通过简化肠道微生物的复杂性，合成群落可以帮助科学家精确确定特定食物如何影响微生物功能、宿主健康以及下一代基于营养的治疗方法。
研究：从饮食到功能：利用合成微生物群落绘制肠道微生物相互作用 - 图片来源：改编自Senoo, D. K. J., Acton, L., & Hall, L. J. (2026). From diet to function: using synthetic microbial communities to map gut microbial interactions. npj Biofilms and Microbiomes. DOI: 10.1038/s41522-026-01012-9. 许可证：CC BY 4.0.
在近期发表在《npj Biofilms and Microbiomes》期刊上的一篇文章中，一组作者研究了如何利用合成微生物群落(SynComs)来揭示饮食成分如何影响肠道微生物组成、功能和宿主健康的机制。
背景
生活在人类肠道中的数万亿微生物有助于消化食物、产生维生素、调节免疫力，甚至影响大脑发育。饮食的变化会对肠道微生物群产生重大影响，但由于其复杂性，关于不同食物如何影响微生物行为的了解仍然有限。研究人员现在正使用SynComs在受控条件下研究微生物行为。需要进一步研究以确定这些系统如何转化为个性化营养和基于微生物组的疗法。
理解SynComs及其重要性
多样化的一组微生物构成了人类肠道微生物群，有助于消化、维生素产生、免疫系统调节、短链脂肪酸的产生以及抵御有害生物。人类肠道微生物群的组成受多种因素共同影响，包括年龄、饮食、地理位置、遗传、药物使用和生活方式。饮食对肠道微生物的组成和活性影响最大。然而，在天然复杂的微生物群落中研究直接的饮食效应很困难，因为许多微生物物种会同时相互作用。
SynComs允许研究人员简化肠道微生物组，同时仍保留选定的代表性类群和关键代谢能力。当与动物或宿主相关模型结合时，它们还有助于区分微生物效应与宿主相关影响。
设计有效的合成群落
简单的SynComs可能只包含几种微生物物种，可用于检查特定的代谢途径或微生物相互作用。更复杂的群落包含更多的微生物，更好地模拟自然肠道生态系统，同时保持实验控制。
开发SynCom的一个重要步骤是选择适当的微生物菌株。研究人员通常从粪便样本或已知的微生物培养物集合中获取微生物分离物。选择菌株时考虑的因素包括生态相关性、代谢活性及其代表人类生命不同阶段的能力。根据研究问题，可能评估的相关特征包括碳水化合物代谢、丁酸盐产生、胆汁酸转化、氨基酸发酵和交叉喂养相互作用。
用于研究SynComs的实验模型
研究人员使用基于实验室和与宿主相关的系统来研究SynCom行为。研究人员可以使用体外模型（如批次发酵和恒化器以及其他连续发酵系统）精确操控环境条件。批次培养非常适合研究微生物繁殖和代谢物产生的短期研究，而其他高级系统，包括人类肠道微生物生态系统模拟器(SHIME)、TNO结肠体外模型(TIM-2)和芯片肠道平台，提供长期稳定性和类似肠道的条件。这些系统可以模拟营养流、肠道转运和黏膜环境。
定植有定义明确的SynComs的无菌或已知菌动物允许研究人员评估微生物对免疫系统发育、肠道屏障功能、代谢和疾病易感性的影响。这类模型在受控实验室实验和整合的宿主-微生物生物学之间架起桥梁。
饮食如何塑造SynComs
饮食对肠道微生物组成和功能有重大影响。在高纤维饮食上，发酵碳水化合物产生短链脂肪酸的微生物会茁壮成长，而高脂肪饮食可能有利于耐胆汁和利用脂质的类群，富含蛋白质的饮食可能会丰富氨基酸发酵菌并增加支链脂肪酸的产生。使用SynCom研究，研究人员可以展示不同类型的食物，如人乳寡糖，如何影响存在的微生物类型；此外，多组学和计算建模为微生物之间的相互作用性质以及对饮食改变的可能功能反应提供了重要见解。
应用、挑战和未来方向
SynComs是研究与饮食和微生物群相关的疾病的优秀研究工具，如肥胖、2型糖尿病、炎症性肠病(IBD)、结直肠癌、过敏性疾病、哮喘和神经发育障碍。通过能够控制性地操控微生物组成，SynComs提供了比观察性研究更强的疾病病理机制证据，并确定了导致疾病病因的微生物途径。它们还用于临床前评估益生菌、益生元、合生元和药物-微生物组相互作用的效果。
培养严格厌氧微生物在技术上具有挑战性，在延长期内维持稳定的微生物群落可能很困难。预测哪些物种将共存也非常困难，因为环境条件和资源可用性都会影响微生物相互作用。此外，研究人员没有开发SynComs的标准化协议，这使得难以比较研究之间的结果。该综述还提出了一个针对饮食聚焦SynCom研究的最低报告清单，与更广泛的报告框架一致，以提高可重复性和可比性。
SynCom技术的未来进步应使其更加真实和有用。多组学、人工智能辅助的功能优先群落设计、生态建模、类器官测试和芯片肠道的进展都将帮助SynComs更好地预测功能结果。研究人员还在将SynComs扩展到细菌以外，包括真菌、病毒和古菌，创建更准确反映自然肠道环境的多界群落。这些进展最终可能支持个性化营养和基于微生物组的治疗。
结论
研究人员得出结论，SynComs代表了一种强大而多功能的方法，用于研究饮食、肠道微生物和宿主健康之间的复杂关系。这些定义明确的SynComs可以加强关于饮食成分、微生物代谢和生理结果的因果推断，这些在自然微生物生态系统中很难确定。尽管与这些微生物群落的稳定性、培养、生态真实性和标准化相关的挑战仍然存在，但技术进步将继续提高其使用价值。通过整合多组学技术、人工智能、宿主相关建模和多界微生物系统，微生物组研究将更好地支持精准营养和基于微生物组的治疗开发。
期刊参考：
Senoo, D. K. J., Acton, L., & Hall, L. J. (2026). From diet to function: Using synthetic microbial communities to map gut microbial interactions. npj Biofilms and Microbiomes. DOI: 10.1038/s41522-026-01012-9
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