简单易行的微生物组和代谢组联合分析
为了深入了解肠易激综合征（IBS）中复杂的调控轴微生物-肠道-大脑，必须结合几种生物学和临床数据进行分析。本研究旨在识别与肠易激综合征相关的粪便微生物群和代谢物，并描述肠易激综合征的特定表型。本研究纳入142名IBS患者和120名健康对照者（HC）的数据集，这些数据集具有广泛的临床、生物学和表型信息；使用质子核磁共振（1H-NMR）光谱和鸟枪法宏基因组测序（HG）测定粪便代谢物和肠道微生物组。本研究于2022年1月发表在《Gut Microbes》IF：10.245期刊上。
技术路线：
主要研究结果：
1、样本基础信息
粪便样本来自314个（181例IBS患者，133例HC对照）受试者，受试者的基线信息如表1所示。粪便水1H-NMR光谱代谢分析数据采集自267例受试者，并配对262例（142例IBS患者，120例HC对照）的1H-NMR数据和粪便MGS数据，基线数据和总体数据间无差异。IBS组和HC组比较，作为肠脑交互作用改变的指标，IBS患者组的焦虑和抑郁得分较高，生活质量和高应激反应性等心理成分得分较低（表1），其余各项病理指标也显著改变。
2、IBS患者和HC的粪便微生物组和代谢组数据的差异
与HC组比较，辛普森的均匀度指标显示IBS患者的肠道微生物α多样性显著降低（图1a-1b）。当从不同的分类等级来区分HC和IBS患者时，两组之间最好的区分不是在种水平，而是在科水平（图1c）。在科水平，通过使用递归特征消除(RFE)，HC和IBS患者之间的区分可以进一步提高到77.3%（AUC）（图1d）。导致HC和IBS患者这种差异区分的细菌主要是图1e所示的菌群。在1H-NMR光谱数据中，在HC和IBS患者间鉴定到50个特异性代谢物，基于这些代谢物，HC和IBS患者的区分可可达79.5%（AUC）（图1f）。导致HC和IBS患者这种差异区分的代谢物如图1g所示，其中10种代谢物在HC中富集，16种代谢物在IBS中高度富集。
图1利用不同分类等级的微生物组和粪便水代谢物区分HC和IBS
3、多组学联合预测区分HC和IBS
当联合科水平的微生物群和粪便代谢物共同分析时，IBS和HC的区分可高达83.6%（AUC）（图2a）。该模型由区分 HC 和 IBS 患者的微生物家族和代谢物组成（图2b）。如图2c所示，与单独使用微生物群或代谢物区分HC和IBS比较，多组学联合可以提供更好的区分结果。
图2多组学整合预测HC与IBS的差异
4、基于粪便微生物群和代谢物以及与临床和生物学特征关系的IBS患者聚类
当只考虑IBS患者时，可以分别根据粪便微生物群和代谢物，并结合两者的组学数据来识别不同的患者群（图3a-3b）。对这些聚类进行分析，以了解该队列中广泛的临床和生物学元数据的差异（图3a），在多次检测后发现，这些差异包括肠易激综合征症状持续时间、应激引发的胃肠道症状、应激事件后肠易激综合征的发生、血浆5-羟色胺(5-羟色胺)和5-羟吲哚乙酸、总膳食能量摄入和腹部手术史（图3b）。
图3a基于核t-SNE的无监督聚类
图3b 临床标志物SVR/SVC的模型重要特征在聚类间有显著差异
5、代谢反应网络
为了识别肠道菌群和相应代谢物之间的联系，一个广泛的代谢反应网络被构建，其涉及IBS患者中显著增加和降低的肠道菌群和粪便代谢物（图4a）。在这幅交互图中，左侧显示的是IBS(紫色)和HC(绿色)中增加的微生物家族；通过中心的酶，连接右侧的粪便水代谢物，右侧是IBS(紫色)和HC(绿色)中增加的代谢物。可以从此图推断糖分解和蛋白水解代谢活性的途径。第一，丙酸辅酶A转移酶，一种参与脂肪酸合成和氧化的微生物酶，存在于 14 个 IBS 和 13 个 HC 相关细菌家族中，可以产生乙酸盐和乳酸（都是HC较高，图4b）。辅酶A结合形式的乙酸或乳酸被释放，辅酶A结合形式的丙酸由游离丙酸形成(IBS中较高)。第二，从酰基天冬氨酸底物产生天冬氨酸和羧酸盐的一类普通天冬氨酸酰基酶（图4c）。羧酸代谢物甲酸和乙酸可以由该酶介导的反应产生。IBS患者粪便中天门冬氨酸和甲酸含量较高，而HC中乙酸含量较高。第三，在5个HC和3个IBS相关微生物家族中发现的丙氨酸-乳酸连接酶，使用丙氨酸和乳酸作为底物。然而，IBS中丙氨酸的浓度更高，HC中乳酸的浓度更高。许多酶催化涉及多种代谢物的反应，这些反应都与IBS或HC有关。最后，肌肽合酶从底物-丙氨酸和3-甲基组氨酸产生鹅丝氨酸（图4d）而beta-丙氨酸-组氨酸二肽酶则催化逆反应（图4e）。
图4在一个或多个微生物家族中发现的酶介导反应的代谢物
本研究已确定 IBS 的粪便微生物组-代谢组特征，这与改变的血清素代谢和与胃肠道症状相关的不利应激反应有关。与微生物组信息整合的代谢反应网络显示了宿主-微生物组相互作用的途径。这些结果支持 IBS 发病机制中的微生物-肠-脑联系。
参考文献：
Mujagic Zlatan., Kasapi Melpomeni., Jonkers Daisy Mae., Garcia-Perez Isabel., Vork Lisa., Weerts Zsa Zsa R M., Serrano-Contreras Jose Ivan., Zhernakova Alexandra., Kurilshikov Alexander., Scotcher Jamie., Holmes Elaine., Wijmenga Cisca., Keszthelyi Daniel., Nicholson Jeremy K., Posma Joram M., Masclee Ad Am.(2022). Integrated fecal microbiome-metabolome signatures reflect stress and serotonin metabolism in irritable bowel syndrome. Gut Microbes, 14(1), 2063016. doi:10.1080/19490976.2022.2063016