粪便样本可揭示个人饮食、肠道微生物组及健康状况
粪便样本中的分子可准确反映人们的饮食及肠道微生物组的响应
该研究表明，粪便代谢组——即肠道及其常驻微生物分解食物时产生的分子或“代谢物”集合——能够捕捉饮食与肠道微生物之间的复杂相互作用。
众所周知，饮食在健康和疾病中扮演重要角色，越来越多的研究表明，肠道微生物多样性也与特定疾病相关。饮食变化会改变肠道微生物功能，进而影响其产生的代谢物。因此，研究这些化合物并理解肠道微生物如何响应及与食物互动，有助于开发个性化饮食策略以调节肠道微生物组并改善健康。
研究人员分析了来自英国两大队列（TwinsUK和ZOE PREDICT1）的2,647名参与者数据，整合了650种粪便代谢物、肠道微生物物种及食物消费问卷的详细饮食信息。通过机器学习方法，他们发现粪便代谢物能准确反映10类食物和饮料的摄入情况，包括肉类、坚果、全谷物以及茶和咖啡，同时还能体现对健康或不健康饮食模式的整体依从性。
发表在《自然·通讯》的这项研究还识别出400余种特定食物类别与代谢物的关联。其中超半数为正向关联，即某些食物摄入增加会导致粪便中特定代谢物上升，表明这些代谢物可能直接源于食物或由微生物分解食物时产生。团队发现超过2,500个肠道微生物物种与90%以上饮食相关代谢物存在联系，其中四分之一的饮食相关代谢物还与肠道微生物生态系统整体多样性相关。
“测量饮食及肠道微生物组对不同食物的响应颇具挑战。分析粪便化合物能揭示人们吃什么以及肠道微生物组如何差异化代谢食物，从而凸显其在健康中的作用，”伦敦国王学院博士生、论文主要作者罗伯特·波普（Robert Pope）表示。
在所检饮食指标中，粪便代谢物对DASH（高血压防治饮食，Dietary Approaches to Stop Hypertension）饮食依从性的测量最为精准。鉴于DASH饮食对心脏健康的益处，研究人员进一步探究粪便代谢物能否预测10年心血管疾病风险。
仅使用DASH饮食评分和体重指数（BMI）的模型预测心血管风险时准确性中等；而采用粪便代谢物与BMI的模型表现更优，能精准区分高风险与低风险个体。研究结果表明，粪便代谢物组合可作为未来心脏病风险的有力指标，提供比单纯饮食评分更深入的洞察。
“通过解析饮食在肠道留下的化学指纹，我们能识别滋养微生物组并促其产生有益化合物的食物衍生分子——这将指导开发支持肠道及整体健康的益生元，不受饮食或食物获取条件限制，”伦敦国王学院计算医学读者、论文共同资深作者马里奥·法尔奇博士（Dr Mario Falchi）表示。
重要的是，团队发现少量代谢物（所研650种中的54种）仍能有效预测饮食模式依从性及食物摄入类别。这有望推动营养与临床研究中更简单、易获取的测试方法开发。
“这些发现使我们更接近将简单粪便分析转化为理解饮食与肠道微生物互动的强大工具——助力设计从内而外改善健康的饮食策略，”伦敦国王学院分子流行病学高级讲师、论文共同资深作者克里斯蒂娜·梅尼博士（Dr Cristina Menni）表示。
该研究展示了粪便代谢组学揭示饮食与肠道微生物组互动的潜力，为通过靶向饮食或代谢物干预改善健康开辟了新路径。
参考文献： Pope R, Visconti A, Zhang X, et al. 粪便代谢物作为习惯性饮食的读数捕获饮食与肠道微生物组的互动. 《自然·通讯》. 2025;16(1):10051. doi: 10.1038/s41467-025-66046-7
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