【Gastroenterology】肠道代谢组:微生物和宿主之间的交点

来源:  作者:傅琳娜,陈萦晅
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Gastroenterology
肠道代谢组:微生物和宿主之间的交点

 
代谢组学在评价个体代谢状态中的应用

代谢组学在分析复杂系统,比如肠道小分子物质代谢谱时,使用包括质谱法和核磁共振光谱法等高通量的分析方法。借助这些实验方法,通过同时分析数以千计代谢物的存在及数量,研究人员即可确定不同干预对宿主代谢谱的影响。
 
微生物对代谢组的影响
 
利用代谢组学分析,研究人员可直接比较肠道菌群代谢的变化对宿主代谢的影响。
 
预测微生物的宏基因组
 
由于计算软件的创新,通过“通过隐性状态重建进行群落系统进化的研究(Phylogenetic Investigation of Communities by Reconstruction of Unobserved States, PICRUSt)”以及“相对代谢更新的预测(Predicted Relative Metabolic Turnover)”等软件提供高效、经济的方法,以确定除了研究因素以外的一些额外因素是否应进一步用于更为全面的代谢谱分析和宏基因组测序。因此,通过宏基因组的信息,研究人员将能确定微生态失调是如何作为纽带联系不同疾病状态与宿主代谢改变。
 
婴幼儿的代谢概况
 
婴幼儿时期的肠道微生态和免疫系统的改变具有持久的影响,比如可促进过敏反应的发生发展。出生两年内的婴幼儿肠道菌群将发生显著变化,这与环境和饮食改变密切相关。研究人员可以通过分析婴儿的粪便代谢组实时跟踪上述变化。
 
肠道微生物与外源性物质代谢
 
除膳食来源的营养物质之外,肠道微生物还接触到各种各样其他外源性物质(如抗生素、其它药物和膳食来源的生物活性物等)。除此之外,肠道微生物还可影响上述外源物质的代谢。研究人员业已发现的肠道微生物可以不同程度影响甚至决定化疗药物治疗大肠癌的疗效。
 
代谢组学研究相关性的计算方法挑战
 
从代谢物数据中识别统计上有意义的模式,在理论上是简单的,但往往在实际中是以无数学依据的技术进行的。尽管现存一些有数学依据的替代计算方法,但仅在极少数情况下可被应用。将这些计算方法用于一般的代谢组学研究还有待验证。
 
结论:相较于我们人类基因组而言,更具多样性与高度可塑性的肠道菌群,不仅使人们看到了个体化医疗的新前景,特别是为科研人员带来了研究新前景,包括肠道微生物在药物和饮食作用下的改变,及其代谢产物变化的机制研究等等。尽管还有许多工作要做,特别是在计算方法上,可喜的是代谢组学和微生物群落分析的实验框架业已成型,随后的临床预后分析将能迅速确定个体的健康状况。

 

摘自:Gastroenterology, 2014; 146(6):1470-6.
译:傅琳娜,陈萦晅)

上海交通大学医学院附属仁济医院消化内科
 

原文链接:

相关英文内容:

Gastroenterology
The intestinal metabolome: an intersection between microbiota and host.

Recent advances that allow us to collect more data on DNA sequences and metabolites have increased our understanding of connections between the intestinal microbiota and metabolites at a whole-systems level. We can also now better study the effects of specific microbes on specific metabolites. Here, we review how the microbiota determines levels of specific metabolites, how the metabolite profile develops in infants, and prospects for assessing a person’s physiological state based on their microbes and/or metabolites. Although data acquisition technologies have improved, the computational challenges in integrating data from multiple levels remain formidable; developments in this area will significantly improve our ability to interpret current and future data sets.\

From:Gastroenterology, 2014; 146(6):1470-6.
【Original connection】

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