肠道微生物组由数万亿微生物组成，在维持人体健康方面发挥着至关重要的作用。这些微生物平衡的破坏可能导致多种健康问题，如炎症性肠病（IBD）。
目前，加州大学圣地亚哥分校研究人员开发出一种名为coralME的创新工具，以深入理解这些微生物如何相互作用及其与环境的互动如何影响健康。该工具能够从海量数据中快速构建详细的基因组规模代谢、基因和蛋白质表达计算机模型。这些"ME-模型"将微生物的基因组与其表型特征紧密关联。
这些模型能够揭示微生物对特定营养物质的响应机制，包括哪些营养物质会促进某些微生物增殖从而导致微生物组失衡，以及哪些营养物质最有利于健康肠道中常见微生物的生长。此外，该工具还能预测促进过敏原或毒素等有害产物形成的营养条件。
这项研究于2025年11月20日发表在《细胞系统》期刊上。
"例如，模型显示某种微生物需要特定氨基酸，但自身无法合成，因此它必须从其他微生物、人类宿主或饮食中获取，"加州大学圣地亚哥分校医学院儿科学教授卡尔斯滕·曾格勒（Karsten Zengler）博士解释道。"这些新一代基因组规模模型为理解复杂环境中微生物行为提供了机制基础。"
研究团队利用coralME生成了495个ME-模型，用于表征最常见的肠道菌种，而手工完成这些工作将需要数十年甚至数百年时间。
研究人员运用这些模型模拟了不同饮食对肠道细菌的影响。例如，他们发现低铁或低锌饮食会助长有害细菌存活，而富含特定宏量营养素的饮食可能促进有益菌生长——这些效应是传统计算模型无法捕捉的。
曾格勒表示，将炎症性肠病患者的实际微生物表达数据输入模型后，能够实时观测微生物的代谢活动。他同时担任加州大学圣地亚哥分校微生物组创新中心研究员及雅各布斯工程学院生物工程兼职教授。
"这揭示了微生物的摄食来源、代谢产物生成及其与宿主和其他微生物的交互关系，"他比喻道，"可将这些模型视为城市地图，当整合实时交通数据后，我们就能掌握当前路网的运行状态。"
研究团队发现，炎症性肠病患者肠道化学环境发生显著变化，包括pH值升高（酸性降低）以及保护肠道的短链脂肪酸产量下降。他们还识别出与这些变化相关的特定细菌种类及其群落交互作用。
coralME工具提供了一种快速高效的方法，将复杂的遗传数据转化为关于肠道微生物行为的具体预测，并阐明饮食与疾病如何改变其活性。这些模型获得的见解有望催生炎症性肠病及其他微生物组相关疾病的新型诊疗方案，通过个性化疗法精准靶向特定微生物活动。
"若能准确预测微生物组对任何疾病的响应，我们就能阐明疾病与微生物组的关联机制，进而找到治愈方法，"曾格勒强调。
他表示，coralME工具的应用范围不仅限于人类疾病，还可用于构建土壤、其他动物或海洋中微生物群落的模型，展现出广泛的科研价值。
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