编者按
人类微生物组与健康/疾病的新关联不断涌现，重要宿主-微生物组相互作用成为新型诊断和治疗靶点。通过解析宿主-微生物关联在人群中的维持机制，研究者发现个性化的宿主-微生物组表型可与其他"组学"数据整合，提升精准医学水平。
微生物组是精准医学的核心要素
个体化医疗方案的定制需要整合人口统计学、家族史、传统实验室数据以及基因组、代谢组、蛋白质组等多维度数据。随着纳入机器学习和人工智能算法的队列研究发展，这些补充数据类型的治疗效用持续提升。美国国立卫生研究院"全民健康计划"等新项目正推动精准医学生物标志物的发现。
人体微生物组作为动态定植的微生物群落，通过代谢功能和分子信号维持健康，并提供对艰难梭菌等病原体的定植抗力。新一代测序技术使微生物组研究进入快车道，其基因功能数量级超过宿主基因组。微生物组研究发展轨迹与人类基因组学相似：基因组测序技术突破开启疾病治疗新纪元。尽管2003年人类基因组计划、2013年NIH人类微生物组计划等重大里程碑后曾出现疗效期待落差，但科研资助机构持续加码该领域。
微生物组编码疾病表型的建立
相较于宿主基因组，微生物组的基因具有高度动态性。单菌种/菌株可通过特定功能引发疾病（类似孟德尔遗传病），而复杂疾病则需要多菌种协同或整体多样性恢复健康。微生物组-疾病关联研究面临两大挑战：因果关系判定需要纵向采样和严谨生物信息学分析；不同研究间的分类关联结果存在异质性，这反映出生命周期中宿主遗传和环境暴露对微生物组的综合影响。
微生物组全关联研究（MWAS）等方法揭示：微生物组主要通过免疫调节影响疾病，特别是在肠道和全身炎症水平调控方面。2018年1月发表的三篇《科学》论文显示，黑色素瘤患者对PD-1/PD-L1免疫检查点治疗的响应差异与肠道微生物组特征密切相关。两项研究发现 responders患者粪杆菌属（Faecalibacterium）丰度较高，而无响应者拟杆菌目（Bacteroidales）含量增加；另一项研究则发现双歧杆菌等8个菌种丰度变化与疗效相关。这些差异可能源于地域、遗传或环境暴露差异，后续实验已证实这些菌种通过T细胞浸润/激活改善肿瘤免疫应答。
微生物组精准编辑技术
精准编辑肠道菌群治疗胃肠道炎症疾病的研究取得突破。朱等在2018年《自然》研究中发现，钼辅因子依赖代谢通路是肠杆菌科过度增殖的关键。通过口服钨酸盐（替代钼辅因子）可靶向抑制该通路，使微生物多样性恢复正常并减轻结肠炎症状达90%。该方法在炎症性肠病（IBD）患者菌群移植小鼠模型中同样有效，为开发不影响有益菌的选择性抗炎疗法提供了新方向。
精准医学发展路径
未来临床实践将整合微生物组分析：癌症免疫治疗前进行肠道菌群检测以评估免疫状态，必要时进行菌群干预以优化治疗效果。微生物组还可作为多种免疫/炎症疾病的分层依据，影响临床试验设计（如根据菌群特征筛选药物试验受试者）。此外，微生物组对药物代谢的影响需纳入药基因组分析。
微生物组研究的优势在于其可操控性。结合常规体检样本采集与基因组等临床数据，可早期预警疾病并优化治疗决策。虽然微生物组与其他组学（基因组、表观组等）的复杂关联尚待揭示，大规模队列研究的整合分析将为健康评估提供全景视角。建议建立标准化样本库以支持未来研究，特别关注多组学大数据的系统整合。
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