摘要：肠道微生物群在塑造免疫反应中起关键作用，包括由疫苗引发的反应。然而，其对基于mRNA的SARS-CoV-2疫苗的体液反应的影响仍待进一步探索。我们分析了50名接种mRNA-1273 SARS-CoV-2疫苗的医护人员的肠道微生物群组成和抗刺突蛋白（S）IgG水平。根据接种30天后的IgG滴度，将参与者分为低、中、高反应组。采集基线粪便样本并使用16S rRNA测序评估微生物群多样性和分类概况。α多样性指数在各反应组之间无显著差异，但特定微生物特征与疫苗反应相关。较高的_Clostridia_、Clostridiales、_Ruminococcaceae_和_Odoribacter splanchnicus_相对丰度与更强的IgG反应相关。功能微生物组分析显示，高反应组中乙酸生产途径富集（p = 0.012），表明短链脂肪酸在增强疫苗诱导免疫方面的作用。逻辑回归和随机森林模型识别这些分类群为强抗体反应的预测因子。单个分类群的ROC曲线下面积（AUC）范围为0.70至0.76，显示出中等预测性能。相反，如_Hallella_和_Sutterella wadsworthensis_等分类群与较低反应相关。这些发现支持了肠道微生物群在mRNA疫苗免疫原性中的调节作用，并强调了微生物代谢功能作为个性化免疫策略中提升疫苗效果的潜在目标。
引言：自2019年12月首次检测到以来，导致2019冠状病毒病（COVID-19）的SARS-CoV-2病毒迅速传播，影响了全球数百万人。为了控制疫情，采取了多种措施，其中疫苗是最重要的一种。这是由于其对减少重症和死亡率的巨大影响。截至2023年12月31日，全球56%的人口已接种疫苗。多项研究表明，疫苗对SARS-CoV-2有效。疫苗反应受多种因素影响，如人类白细胞抗原（HLA）、肥胖等。个体间的差异还与年龄、性别、种族和病史有关。然而，多种因素可能影响疫苗的免疫原性、有效性和安全性。其中一个最新且最相关的因素是微生物群。
人体内寄居着一个庞大而多样的微生物群体，统称为微生物组，在健康和疾病中发挥关键作用。这一复杂网络主要存在于胃肠道，但也存在于皮肤、肺、口腔和泌尿生殖道。微生物组与宿主免疫系统共同进化形成了复杂的双向关系，这对维持有机体稳态至关重要。
特别是肠道微生物群因其对免疫系统的发育、成熟和功能的深远影响而成为研究焦点。这种动态互动始于出生时，母体和环境微生物对胃肠道的初始定植触发了一系列免疫事件，这些事件在一生中塑造宿主免疫系统。
微生物群在调节免疫系统中起关键作用，帮助区分入侵病原体和有益共生微生物。共生微生物群通过模式识别受体（PRRs）与肠黏膜免疫细胞（如树突状细胞和巨噬细胞）相互作用，包括Toll样受体（TLRs）。这种相互作用触发信号通路，导致先天和适应性免疫反应的激活，这对宿主防御病原体至关重要。
除了在保护性免疫中的作用外，微生物群对于免疫稳态的调节也至关重要，防止过度炎症和自身免疫反应。肠道微生物群产生多种代谢物，如短链脂肪酸（SCFA），具有免疫调节作用。SCFA，特别是丁酸盐、丙酸盐和乙酸盐，可以调节T细胞分化和功能，促进调节性T细胞（Tregs）的发展并抑制促炎T细胞的分化。
生态失调是一种微生物组组成和功能失衡的状态，已被链接到多种炎症和自身免疫疾病。微生物多样性丧失、致病菌增加或微生物代谢产物改变会破坏免疫稳态并促成疾病发展，包括肥胖、糖尿病和癌症。
另一方面，肠道微生物群越来越被认为是影响疫苗效力的关键因素。疫苗免疫反应的变异性不仅与宿主因素如年龄、遗传和营养状况有关，还与肠道微生物群的组成和功能差异有关。来自人类和动物研究的累积证据表明，某些微生物分类群及其代谢物可以调节B和T细胞反应，增强抗原呈递，并塑造黏膜和系统免疫。例如，较高比例的放线菌与改善的免疫原性相关，而拟杆菌水平升高则与较弱的疫苗反应相关。这些由微生物群驱动的效果在各种类型的疫苗中均有观察到，包括口服和注射制剂。理解这些相互作用为开发以微生物群为目标的策略（如益生元、益生菌或饮食干预）以优化疫苗反应开辟了新途径，特别是在免疫原性较差的风险人群中。
在此基础上，最近的研究提出肠道微生物群可能在塑造针对COVID-19疫苗的免疫反应中起关键作用。几项研究表明，微生物组成和多样性的变化可能部分解释个体和人群中观察到的疫苗诱导抗体反应的异质性。例如，Zuo等人证明灭活BBIBP-CorV疫苗通过减少α多样性和改变关键分类群的相对丰度来改变肠道微生物群，如增加厚壁菌门和减少拟杆菌门和变形菌门。这些变化与微生物代谢的功能变化以及差异抗体反应相关。同样，Ng等人发现属如双歧杆菌和粪杆菌在接种BNT162b2疫苗后与更强的中和抗体滴度相关，而其他分类群如_Bacteroides dorei_与较弱的反应相关。相比之下，Zhang等人报告称微生物多样性与CoronaVac的体液反应无关，尽管特定细菌如_Bacteroides uniformis_在应答者中富集。这些异质结果突显了宿主-微生物群-免疫相互作用的复杂性，并强调了针对疫苗特异性研究微生物群介导的免疫调节的必要性。
考虑到这一背景和微生物群的重要作用，我们在本研究中分析了肠道微生物群与接种mRNA-1273疫苗后对SARS-CoV-2的体液反应之间的相互作用。为此，我们研究了600名医院工作人员的体液反应，并根据反应程度将其分为低反应者、中反应者和高反应者。我们总共分析了分布在不同反应组中的50名个体，进行了肠道微生物群的16S RNA测序，并将其与接种后的体液反应程度联系起来。
材料与方法：人口统计。
为了研究接种第二剂mRNA-1273疫苗30天后的体液反应，招募了来自Hospital Universitario Virgen de las Nieves的601名工作人员。纳入标准是没有合并症，如炎症性肠病（IBD）、免疫抑制状态（包括移植后和正在接受免疫抑制剂/化疗）、以及癌症、血液病、风湿病和自身免疫性疾病等情况。参与者还必须在接种前未检测到抗刺突蛋白（S）和抗核衣壳抗体的体液阴性。此外，我们审查了参与者的临床记录，根据医院内部员工监测记录确认他们未感染该疾病。这601名个体包括398名女性和203名男性，平均年龄为48岁。
对于微生物群的研究，第一剂接种时收集了79份粪便样本。最终，在排除服用抗生素或在过去三周内出现肠道问题的个体样本后，样本数量减少到50份。此外，如果DNA提取后不符合下一代测序（NGS）分析所需的质量标准，也会排除样本。这50名个体包括31名女性和19名男性，平均年龄为54.6岁。
所有方法均按照相关指南和规定进行，包括《赫尔辛基宣言》。所有实验方案均经安达卢西亚生物医学研究伦理委员会审查批准（批准编号：0297-N-21）。在样本采集和研究参与之前，从所有参与者及/或其法定监护人处获得书面知情同意。
抗体测量对抗SARS-CoV-2。
疫苗接种第二剂30天后从参与者身上采集血样。进行了针对S蛋白的免疫球蛋白G（IgG）定量分析。IgG水平使用化学发光法COVID-19 IgG测定（Alinity，Abbott，IL，USA）进行测量，遵循制造商的协议。结果以BAU/mL（每毫升结合抗体单位）报告，阳性阈值定义为>7.5 BAU/mL。
DNA提取。
利用自动化的MagXtract 3200系统（Vircell，格拉纳达，西班牙）进行微生物粪便DNA提取。样品在含玻璃珠的裂解管中预处理，涡旋20-30秒。随后，将300 µl样品和20 µl蛋白酶K加入提取盒中，然后放入仪器中自动进行粪便DNA提取。
16S V3-V6 rRNA基因测序和生物信息学分析。
使用制造商提供的优化协议进行细菌16S rRNA基因V3-V6超可变区扩增。为此，使用Microbiota Solution A试剂盒（Arrow Diagnostics，热那亚，意大利）。生成的文库随后在Illumina® MiSeq平台（Illumina，加利福尼亚，美国）上进行测序，使用V2格式500个循环的试剂，对应于250个碱基对配对末端读数。
使用MicrobAT®软件版本1.3.0（Microbiota Analysis Tool；SmartSeq S.r.l.，意大利）进行生物信息学分析和分类分配。在过程的初始阶段，使用专门设计的算法清除短序列或低质量序列的读数。随后，过滤后的序列与参考数据库（RDP，版本11，更新5）对齐以进行分类分配。
为了评估采样群落的生物多样性，我们使用了Shannon多样性指数和均匀度指数（Pielou’s evenness）。这些指数提供了关于群落结构的互补信息，既考虑了物种数量（丰富度），也考虑了个体如何在它们之间分布（均匀度）。Shannon指数是一个广泛使用的指标，反映了物种的多样性和丰度。它随着物种数量的增加和相对丰度更均衡而增加。均匀度指数衡量个体在不同物种之间的分布均匀程度。这是一个归一化的均匀度测量，范围从0（完全不均匀分布）到1（完全均匀分布）。所有生物多样性指数均由MicroAbT软件版本1.3.0提供。
使用MicrobAT®软件版本1.3.0（Microbiota Analysis Tool；SmartSeq S.r.l.，意大利）进行代谢功能分析。根据内部参考数据库按其功能角色对物种进行分组。每个组别都提供了一个指向详细描述的超链接，以及选定样本中属于相应功能组的已识别物种的百分比。代谢功能的描述和参考值可以在补充表1中找到。
关键测序指标，包括总读数、质量过滤（高质量和低质量读数）以及分配给分类群的读数数量，详见补充表2至4。不同反应组之间未观察到测序指标的差异。
统计分析。
进行了描述性统计分析，其中定量变量表示为平均值±标准差（SD）和中位数（四分位距（IQR）），分类变量通过频数表和百分比表示。
使用Spearman相关系数获取定量变量之间的相关性。为了比较三个反应组之间的定量结果，使用了Kruskal-Wallis检验。如果获得统计显著性，则使用Bonferroni方法进行组间两两比较以确定哪些组存在差异。此外，为了比较低反应组与中/高反应组的定量结果，应用了非参数Mann-Whitney U检验。另一方面，通过计算其相应的粗略优势比（ORc）并估计ROC（接收者操作特征）曲线下的面积（AUC），评估了每个独立变量（分类变量）相对于中/高反应组的关联。同样，使用Liu方法估计最佳临界点。使用随机森林置换变量重要性方法评估分类变量类别的相对重要性，其中添加了随机噪声变量以建立稳健的临界点。最终选择的变量是那些在双变量逻辑回归模型中具有最高显著性且AUC大于0.70的变量。
我们使用R中的randomForestSRC包进行随机森林置换分析。
所有对比的显著性水平为_p < 0.05。计算使用统计程序STATA v 16.1和R v4.2.1（2022-06-23）进行。
结果：
mRNA-1273疫苗接种后抗S蛋白抗体水平的量化
所有参与者在接种第二剂mRNA-1273疫苗30天后均产生了可检测到的抗S IgG抗体，尽管水平差异很大，范围从65到10,505结合抗体单位每毫升（BAU/mL）。根据抗体水平的分布，将个体分为三组：低反应者（LR，<1000 BAU/mL），中反应者（MR，1000–4400 BAU/mL）和高反应者（HR，>4400 BAU/mL），使用平均值（2700 BAU/mL）和一个标准差（1700 BAU/mL）作为参考（表1）。
表1 不同反应组之间的人口统计学特征、抗S IgG水平和微生物多样性指数的比较。
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表1展示了这些组别中的人口统计学特征和微生物组多样性指数。尽管抗体水平存在差异，但在各组之间的年龄或性别分布没有观察到显著差异。重要的是，尽管抗S IgG水平在接种后一个月和三个月显著不同（分别为_p_ = 1.5E-9和3.3E-9），包括生物多样性指数、Shannon指数和均匀度指数在内的微生物多样性指标没有显示出显著变化。
微生物群组成和抗体反应
虽然总体多样性指标相似，但反应组之间出现了特定的分类差异。几个分类群在LR、MR和HR组之间的相对丰度显著不同（表2）。例如，Clostridia、_Clostridiales_和_Ruminococcaceae_在MR组中比LR组显著更多，表明它们在支持适度免疫反应方面可能起作用。相比之下，_Acidaminococcaceae_和_Coprococcus_在HR个体中更为普遍，尤其是_Coprococcus_的丰度相比LR显著更高（p = 0.020）。
抗S IgG水平（30天和90天）与分类类别丰度之间的相关性分析未揭示出显著的直接关联。同样，未发现抗体水平随时间的变化与这些分类群的相对丰度之间存在相关性。
定性存在/缺失分析进一步支持了这些趋势，突出显示了与抗体反应强度相关的分类群流行率差异，涵盖两个时间点，并基于抗体水平的百分比变化（补充表5）。
表2 根据疫苗反应组的微生物分类群差异丰度。
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为了评估特定微生物群对免疫反应的预测潜力，我们进行了双变量逻辑回归，比较LR与MR+HR组（表3）。几个分类群，包括_Clostridia_、Clostridiales_和_Ruminococcaceae，与更高的抗体反应显著相关。值得注意的是，未分类的拟杆菌纲也显示出强烈的相关性。
表3 与高抗S IgG反应相关的分类类别的双变量逻辑回归。
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补充这些发现的是一项随机森林模型，该模型识别了有助于反应分类的关键分类群（图1）。该分析根据它们在预测高抗体反应者中的重要性对细菌分类群进行了排名，再次确认了先前在回归分析中识别的几个分类群的相关性，如_Ruminococcaceae_和_Clostridiales_。
图1
使用随机森林排列评估与强抗体反应相关的细菌分类群的相对重要性。条形图表示当每个分类群被置换时模型准确性的平均下降，表明其对分类性能的贡献。AUC：ROC曲线下面积。
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微生物组的代谢功能分析
代谢功能分析显示，HR组个体中产乙酸菌的比例显著高于LR+MR组（p = 0.012）（图2）。这些功能性差异也反映在抗体水平上：拥有正常水平的产乙酸菌和其他有益菌的参与者在接种后一个月和三个月的IgG滴度显著更高（图3）。
进一步比较显示，LR组中良好菌群（p = 0.033）和产丁酸菌群（p = 0.026）的比例低于MR+HR组。这些发现支持了有益微生物代谢活性与更强的体液反应之间的联系。
图2
与反应水平相关的代谢功能的比值比分析（低：LR+MR vs 高：HR）。森林图显示了低反应者（LR和MR）与高反应者（HR）之间微生物代谢功能存在的比值比（OR）及其95%置信区间（CI）。OR > 1表示该功能在高反应者中更常见，而OR < 1表示在低反应者中更常见。OR = 1由垂直虚线表示。
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此外，还根据正常与低丰度的代谢菌群组比较了两个月时间点的循环抗体水平。正常丰度的产乙酸菌群和良好菌群都与这些组中个体的显著更高抗体水平相关，相较于低水平个体（图3）。
图3
正常与低丰度的产乙酸菌和良好菌的抗体水平。正常与低丰度的产乙酸菌和良好菌的抗体水平。（a）第二次剂量后一个月正常与低水平产乙酸菌个体的抗体水平，p = 0.033。（b）第二次剂量后三个月正常与低水平产乙酸菌个体的抗体水平，p = 0.017。（c）第二次剂量后一个月正常与低水平良好菌个体的抗体水平，p = 0.027。（d）第二次剂量后三个月正常与低水平良好菌个体的抗体水平，p = 0.027。BAU/mL：每毫升结合抗体单位；正常：正常水平的产乙酸菌或良好菌；低：低水平的产乙酸菌或良好菌。对于每种代谢功能，丰度水平根据MicroABT软件版本1.3.0建立的参考阈值划分为“正常”或“低”。
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讨论
对SARS-CoV-2疫苗接种的免疫反应可能受到各种因素的影响，其中最突出的一个因素是肠道微生物群，它在调节免疫系统及其反应中起着至关重要的作用。在这项研究中，我们分析了对mRNA-1273疫苗接种的反应及其与肠道微生物群组成的关系。之前的证据表明，特定的微生物谱可能增强或削弱免疫反应，影响抗体的产生和亲和力成熟。
一方面，某些研究表明，灭活SARS-CoV-2疫苗_BBIBP-CorV_的施用会导致健康成人的肠道微生物群组成和功能发生改变。观察到α多样性显著减少，表明可能对微生物群稳态产生影响。在分类学水平上，_Firmicutes_的比例增加，而_Bacteroidetes_和_Proteobacteria_减少。此外，Faecalibacterium、Bifidobacterium、Lachnospira_和_Roseburia_的丰度增加，而_Bacteroides、Blautia、Ruminococcus_和_Actinomyces_减少。从功能角度来看，脂质、氨基酸和类固醇生物合成相关的代谢途径增加，而肾素-血管紧张素系统和生物素代谢相关的途径减少。此外，某些微生物如_Prevotella、Haemophilus、Veillonella_和_Ruminococcus gnavus_被认为可能与抗体产生的增加有关。像_Bifidobacterium bifidum_和_Acidaminococcus intestini_这样的物种与亲和力成熟减少有关，而_Bifidobacterium animalis、_Bacteroides plebeius_和_Bacteroides ovatus_则显示出与亲和力成熟增强的关联。
此外，结果表明饮食在疫苗反应中起着关键作用。富含纤维的饮食有利于更大的抗体亲和力成熟，而衍生自蛋白质发酵的支链脂肪酸（BCFAs）与免疫反应降低有关。
我们的研究结果显示了不同分类群与免疫反应之间的关联。相比之下，关于微生物群多样性，我们的队列显示与体液反应无关，这一结果与Ho-Yu Ng及其同事报告的结果一致。然而，其他已发表的结果报告了生物多样性指数与个体体液反应之间的正相关关系，但接种的是CoronaVac而不是mRNA-1273。同时，其他研究表明负相关关系，即较低的生物多样性与接种BNT162b2疫苗的个体更好的抗体反应相关。这种结果的差异主要是由于方法上的异质性，特别是研究中使用的疫苗平台的差异，这导致难以比较和重现的结果。mRNA-1273、BNT162b2和CoronaVac疫苗具有不同的作用机制，可能导致免疫反应受到肠道微生物群的不同调节。
我们的分析突出了一些物种，如_Turicibacter sanguinis_、_Bacteroides massiliensis_和产丁酸盐的物种，它们与接种后30天和90天的循环抗体水平增加相关。相反，属于_Hallella_属的物种与30天时较低的抗体反应相关，而_Sutterella wadsworthensis_与90天时较低的反应相关。有趣的是，Hallella_属此前已被链接到小鼠的炎症性肠病（IBD），而_Sutterella wadsworthensis_则与人类的IBD相关。这表明这些物种可能在失调状态下存在，可能破坏免疫系统的稳态。最后，特定细菌群的存在，包括_Dialister、Clostridium XI、Lactobacillus_属以及_Coriobacterium sp. CCUG 33,918、Clostridium sp. K39、_Collinsella aerofaciens_和_Dialister invisus_物种，可能与循环抗体的持续水平相关，表明它们在宿主免疫调节中潜在的作用。相反，属于_Burkholderiales_和_Betaproteobacteria_属的未分类细菌可能会显著减少这些抗体，表明微生物组内的相反免疫调节效应。
在反应组之间的比较中，结果显示在HR和MR组中相比于LR组，Clostridia、_Clostridiales_和_Ruminococcaceae_的丰度增加。虽然统计显著性仅在MR和LR之间的比较中达到，但在较强的反应者中这些分类群的丰度有明显的增加趋势。此外，Odoribacter splanchnicus、Ruminococcaceae bacterium LM158_和_Clostridium sp.，_enrichment culture clone 7–25_在HR和MR组中比LR组更为丰富。此外，根据双变量逻辑回归分析，这些分类群对解释高抗体反应的贡献最大。
_Odoribacter splanchnicus_是一种来自人类肠道微生物群的厌氧菌，显示出在调节免疫反应中具有重要作用。最近的研究揭示了其抗炎特性，包括减少脂多糖（LPS）引起的IL-8产生和增强IL-10产生的能力。此外，_O. splanchnicus_被观察到通过增强关键细胞因子的产生和诱导Th17细胞来赋予对结肠炎和结直肠癌的抵抗力。在溃疡性结肠炎的粪便微生物群移植背景下，_O. splanchnicus_被确定为一种可转移菌株，能够通过增加Foxp3+/RORγt+调节性T细胞和短链脂肪酸（SCFA）的产生来塑造粘膜免疫。这些发现表明，_O. splanchnicus_可能是开发基于微生物群疗法治疗炎症性肠病和其他与免疫失调相关疾病的有希望的目标。
细菌家族_Ruminococcaceae_通过主要生产丁酸盐显著影响免疫系统。这些短链脂肪酸表现出抗炎和免疫调节作用，调节调节性T细胞的分化并促进抗炎细胞因子的产生。此外，它们有助于调节粘膜免疫和细胞因子平衡，增强免疫耐受并加强粘膜屏障完整性。因此，它们的存在与对免疫挑战的平衡免疫反应和整体免疫健康的改善相关，表明_Ruminococcaceae_可能对IBD和免疫失调情况的治疗策略产生积极贡献。
目前没有文献描述_Clostridium sp._，enrichment culture clone 7–25。然而，这种细菌属于_Clostridium_属，已知与宿主免疫系统有显著的相互作用。虽然关于这个克隆的具体数据缺乏，但已确立_Clostridium_属在免疫调节中起关键作用，与先天免疫受体如Toll样受体（TLRs）相互作用，调节效应和调节性T细胞，并影响先天淋巴细胞。该属中的物种通过其对调节性T细胞和先天淋巴细胞的影响，主要参与免疫耐受的发展。这些相互作用突出了它们在肠道免疫和稳态中的双重作用，强调了它们在肠道免疫耐受和应对免疫挑战中的潜在重要性。
另一方面，根据现有文献，接种CoronaVac疫苗的个体中，表现出强大中和抗体反应的参与者中，像_Bifidobacterium adolescentis_这样的细菌丰度较高。另一项研究发现，在血清阳性参与者中，像_Bacteroides uniformis_和_Bacteroides stercoris_这样的细菌显著丰富。相反，也有报道称，Eubacterium rectale、_Bacteroides eggerthii_和_Streptococcus vestibularis_的丰度与接种个体较弱的抗体反应相关。
在接受ChAdOx1疫苗的受试者中，接种前属_Parasutterella_和_Blautia_的丰度与较高的抗体反应相关。这些细菌群此前已被链接到通过产生短链脂肪酸（SCFA）和其他代谢物来进行免疫调节，从而促进肠道免疫稳态。
有趣的是，对于接受mRNA疫苗（如mRNA-1273和BNT162b2）的受试者，观察到IgG水平与产生免疫刺激性脂多糖（LPS）的属如_Parasutterella_和_Bilophila_之间存在正相关。相反，已知产生免疫抑制性LPS的属_Bacteroides_与抗体水平呈负相关。在接受BNT162b2疫苗的受试者中，拥有鞭毛和菌毛的细菌，包括_Roseburia faecis_，与中和抗体水平呈正相关。此外，接种前属_Ruminococcaceae PAC000661_g_、Romboutsia_和_Lachnospiraceae PAC001043_g_以及物种_Clostridium PAC001136_s、Lachnospiraceae PAC001043_g PAC001449_s、_Eubacterium LT907848_s_和_Romboutsia timonensis_的丰度与中和抗体水平的增加呈正相关。此外，据报道，像_Bifidobacterium_和_Faecalibacterium_这样的细菌与较高的中和抗体滴度呈正相关，而_Bacteroides dorei_和_Bacteroides vulgatus_与抗体反应呈负相关。
同样，报道结果的差异可能归因于研究之间的方法学差异，包括队列规模、用于评估微生物群组成的手段以及测量接种后免疫反应的具体时间点。因此，未来的研究应力求更大的方法学一致性，以便于比较和验证发现。
最后，肠道微生物群被提议作为疫苗佐剂的天然来源，能够增强免疫原性。除了这种结构性作用，来源于微生物代谢活动的免疫调节代谢物也越来越受到认可。在这些代谢物中，SCFA作为结肠中细菌发酵的主要终产物脱颖而出。这些分子不仅维持肠道稳态，还发挥广泛的系统性免疫学效应。
我们的结果显示，产乙酸和产丁酸的代谢功能与高水平的抗刺突IgG直接相关，表明SCFA可能在增强对接种疫苗的体液免疫反应中起积极作用。就功能而言，SCFA以其抗炎特性著称，部分通过抑制NF-κB途径，以及促进调节性T细胞的扩展。此外，它们通过促进幼稚T细胞分化为效应子集，如Th1和Th17细胞，这些细胞是适应性免疫的核心，影响T细胞代谢。重要的是，SCFA还通过间接机制调节B细胞反应。它们已被证明可增强辅助T细胞的葡萄糖摄取，并促进滤泡辅助T细胞（Tfh）的诱导——这对B细胞活化、生发中心形成和高亲和力抗体产生至关重要的一个子集。通过此途径，SCFA间接调节B细胞功能，并有助于协调强大的抗体反应。
我们的发现得到了越来越多将微生物代谢物与B淋巴细胞功能调节联系起来的证据的支持。SCFA已被证明可调节B细胞中的关键代谢过程——包括氧化磷酸化、糖酵解和脂肪酸合成——这些过程对稳态和病原体诱导的抗体反应都是必不可少的。此外，这些代谢物上调参与浆细胞分化和免疫球蛋白类别转换重组的基因，增强体液免疫能力。
B细胞活化的代谢需求巨大，依赖于糖酵解、氧化磷酸化和棕榈酸（PA）合成在增殖、分化和抗体分泌过程中的协调相互作用。在这种情况下，SCFA代谢的产物乙酰辅酶A作为脂肪酸生物合成的中心底物，对浆细胞功能和抗体产生至关重要。经SCFA处理的B细胞已被证明可增加细胞内乙酰辅酶A、ATP、丙二酰辅酶A和脂肪酸合酶（FAS）的水平，所有这些都有助于其脂质生物合成和分泌能力。此外，SCFA通过增强糖酵解通量直接增强B细胞分化和抗体输出。
总之，这些发现强化了微生物组作为关键代谢和免疫学协调者的观点，为我们观察到的富含产SCFA细菌分类群的患者表现出更强大抗体反应的机制提供了理论依据。
这些发现强调了肠道微生物群在调节疫苗接种引起的免疫反应中的基本作用，表明特定的微生物谱型可以显著有助于优化疫苗的免疫原性。这些结果为肠道微生物群如何影响不同疫苗平台的功效提供了新的见解，并为实施旨在最大化免疫反应的个性化策略铺平了道路。
在这种情况下，使用益生菌、益生元或饮食调整等策略作为增强疫苗反应的有前途的替代方案，尤其是在对免疫反应减弱易感的人群中，例如老年人或免疫功能低下者。然而，必须考虑到肠道微生物群的基础组成在个体和人群之间存在显著差异，受饮食因素、生活方式、地理位置和抗生素使用历史的影响。这些因素可以显著影响微生物多样性与体液反应之间的观察关联。
最后，微生物多样性与体液反应之间的关系可能不是严格的线性关系。相反，它似乎更多地依赖于肠道生态系统内特定分类群或关键细菌群的存在和功能，而不仅仅是整体多样性。这强调了未来研究的重要性，不仅探索微生物生物多样性，还要研究特定细菌群落及其代谢物在调节不同疫苗平台免疫反应中的功能作用。
本研究有一些需要考虑的局限性。分析集中在接种前的基线肠道微生物群；然而，接种后的采样可以提供更多关于与免疫反应动态相关的微生物组变化的见解。相对较小的样本量可能限制了研究结果的普遍性，尽管观察到的关联是一致的并且生物学上合理。未来更大队列的研究将有助于验证这些结果。最后，虽然16S rRNA测序（V3-V6）提供了微生物组成有用的概览，但更先进的方法如全长16S或宏基因组测序可以提高分类分辨率和功能解释。整合额外的组学数据——如代谢组学或炎症生物标志物——可以进一步阐明微生物群与疫苗诱导免疫之间的关系。
数据可用性
本研究期间生成和分析的测序数据和处理数据已存入NCBI BioProject数据库，登录号为BioProject ID PRJNA1268193。
(全文结束)
