生物相互作用途径的协同效应。类似地，富含脱脂米糠的高纤维面包可改善微生物α多样性和胃肠道结局。[17]

相反，富含乳化剂、防腐剂和饱和脂肪的西式饮食通过抑制有益微生物并促进促炎类群而诱发菌群失调。Schell和Chadaideh[18] 报告称此类饮食模式可增加全身性炎症和心脏代谢风险。Sanchis-Gomar等[19] 将这些饮食与短链脂肪酸产量减少及不利的心血管生物标志物联系起来。

植物性饮食通过支持有韧性的微生物群落展现出保护作用。Ng等[20] 报告了在富含纤维的饮食干预后，丁酸产生菌显著增加且代谢谱改善。Van和Galvao[21] 强调克里斯滕森菌属（Christensenella minuta）是一种由植物性饮食富集的微生物，可促进上皮完整性和免疫平衡（图1）。

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图1：
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对比示意图，说明富含纤维饮食与西式饮食下的微生物组变化，并展示下游健康结局。SCFA，短链脂肪酸。

机制途径

微生物代谢产物是饮食输入转化为宿主生理反应的关键中介。其中，短链脂肪酸——尤其是丁酸、丙酸和乙酸——对维持肠道和全身健康至关重要。短链脂肪酸主要通过普拉梭菌、罗斯氏菌属和双歧杆菌属等类群发酵膳食纤维而产生。

丁酸作为结肠细胞的主要能量底物，强化上皮屏障完整性，降低肠道通透性，防止病原体和内毒素向体循环易位。丙酸影响肝糖异生和胆固醇代谢，而乙酸参与脂质生物合成和中枢食欲调节。总体而言，短链脂肪酸调节胰岛素敏感性、葡萄糖稳态和全身炎症状态。[22] Pereira进一步强调了短链脂肪酸在抑制促炎信号级联反应（如核因子κB活化）以及缓解肥胖相关代谢功能障碍方面的作用。[22]

除代谢调节外，饮食–微生物组相互作用通过表观遗传修饰影响宿主基因表达。短链脂肪酸，尤其是丁酸，作为组蛋白去乙酰化酶抑制剂，促进组蛋白乙酰化，从而增强抗炎基因的转录。类似地，微生物代谢产物可改变DNA甲基化模式，影响与免疫功能、代谢途径乃至衰老过程相关的基因。例如，Khayatan等[23] 证明了不同肠道菌群谱重塑宿主表观基因组景观，将饮食输入和微生物活性与全身健康轨迹联系起来。

其他代谢产物类别，包括次级胆汁酸和色氨酸衍生的吲哚类，进一步扩展了微生物组介导的宿主生理调节。这些代谢产物与宿主核受体（如法尼醇X受体、过氧化物酶体增殖物激活受体γ）和免疫信号通路相互作用，从而影响脂质代谢、肠肝循环和神经–免疫通讯。

综上，机制证据凸显了一个多层框架：饮食塑造微生物群落，微生物产生生物活性代谢产物，这些代谢产物调节宿主代谢、免疫和基因调控。这些过程为开发靶向微生物代谢能力的饮食干预和个体化营养策略提供了生物学依据，以改善临床结局（图2）。

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图2：
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微生物代谢产物作为饮食和宿主生理的中介。FXR，法尼醇X受体；NF-κB，核因子κB；PPARγ，过氧化物酶体增殖物激活受体γ。

挑战与知识空白

尽管微生物组科学快速发展，但在将这些发现转化为临床可行策略方面仍存在重大障碍。首要挑战之一是微生物组组成和功能的个体差异，这使制定通用饮食建议变得复杂。食用相同饮食的个体可能根据其基线微生物组而表现出不同的代谢和临床结局。Pereira[24] 强调迫切需要标准化微生物组研究方法，包括一致的测序平台、分析流程和报告标准，以提高可重复性和临床相关性。

另一个关键局限在于过度依赖分类学谱。传统的16S rRNA研究描述存在哪些生物，但未能捕捉微生物组的真实功能能力。因此，对健康结局的预测准确性往往有限。整合代谢组学和蛋白质组学数据可提供更有意义的功能活性见解。例如，有害代谢产物如氧化三甲胺——与心血管疾病相关——无法仅凭微生物分类学可靠推断。Litichevskiy等[25] 和Sabarathinam等[26] 证明，只有结合多组学方法才能识别并情境化这类代谢产物–宿主相互作用。

此外，确立因果关系仍是一项艰巨挑战。虽然许多研究报告了饮食、微生物类群和健康结局之间的相关性，但区分这些微生物是主动驱动疾病过程还是仅对饮食变化作出反应仍未解决。此外，遗传、生活方式、抗生素使用和文化饮食实践等混杂因素进一步复杂化解释，并限制其在多样人群中的普适性。这些知识空白强调了多组学整合、协调框架以及考虑人群多样性的有力纵向队列研究的必要性。

应用与个体化营养

下一代测序、人工智能和系统生物学的融合催生了精准营养平台的发展，标志着从通用膳食指南向个体化干预的转变。这些平台整合个体肠道微生物组组成、临床表型、生活方式模式和生化标志物，以设计量身定制的饮食策略，旨在改善代谢健康、血糖调节、免疫调节和整体健康。[27,28]

由伦敦国王学院和哈佛大学开展的PREDICT研究为微生物组引导营养的可行性提供了里程碑式证据。这些大规模试验表明，基于微生物组和宿主代谢特征的个体化饮食干预在控制餐后血糖和脂质反应方面显著优于标准化饮食。[4,26] 这些发现验证了微生物组谱分析在临床营养中的转化价值，并支持其融入精准医学范式。

商业平台已利用这些进展：Viome采用宏转录组测序实时捕捉微生物基因表达，从而反映动态功能变化而非静态分类学谱。这允许超越物种级分类的可操作饮食见解。[29] DayTwo使用在广泛微生物组–宿主相互作用数据集上训练的机器学习算法来预测特定食物的血糖反应，增强饮食依从性和代谢控制，特别是在糖尿病患者中。[30,31]

新兴应用超越代谢健康，延伸至肠–脑轴，其中饮食诱导的微生物变化正被研究其对情绪、应激韧性和认知表现的潜在影响。平台正在探索以微生物组为中心的方法来管理神经炎症性疾病、焦虑、抑郁和认知衰退，代表行为健康干预的范式转变。[4,32]

然而，将这些平台转化为主流实践引发了伦理和监管问题。围绕数据所有权、算法透明度、商业偏见和公平获取的问题必须解决，以确保这些创新惠及多样化人群，而非加剧健康差距。

总之，这些应用凸显了微生物组引导营养的变革潜力，同时强调了稳健验证、伦理保障和跨学科合作对确保负责任临床整合的重要性（表1）。

表1 精准营养平台

| 平台/研究 | 方法学 | 目标结局 | 局限性 |
|------------|--------|----------|--------|
| PREDICT（伦敦国王学院、哈佛大学） | 整合肠道微生物组谱分析、临床表型和饮食干预的大型队列研究 | 与标准化饮食相比，改善餐后血糖和脂质代谢的预测与管理 | 需要大型多样化队列；高个体差异仍是挑战；需长期验证 |
| Viome | 宏转录组测序以捕捉实时微生物基因表达和功能变化 | 超越分类学的可操作饮食见解，聚焦动态微生物活性和宿主代谢 | 依赖专有算法；独立验证有限；伦理/数据所有权问题 |
| DayTwo | 在微生物组–宿主相互作用数据上训练的机器学习算法，预测血糖反应 | 针对糖尿病管理、血糖控制和增强依从性的个体化饮食建议 | 主要聚焦血糖结局；商业模型可能限制可及性；需更广泛验证 |

未来方向

微生物组研究的未来在于整合系统生物学、多组学和机器学习方法，以实现对饮食–微生物组相互作用更全面和预测性的理解。当前单层分析（如仅分类学测序）不足以捕捉宿主–微生物关系的动态复杂性。通过结合宏基因组学、宏转录组学、代谢组学和蛋白质组学，研究人员不仅能绘制“谁在那里”，还能揭示“它们在做什么”以及“它们如何影响宿主生理”。[33]

此类整合方法将提高我们预测个体饮食反应性的能力，从描述性关联转向机制驱动的因果模型。机器学习算法和基于人工智能的平台将在处理高维数据集、发现隐藏微生物特征以及实时生成临床可操作预测方面发挥关键作用。

公平性和包容性也必须始终处于前沿。当前大多数研究过度代表西方人群，限制了普适性。未来研究必须纳入种族和地理多样的人群，同时考虑文化特异性饮食和生活方式因素。这一点尤为重要，因为全球人群的饮食模式、微生物组组成和疾病风险谱差异巨大。解决这一差距将确保个体化营养不仅限于特定人群，而成为全球相关的干预措施。

此外，纵向和干预研究对于确立因果关系、监测饮食效应的长期可持续性以及评估代谢标志物之外的临床终点（如免疫韧性、认知表现和心理健康）至关重要。涉及临床医生、数据科学家、营养学家和政策制定者的合作框架将是将这些见解转化为可扩展医疗解决方案所必需的。

最后，必须解决微生物组引导营养的伦理维度。数据隐私、算法透明度、可负担性和公平获取对于确保技术进步不加剧健康差距至关重要。

结论

饮食–微生物组轴是精准医学中最有前景的前沿领域之一。饮食不仅塑造肠道微生物组的组成和多样性，还驱动产生调节宿主代谢、免疫甚至表观遗传编程的代谢物。这些见解为开发靶向营养干预措施提供了机制基础，这些干预措施能够预防、管理甚至逆转慢性疾病。随着研究的进展，多组学整合、人工智能驱动的预测模型以及大规模临床验证将成为将微生物组科学转化为具有切实健康效益的个性化营养策略的关键。纳入多样化的全球队列将进一步确保这些方法的公平性和文化相关性（图3）。本质上，机制洞察、技术创新和伦理治理的融合，使微生物组引导的营养学有望革新医疗保健。通过超越一刀切的建议，转向数据驱动的个性化饮食策略，我们正处于一个范式转变的前沿，在这个转变中，营养不仅具有预防性，而且变得个性化、预测性和精准性。打开多媒体模态图3：打开多媒体模态流程图展示相互作用。AI，人工智能；SCFA，短链脂肪酸。NF-κB，核因子κB。