三种阿尔茨海默病小鼠模型病程进展中肠道菌群的动态变化

《Frontiers in Neuroscience》：Dynamic changes of gut microbiota during progression of three Alzheimer’s disease mice models

　　

引言：阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）是一种年龄相关性、进行性神经退行性疾病，以认知障碍和不可逆神经元退变为特征，全球约影响5500万人。尽管广泛研究，AD的确切致病机制尚不完全清楚，亦缺乏有效阻止或延缓疾病进展的治疗策略。越来越多证据表明微生物群-肠-脑轴（microbiota-gut-brain axis）在包括AD在内的神经退行性疾病中发挥重要作用，但不同转基因小鼠模型AD病程中肠道菌群的动态改变仍缺乏系统表征。 方法：研究人员采用16S rRNA基因测序技术，对三种常用AD小鼠模型——APP/PS1、3xTg及5xFAD小鼠，在2、4、6及8月龄时进行纵向粪样采集，评估衰老及疾病进展过程中微生物多样性、群落结构及差异细菌类群的变化，并以同龄C57BL/6野生型（Wild-Type, WT）小鼠作为对照。 结果：研究结果显示三种AD小鼠模型与野生型对照间，微生物多样性和细菌群落结构均发生显著改变，且具模型依赖性。尤为突出的是，Verrucomicrobiota（疣微菌门）、Proteobacteria（变形菌门）及Actinobacteriota（放线菌门）在AD小鼠衰老过程中被一致鉴定为发生动态改变。此外，β-多样性（Beta Diversity）、线性判别分析效应量（Linear Discriminant Analysis Effect Size, LEfSe）及相关网络分析进一步揭示了与不同AD小鼠模型及年龄阶段相关联的差异微生物特征。 讨论：综上所述，本研究结果为多种AD小鼠模型衰老过程中肠道菌群组成发生动态改变并可能与AD相关病程进展相关联提供了补充证据。本研究有助于加深对AD发展期间微生物相关改变的理解，并为未来靶向微生物群-肠-脑轴的AD机制研究提供依据。

论文解读：《三种阿尔茨海默病小鼠模型病程进展中肠道菌群的动态变化》发表于《Frontiers in Neuroscience》

研究背景与立项依据

阿尔茨海默病（Alzheimer's Disease, AD）以脑内β-淀粉样蛋白（Amyloid-beta, Aβ）沉积和神经原纤维缠结（由过度磷酸化tau蛋白构成）为特征，全球患病人数持续攀升，但其确切致病机制未明，亦无有效治疗手段。近年微生物群-肠-脑轴（microbiota-gut-brain axis）被认为参与神经退行性疾病进程，AD患者及模型鼠中均有肠道菌群失调（dysbiosis）报道，粪菌移植实验也证实菌群可影响Aβ/tau病理及认知。然而，不同AD转基因小鼠模型在疾病不同年龄阶段肠道菌群的动态演变规律尚缺乏系统比较研究。鉴于常用模型（APP/PS1、3xTg、5xFAD）病理轨迹各异，研究人员开展本研究以明确衰老进程中菌群组成的动态变化及其与AD模型的相关性，为后续机制探索奠基。

主要关键技术方法

研究人员选用同龄匹配的野生型C57BL/6小鼠为对照，以及三种常用转基因AD小鼠模型——APP/PS1、3xTg（携APP_Swedish、MAPT_P301L、PSEN1_M146V突变）和5xFAD（携五个家族性AD突变），每组n=10。于2、4、6、8月龄纵向收集粪便，提取总DNA后扩增细菌16S rRNA基因V3–V4高变区并进行Illumina NovaSeq 6000双端测序。生物信息学分析包括：FLASH拼接、fastp质控、VSEARCH去嵌合体、QIIME2(DADA2)降噪获得扩增子序列变异（Amplicon Sequence Variant, ASV），基于SILVA 138.1数据库注释；计算α-多样性（Chao1、Shannon、Simpson指数）；基于Jaccard距离进行主坐标分析（Principal Coordinate Analysis, PCoA）评估β-多样性，PERMANOVA检验组间差异；LEfSe分析差异丰度菌属；Spearman相关构建微生物共现网络（|r|>0.6, p<0.05）。统计采用Wilcoxon秩和检验及Kruskal-Wallis检验伴Benjamini-Hochberg FDR校正，p<0.05为显著差异。

研究结果

3.1 The pathological characteristics of three AD mouse models at different time points

研究人员说明实验设计为在2、4、6、8月龄纵向采集四组小鼠粪样并行16S rRNA测序；简述三种转基因模型分别具有Aβ斑块沉积及（3xTg兼具）tau相关神经病理，且发病与进展速度不同（5xFAD最快，APP/PS1较慢）。

3.2 Dynamic alterations of gut microbiota composition across different AD mouse models and age stages

通过ASV维恩图与门水平相对丰度分析发现：WT小鼠以Bacteroidota（拟杆菌门）、Firmicutes（厚壁菌门）、Verrucomicrobiota（疣微菌门）为主，Verrucomicrobiota随龄下降，Actinobacteriota（放线菌门）后期上升；APP/PS1小鼠Verrucomicrobiota随龄递减明显，Proteobacteria（变形菌门）与Actinobacteriota分别于4、6月龄升高；3xTg小鼠Proteobacteria早期（2月）偏高后降，Actinobacteriota在6月富集，Verrucomicrobiota显著降低甚至近消失；5xFAD小鼠Proteobacteria在4、8月降低，Actinobacteriota略升于6月。跨模型同期比较显示各AD模型与WT菌群构成存在差异，Verrucomicrobiota降低与Proteobacteria升高在AD模型中更突出。结论：不同AD模型存在年龄依赖的菌群门水平动态改变，Verrucomicrobiota、Proteobacteria、Actinobacteriota的改变在AD模型中具一致性。

3.3 Alterations in gut microbiota α-diversity across different AD mouse models and age stages

纵向比较：WT小鼠Shannon与Simpson指数随龄显著升高（2 vs 8月）；APP/PS1小鼠三指数均随龄递增且有显著性差异；3xTg小鼠Chao1与Shannon随龄显著升高，Simpson无显著差异；5xFAD小鼠各α-多样性指标随龄无显著变化。同期比较：2月时3xTg与5xFAD间Chao1有差异；4月时APP/PS1与5xFAD间Shannon及Simpson有差异；6月各AD模型间多指数有差异；8月各组间无显著差异。结论：肠道菌群丰富度与均匀度在不同AD模型中呈模型依赖性和年龄依赖性动态演变，5xFAD模型α-多样性较稳定。

3.4 Alterations in gut microbiota β-diversity across different AD mouse models and age stages

PCoA基于Jaccard距离显示：各模型内不同月龄样本形成部分分离簇，表明年龄相关群落结构改变，其中APP/PS1与3xTg分离度较大，5xFAD重叠较多。同月龄跨模型比较：C57BL/6与3xTg聚类较分开，APP/PS1与5xFAD分布部分重叠。LEfSe分析示各模型内差异菌随龄动态变化，6月龄时组间差异菌数量最丰富。结论：AD小鼠肠道菌群落整体结构具模型依赖性动态变化，6月龄为微生物分化较明显的时期。

3.5 Differential microbial taxa identified during aging in different AD mouse models

LEfSe分析显示：WT及各AD模型内差异富集ASV随龄变化，一般早期少、晚期（6–8月）增多；同期组间比较中6月龄差异菌最显著，APP/PS1、3xTg、5xFAD各有特征性富集菌。结论：与α-多样性结果呼应，6月龄是AD模型肠道菌群差异分类单元分歧较大的时间点。

3.6 Co-occurrence network analysis of differential gut microbial taxa during AD progression

Spearman相关网络显示Lachnospiraceae_NK4A136_group（毛螺菌科）、Alistipes（另枝菌属）及Prevotellaceae_UCG_001（普雷沃氏菌科未定属）丰度高且连接度强，可能维系群落结构；Lachnospiraceae_NK4A136_group与Eubacterium_xylanophilum_group、Alistipes与Odoribacter呈强正相关，Prevotellaceae_UCG_001与Alloprevotella正相关，但与Defluviitaleaceae_UCG_011负相关；Lachnospiraceae相关类群彼此呈正相关。结论：AD进程中差异菌群存在复杂共现模式，特定毛螺菌科相关菌群可能协同参与AD相关菌群失调。

讨论与结论总结

讨论指出：WT与AD模型菌群均随龄演变，但AD模型中Verrucomicrobiota（尤Akkermansia相关类群）减少更早更显著，Proteobacteria与Actinobacteriota在4–6月（Aβ快速沉积期）升高，提示与AD病理进程关联；3xTg与5xFAD因病理更激进菌群改变也更明显；α/β-多样性及网络分析佐证动态模型依赖性改变。作者承认本研究为观察性，未行行为学/病理验证及宏基因组/菌群干预实验，因果关联待后续阐明。

结论（翻译）：总之，本研究表明APP/PS1、3xTg及5xFAD AD小鼠模型衰老过程中肠道菌群组成发生动态且模型依赖性的改变。不同年龄段观察到微生物多样性及差异细菌类群（包括Verrucomicrobiota、Proteobacteria及Actinobacteriota）显著改变。这些发现为进一步支持肠道菌群失调与AD相关病程进展存在关联提供了证据。虽潜在机制需深入探究，但本研究增进了对AD进程中微生物相关改变的理解，可为未来AD中靶向菌群的研究提供基础。