Cell｜新方法解析饮食-宿主-微生物组复杂互作关系

撰文｜617

人类肠道微生物组在营养消化、免疫调节以及抵御病原体等方面发挥着重要作用。当前的微生物组研究通常依赖于DNA测序，然而DNA信息对了解微生物的活性功能所能提供的信息相对有限。为填补这一缺陷，部分研究人员开始使用非靶向质谱进行宏蛋白质组学分析。尽管随着特定数据库和高分辨率技术的发展，蛋白质的鉴定效果已经得到了大幅改善，但是在实现物种分辨率和确定功能性蛋白质方面仍存在重大挑战。

饮食因素能够显著影响肠道细胞和微生物组，探究饮食-宿主-微生物组相互作用对了解人体健康具有重要意义。然而目前量化饮食因素的手段多为主观问卷或饮食日记，上述方法容易受到记忆偏差等因素干扰。因此急需开发一种能够在单一营养素水平上非侵入性地评估食物暴露情况的客观方法。

近日，以色列魏茨曼科学研究所Eran Elinav团队在Cell杂志上发表了文章Metagenome-informed metaproteomics of the human gut microbiome, host, and dietary exposome uncovers signatures of health and inflammatory bowel disease。该研究开发了一种结合宏基因组信息的宏蛋白质组学方法MIM（metagenome-informed metaproteomics） 。该方法能够同时量化来自饮食、宿主和微生物的蛋白质，以更好地解析宿主-微生物组-饮食相互作用。

MIM （metagenome-informed metaproteomics） 的流程大致如下：对每项研究收集的样本同时进行宏基因组鸟枪法测序和蛋白质质谱检测。结合上述数据以及常见食物和宿主基因组的公共数据，针对研究构建一个全面、精炼的特异性蛋白质参考集，并基于该参考集量化来自饮食和宿主、细菌的蛋白，以解析疾病发生发展机制、发现候选生物标志物、评估饮食暴露影响等。

基于体外、计算机模拟和体内实验数据，作者比较了MIM与现有的宏基因组和宏蛋白质组学分析流程的效果。结果显示，MIM能够在物种水平准确表征微生物蛋白。且在许多情况下，MIM的表现优于现有方法，具有更高的灵敏度和特异性。如在计算机模拟数据中，MIM准确识别了100%的细菌物种和90%以上的细菌蛋白质序列。而标准的从头基因组组装的蛋白质组学分析方法则鉴定出多种数据中不存在的物种蛋白质以及分类学分辨率较低的蛋白。

值得一提的是，如果在MIM方法构建的特异性蛋白质参考集中加入研究项目中未鉴定出来的微生物蛋白质，会严重损害检测的灵敏度和特异性，导致数百种蛋白被错误地分配给未被鉴定出的细菌物种，并大大延长计算时间。上述结果反映出构建项目特异性蛋白质参考集的重要性。此外，作者还通过给予不同食物，利用小鼠和人群实验评估了MIM量化饮食暴露的效果。结果显示，其能够准确识别饮食暴露。

随后，作者首先使用MIM评估了人类肠道微生物组-宿主互作，将MIM应用于50个健康人粪便样本的宏基因组数据。与预期一致，MIM的分析结果与宏基因组分析结果存在一定差异，能够提供不同的信息。在alpha多样性方面，MIM的结果低于宏基因组分析结果。在蛋白质和通路方面，MIM结果显示出较小的个体间变异性。对于大多数检测到的细菌，物种特异性蛋白质的丰度与物种特异性基因丰度显著不同。即使在单菌水平上，多种蛋白质与其对应的基因丰富也存在差异，这表明可能许多蛋白丰度无法简单地由基因组数据直接推断。进一步分析发现，效果较差的蛋白主要为胞外蛋白，提示MIM可能更适用于推断分泌蛋白。

接着，作者又将MIM用于评估一组接受广谱抗生素治疗（n=10）和未接受过治疗的志愿者（n=11）。通过内窥镜检查，获取了上述患者不同肠段的样本。结果显示，MIM鉴定的肠道微生物物种组成展现出胃肠道不同位置具有不同生态情况，且两组患者展示出不同的蛋白质谱。

利用MIM作者对多个队列（总样本n=547）的样本进行了全球饮食暴露分析，发现不同样本的营养成分存在巨大差异，或许反映了不同地区饮食文化的差异。如比较以色列（n=54）和德国（n=100）两个队列，结果显示两者含小麦食物的暴露水平类似，但是与猪肉相关的信号则显著富集于德国队列。

随后，作者利用MIM探究了DSS诱导的小鼠炎症性肠病 （IBD） 模型在诱导过程中的复杂互作。MIM发现在诱导过程中，会发生2种不同模式的菌群失调：（1）组成性菌群失调，表现为大多数物种特异性蛋白质的表达发生单向改变（持续增加/减少）。上述失调结果部分MIM和宏基因组传统分析均可识别，部分仅能由MIM识别；（2）功能性菌群失调，表现为特定物种的一组蛋白质发生变化，且该物种的大部分管家蛋白未发生明显变化。如Eubacterium plexicaudatum产生的62种细菌蛋白在第3天显著减少，但检测到的其他120种蛋白保持不变。

同时MIM量化了诱导过程中小鼠抗菌肽 （AMP） 的变化。结果显示，AMP与特定细菌的丰度紧密相关，不同AMP的水平可预测共生菌的丧失和后续与结肠炎相关物种的激增。此外，作者还评估了急性DSS结肠炎期间MIM饮食信号。MIM的量化结果显示，尽管DSS结肠炎期间饮食摄入量没有增加，但是粪便中的饮食蛋白相对丰度随时炎症发生时间逐渐增加。并且，该信号与肽S100A8和S100A9 （钙卫蛋白） 呈正相关，这表明肠道炎症和粪便膳食蛋白质积累之间可能有关。

最后作者在IBD患者中研究了饮食-宿主-微生物组互作。首先其评估了一组以色列参与者的粪便MIM谱，具体包含一组新发的儿童克罗恩患者（n=26）和对应的对照（n=28）。MIM分析结果显示，两组的细菌特征谱和宿主特征谱显著不同，如疾病组Bacteroides vulgatus的聚糖降解和鞘脂代谢显著变化，且与免疫力相关的蛋白也发生改变。

作者还将该方法应用于德国溃疡性结肠炎成年患者队列。结果显示，与对应的健康对照相比，患有溃疡性结肠炎的德国成年人也表现出微生物组的明显改变，如Segatella copri的烟酸和烟酰胺代谢。

利用MIM方法，在上述两个队列中均发现了2种失调模式，即组成性菌群失调和功能性菌群失调。此外，随机森林预测结果显示，上述两个IBD队列中，MIM结果比宏基因组学 （基于基因丰度） 更能有效区分患者和健康对照。

随后，作者评估了营养在IBD中的作用。对上述以色列队列中的7名新诊断患者进行了评估。结果发现，从给予全肠内营养 （EEN） 开始，粪便中检测到的饮食蛋白信号减少，并且具有明显的个体差异性。且在这些患者粪便中检测到的饮食蛋白量与粪便炎症标志物 （S100A9） 显著相关，表明MIM发现的成分或可用于评估对EEN的依从性和评估肠道炎症情况。并且粪便中蛋白质增加这一特征在另外两个队列也得到验证，表明MIM鉴定出的这一信号或可用于评估人类肠道功能。

此外，作者还利用MIM寻找了IBD候选生物标志物。结果显示，其找到的多对细菌和宿主来源的蛋白质标志物在疾病诊断准确性和评估疾病严重程度的效果均优于IBD的常用生物标志物钙卫蛋白。

综上，该研究开发了一种结合宏基因组信息的宏蛋白质组分析方法MIM。MIM能够表征宿主的微生物组变化，发现候选宿主和微生物蛋白质标记物，以及量化饮食暴露对宿主-微生物组相互作用的影响，为理解宿主-微生物组-饮食相互作用提供了新工具。

https://doi.org/10.1016/j.cell.2024.12.016

制版人：十一

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