《npj Biomedical Innovations》：Engineering human Gut-on-a-Chip culturomics for predictive pharmacomicrobiomics of first-pass metabolism
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对于口服给药的药物，肠道首过代谢(first-pass metabolism)会影响全身暴露量，并导致个体间的药代动力学(pharmacokinetic, PK)差异。然而，肠道微生物组介导的生物转化以及患者特异性肠道变异性的机制作用，在目前的监管框架中仍然体
对于口服给药的药物，肠道首过代谢(first-pass metabolism)会影响全身暴露量，并导致个体间的药代动力学(pharmacokinetic, PK)差异。然而，肠道微生物组介导的生物转化以及患者特异性肠道变异性的机制作用，在目前的监管框架中仍然体现不足。该展望探讨了人类相关培养组学(culturomics)平台（包括肠道芯片(Gut-on-a-Chip)微生理系统(microphysiological systems, MPS)）如何实现对宿主-微生物组-药物相互作用的定量分析。研究人员还讨论了预测性肠道生态系统模型在个性化药物微生物组学(pharmacomicrobiomics)和下一代转化药物开发中的潜力。
口服给药是现代医学中最广泛使用的药物递送途径，但准确预测口服药物在体内的吸收、分布、代谢和排泄仍然是当代药理学面临的最持久、最具挑战性的难题之一。药代动力学/药效动力学(Pharmacokinetic/Pharmacodynamic, PK/PD)建模与模拟虽已整合到药物开发中，但其预测准确性高度依赖于具有生物学相关性的实验输入数据。药物在肠道中经历由细胞色素P450(cytochrome P450, CYP)等介导的I相代谢和II相结合反应，随后进入肝脏进一步代谢。在部分药物中，肠道首过效应造成的损失占总首过损失的20%以上。目前的群体药代动力学方法难以展现个体间存在的巨大变异性，例如不同患者在环孢素、他克莫司等药物的生物利用度上表现出极大的差异，这种变异性与宿主遗传、年龄、性别及肠道微生物组均密切相关。特别是肠道微生物组能够通过产生特定酶系（如β-葡萄糖醛酸酶）对药物进行直接灭活或重新激活，从而成为决定肠道首过代谢的关键因素。然而，现有的非临床模型在预测人类口服生物利用度方面存在显著的局限性，如动物模型存在跨物种的酶表达差异和肠道微生物群差异；静态体外细胞培养模型（如Caco-2细胞）在关键代谢酶CYP3A4的表达上较人体组织明显偏低；离体组织模型存在样本获取难及功能衰退快的问题；类器官模型则受限于静态培养和结构封闭性。因此，亟需开发能够整合宿主上皮与微生物组共代谢的个性化体外模型来弥补这些研究空白。
针对上述问题，研究人员提出将患者来源的肠道类器官与微生物组共培养整合至肠道芯片(Gut-on-a-Chip)平台中，以构建个性化预测模型。该研究发表在《npj Biomedical Innovations》上。这项研究的开展为肠道首过代谢提供了一个机制精确的体外框架，将推动药物微生物组学领域的发展，使原本作为经验性变异来源的肠道首过代谢转化为药物开发中可测量的个体化参数，对下一代转化型药物开发具有重要意义。
在关键技术方法上，研究人员主要依托肠道芯片微生理系统，该系统能够在弹性多孔膜上培养肠道上皮细胞，通过连续灌注培养基提供流体剪切应力，并施加循环机械拉伸模拟肠道蠕动。结合微流控技术实现独立通道的供氧控制以构建生理性氧梯度，并在该动态环境中实现菌群与上皮的稳定长期共培养。个性化模型通过将患者队列或生物样本库来源的肠道组织/粪便/血液等进行区域特异性分离，构建含患者匹配类器官及微生物群的组织结构。同时结合多组学和机器计算方法在多时间点进行样本采样分析。
**Intestinal first-pass metabolism**
传统观点认为肝脏是早期药物开发的焦点，但临床药代动力学分析表明，肠道首过效应包含I相/II相代谢和外排转运，能够导致极大比例的药物损失。通过分析特定模型药物发现，肠道和肝脏的代谢能力具有显著的个体差异，受宿主年龄、性别、遗传多态性及炎症等基础变量影响。
**Pharmacomicrobiomics: microbiome as a determinant of intestinal first-pass metabolism**
研究人员指出，肠道微生物组在药物代谢中起决定性作用。通过对比无菌小鼠和常规小鼠发现，微生物可直接在肠腔内转化异源物质，或通过调节上皮代谢能力影响药物处置。特定菌群实现的菌株特异性药物失活，以及广谱存在的β-葡萄糖醛酸酶介导的药物去结合并重新激活，均会导致临床相关的毒性或药效差异，证明了肠道首过代谢是宿主-微生物组的共代谢过程。
**Current models to demonstrate intestinal first-pass metabolism**
总结各类现有模型得出，由于跨物种的酶活性差异和微生物组不匹配，动物模型无法提供足够的机制解析度。基于Transwell的静态体外模型（包括Caco-2细胞）中，CYP3A4等关键代谢酶表达极低且缺乏生理性诱导机制。虽然离体组织或类器官模型保留了更优的上皮特征，但受限于样本量难获取、缺乏流体机械动态以及无法支持稳定的厌氧菌-宿主共培养，现有的静态和单系统模型难以全面有效再现人体肠道药代动力学。
**Organ-on-a-Chip models**
与静态系统相比，肠道芯片模型通过微流体流动和类蠕动机械变形，使得上皮细胞能形成更接近体内的三维绒毛状结构，并大幅提升CYP3A4的表达和代谢活性，支持核受体介导的药物诱导反应。然而，目前的芯片研究大多集中于上皮细胞代谢，尚未充分将微生物组作为代谢参与者整合至系统中，因而仍有待进一步工程化拓展。
**Engineering human intestinal culturomics for personalized prediction of first-pass metabolism**
利用肠道芯片进行高级培养组学分析得出，该系统的分隔式微流控架构可结合厌氧管腔灌注和富氧血管灌注，实现生理相关的氧梯度及粘液界面形成，从而支持微生物群落与宿主上皮的共培养。为建立个性化预测模型，需将患者匹配的类器官与微生物群整合于同一微生理环境，从而量化宿主与菌群如何共同塑造个体口服生物利用度的差异。
**Advanced engineering for emulating a human physiological signature**
为模拟真实生理特征，研究发现饮食及药物可通过调节酶活性或改变药物理化性质影响肠道代谢。由于动物与人在饮食偏好及分子调控上存在显着差异，需在肠道芯片中结合人类样本验证这些复杂的药食及药药相互作用。此外，研究人员得出胃肠道各区域的药物代谢特征差异：近端小肠主导上皮代谢，而远端回肠及结肠则因微生物密度激增演变为微生物介导的主战场。未来需要构建多室连接的芯片来反映不同肠段的区域化贡献特征。
**Systems-level integration in mechanistic pharmacology**
通过分离管腔和血管通道的采样，芯片能够结合多组学技术分离宿主基因组学、微生物组学与代谢组学数据，并借助机器学习等计算分析手段对实验变量进行排序和权重赋予，从而区分特定药物是由宿主上皮主导代谢还是由微生物主导代谢。
**Challenges and opportunities**
通过对现有局限性的评估，研究人员认为几个主要技术瓶颈在于：芯片模型的规模化操作复杂、成本高昂限制了其作为大规模筛选的应用；而复杂的患者来源菌群在体外培养时能否保留其分类多样性与代谢功能仍需进一步验证。未来，通过结合自动化、建立类器官生物样本库以及与肝芯片多器官偶联，可弥补单一器官模型在模拟全身药物系统暴露上的不足以提高临床转化成功率。
**Conclusion and future directions**
肠道首过代谢是一个受宿主基因、微生物群、腔内化学及机械力共同塑造的动态个体化过程。通过结合患者来源的类器官、受控的微环境工程和微生物组共培养，肠道芯片平台为体外建模提供了精确机制框架。这能够直接量化评估微生物如何影响药物代谢和PK变异性。尽管在可扩展性及多器官偶联上仍存在挑战，但这些属于工程发展前沿而非性质上的鸿沟。结合动物模型和临床研究，芯片技术、药物微生物组学和高级培养组学的融合，最终将使肠道首过代谢转化为药物开发中可测量和个体化的关键参数。
