肠道菌群"村落"合力抵御危险感染?新研究揭示It takes a village… to protect us from dangerous infections? New microbiome research suggests so | ScienceDaily

环球医讯 / 硒与微生态来源:www.sciencedaily.com美国 - 英语2025-10-15 20:35:59 - 阅读时长4分钟 - 1668字
新研究揭示肠道微生物群落如同村民合力抵御外敌入侵,能有效防止艰难梭菌等危险感染。密歇根大学团队通过小鼠实验证实,不同菌群组合对感染的抵抗力存在关键差异,基于菌群组成的计算机模型可90%准确预测感染风险,未来或用于开发个性化诊断工具和定制化益生菌疗法,以减少抗生素滥用导致的肠道菌群紊乱,从而提升患者防护水平并降低每年超14000名美国人的相关死亡风险,为健康医学领域提供新思路。
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肠道菌群"村落"合力抵御危险感染?新研究揭示

新研究表明,如同一群杂乱无章的村民合力击退入侵军队,生活在我们肠道中的细菌混合物可能会团结一致,防止危险感染发生。

密歇根大学医学院的研究团队报告称,由于构成这些顽强群落的细菌种类存在关键差异,某些“村落”可能比其他“村落”更成功地抵御入侵。

研究人员甚至表明,可能可以预测哪些肠道细菌群落能最好地抵抗入侵——这为帮助它们战斗开辟了新途径。

该团队在小鼠身上研究了最危险的肠道感染之一:艰难梭菌(Clostridium difficile),这种细菌每年导致超过14,000名美国人死亡。艰难梭菌还会使数十万人患病,主要是那些因抗生素使用而肠道细菌自然群落(肠道微生物组)被破坏的医院患者,这些抗生素原本是为了保护他们免受其他感染。

在发表于《mBIO》期刊的新论文中,该团队报告了对七组小鼠进行的测试结果,这些小鼠接受了不同的抗生素,然后暴露于艰难梭菌孢子。科学家使用先进的基因分析来确定哪些细菌在抗生素挑战中存活下来,并研究了使艰难梭菌最可能成功入侵的因素。

该团队还开发了一个计算机模型,仅基于了解小鼠自然肠道“村落”中存在哪些细菌,就能准确预测研究中其他小鼠的艰难梭菌感染成功率。该模型的成功率为90%。

“我们知道,个体人类都拥有不同的肠道细菌群落,你的内部‘村落’与我的不同。但研究主要集中在一次研究一种群落,”领导该团队的密歇根大学微生物学和免疫学副教授帕特里克·D·施洛斯博士说。“通过同时观察多种微生物组,我们能够筛选出似乎能抵抗艰难梭菌定植的细菌群落子集,并预测它们能在多大程度上预防感染。”

他表示希望,最终这些模型可以作为诊断工具,预测哪些患者在进入医院前需要最有力的艰难梭菌防护,甚至在艰难梭菌暴露前后定制设计保护性细菌剂量。换句话说,就是看出哪些“村落”需要最多的增援才能在战斗中获胜。

社区至关重要

施洛斯是医学院宿主微生物组计划的关键成员,他指出,没有单一细菌物种本身能防止定植。是混合物发挥了作用。而且,没有任何一种特定的细菌混合物比其他混合物显著更好——几种不同的“村落”都能抵抗入侵。

抵抗艰难梭菌与普雷沃氏菌科(Porphyromonadaceae)、毛螺菌科(Lachnospiraceae)、乳杆菌属(Lactobacillus)、阿利斯提佩斯菌属(Alistipes)和土歧杆菌属(Turicibacter)的细菌成员有关。而对艰难梭菌的易感性则与这些保护性物种的减少以及大肠杆菌属(Escherichia)或链球菌属(Streptococcus)细菌的增加相关。

施洛斯解释说:“是社区在起作用,而抗生素破坏了它。”能够使用先进的基因工具检测数十种不同细菌物种的DNA,并判断每种细菌在特定肠道中常见或稀有的程度,使这项研究成为可能。

然后,关于实验中每只小鼠存在的细菌“村落”的大量信息,以及每个“村落”在抵抗艰难梭菌方面的相对成功程度,被输入到团队创建的计算机模型中。该模型使用“随机森林”统计方法,这是一种机器学习形式,允许计算机筛选数据并基于所学内容做出预测。施洛斯将其比作训练电子邮件垃圾过滤器,基于关键词集合识别和阻止尼日利亚冒名顶替者的骗局,同时允许来自安全发送者的电子邮件通过。

既然他们已经在小鼠身上展示了这一概念,该团队正在努力在人类身上研究相同的问题。他们已经在研究密歇根大学健康系统医院治疗艰难梭菌感染症状的患者的肠道微生物组数据,并将研究没有艰难梭菌症状的患者的样本,以更好地了解有多少人携带处于休眠、非感染状态的病菌的“背景”率。

尽管密歇根大学健康系统的某些患者目前接受来自健康个体的粪便材料移植以治疗严重的艰难梭菌感染,但施洛斯指出,这种治疗方法可能只是重新武装脆弱患者体内自然微生物组“村落”的更定制化方法的垫脚石。

他说:“这是一种极其有效的治疗方法,但如果我们能开发出治疗性益生菌,风险会更低。但首先我们必须了解抵抗性群落是如何工作的。”

除施洛斯外,这篇新论文的作者还包括最近获得博士学位的阿利桑德拉·M·舒伯特博士和哈米德·辛纳尼。

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