了解饮食如何塑造肠道微生物组，以及这些微生物变化如何影响癌症风险，是癌症预防研究中的一个关键问题。
随着大型人群队列的成熟和多组学技术的进步，研究人员现在能够更好地理解饮食、微生物组和癌症之间的关系。
哈佛大学陈曾熙公共卫生学院临床流行病学与营养学副教授宋明阳博士，致力于为癌症预防和治疗确定营养和肠道微生物组靶向策略。
《技术网络》在宋博士于美国癌症研究协会年会（AACR 2026）发表演讲前与他进行了交流，讨论如何将大规模队列和临床试验结合起来，以揭示饮食、肠道微生物组和癌症风险之间的因果联系。他还分享了最近的研究发现揭示了食物与微生物组的相互作用，微生物组信息工具如何可能重塑结直肠癌筛查，以及个性化饮食建议面临的挑战。
整合队列研究和临床试验以揭示饮食-微生物组-癌症因果路径
您如何着手整合大规模队列研究和基于生物标志物的临床试验，以揭示饮食、肠道微生物组和癌症风险之间的因果联系？
大规模前瞻性队列仍然是人群层面癌症流行病学的支柱，提供了随时间推移检测饮食模式、微生物组特征与疾病结局之间关联的统计效力。宋博士解释说，这些数据集使研究人员能够“研究饮食和微生物组模式与疾病结局的关系，并识别关联”。
“我们利用基于人群的队列研究来识别关联，然后进行临床试验来验证这些观察结果。”——宋明阳博士。
对护士健康研究和卫生专业人员随访研究等队列进行的大规模观察性研究，评估了数十年来的饮食、生活方式以及结直肠癌诊断和死亡率，为研究假设提供了丰富的数据集。
然而，仅凭观察性数据无法确立因果关系。为了弥补这一差距，宋博士的团队转向基于生物标志物的临床试验，旨在测试修改饮食或其他暴露是否会产生可测量的微生物组或免疫变化。他指出，这些试验对于“验证这些观察结果并测试其转化潜力”至关重要。
两种方法共同创建了一个流程：队列识别出饮食与癌症发病率之间有希望的关联，而试验则验证这些关联是否反映了真实的生物学机制。
综合研究设计的原则：
- 基于队列的研究能够得出饮食、微生物组特征与癌症结局之间的关联。
- 临床试验验证修改暴露是否会产生因果性的生物学变化。
- 整合两种方法可增强机制推断和转化相关性。
- 该流程加速了可操作癌症预防策略的识别。
食物和饮品如何塑造微生物组
您的研究揭示了哪些特定食物、饮品或补充剂如何调节微生物组或免疫环境从而改变癌症风险？
饮食是肠道微生物组最强大的调节因素之一，然而，确定哪些食物能产生有意义、可重复的效果一直具有挑战性。例如，咖啡摄入与多种癌症风险降低相关，但这些关联背后的机制一直难以捉摸。
在最近发表于《自然·微生物学》的一项研究中，宋博士及其团队证明，咖啡摄入会对肠道微生物组的组成产生显著且高度特异性的变化。
特别是，研究揭示咖啡摄入改变了细菌——解糖洛森菌的存在和丰度，这种细菌有助于代谢咖啡。由于咖啡的有益效果源于其代谢产物，这项工作为习惯性饮用咖啡与其健康影响之间提供了潜在机制联系。
宋博士强调，“咖啡对微生物组产生了非常显著且特异性的影响”，强调了在考察广泛饮食类别的同时，也研究个别饮食成分的重要性。
饮食对肠道微生物组的调节：
- 咖啡诱导肠道微生物组成发生显著变化。
- 这些微生物变化可能有助于解释咖啡与癌症风险降低之间的流行病学联系。
- 与分析整体饮食模式相比，研究个别食物可能提供额外的机制见解。
基于微生物组的风险模型与结直肠癌筛查的未来
基于微生物组的风险模型如何可能重塑结直肠癌筛查策略？
结直肠癌筛查模型主要纳入人口统计学、生活方式和遗传因素，这些因素虽然有用，但可能限制了风险分层的程度。宋博士认为，微生物组衍生的生物标志物可以为风险预测增加一个新维度。与炎症、代谢或早期肿瘤发生相关的微生物特征可能捕捉到传统工具遗漏的风险信号。
他指出，“[基于微生物组的模型]有可能拾取现有筛查工具中未捕捉到的额外信号”，从而提高识别高风险个体的准确性。通过增强风险分层模型和扩大筛查范围，结直肠癌可以更早被诊断，更多病例可以得到预防。
微生物组衍生生物标志物如何改善筛查：
- 微生物组特征可能揭示当前筛查算法中缺失的风险信号。
- 整合微生物数据可以提高识别高风险个体的准确性。
- 增强的模型可能支持更个性化的筛查方法。
- 基于微生物组的工具可以补充而非取代现有的筛查策略。
迈向个性化、基于微生物组的饮食建议之路
您认为我们距离能够根据个人的微生物组图谱推荐个性化饮食干预以降低其癌症风险还有多远？
尽管对个性化营养的热情日益高涨，但宋博士强调，该领域尚未准备好进行临床实施。他说，主要障碍是“缺乏关于微生物组变化如何影响癌症结局的前瞻性研究”。虽然横断面和短期干预研究提供了有价值的线索，但长期前瞻性数据仍然稀缺。
他解释说，我们距离推荐个性化饮食干预“还有很长的路要走”，并指出他的团队正在利用护士健康研究II的数据积极解决这一差距，该研究包括纵向微生物组采样。
在可以推荐个性化饮食处方之前，建立时间关系——即与饮食相关的微生物组变化如何先于或伴随疾病过程——至关重要。
个性化营养之路上的挑战：
- 将微生物组变化与癌症结局联系起来的前瞻性证据仍然有限。
- 像护士健康研究II这样的纵向数据集对于建立时间关系至关重要。
- 个性化饮食建议需要经过验证的因果途径。
- 当前证据更多支持人群层面的指导，而非个性化处方。
加速饮食-微生物组-癌症研究的新兴技术
您认为哪些新兴技术，例如空间蛋白质组学、代谢组学或机器学习，对于推进饮食-微生物组癌症预防研究最令人兴奋？
饮食-微生物组相互作用的复杂性需要能够捕捉微生物生态系统多个维度的工具。宋博士强调代谢组学和蛋白质组学特别强大，因为它们提供了“微生物组的功能读数”，揭示了微生物活动如何影响宿主代谢和免疫途径。
同时，机器学习对于整合跨队列、试验和多组学平台的高维数据变得不可或缺。这些算法可以检测传统统计方法可能遗漏的细微非线性模式。宋博士强调，机器学习帮助研究人员“整合极其复杂的数据，更好地识别模式”，从而实现更精确的机制见解。
推动下一波发现的技术：
- 代谢组学和蛋白质组学揭示功能性微生物输出，以理解癌症关联。
- 机器学习能够整合复杂的多组学数据集。
- 空间技术为宿主-微生物相互作用增加了背景分辨率。
- 总之，这些工具支持更具机制性和预测性的研究框架。
饮食、微生物组与结直肠癌：AACR 2026预览
您在AACR 2026的演讲中有什么可以透露的吗？
宋博士即将在AACR上进行的演讲将探讨饮食与微生物组之间的相互关联关系，这对研究人员来说可能难以厘清。他指出，这种关系“提出了一个问题，即微生物组是否对结直肠癌有任何独立于饮食的影响”。这个问题处于该领域持续争论的核心：微生物特征是因果驱动因素、饮食效应的中介者，还是两者兼有？
关于饮食、肠道微生物组与癌症预防之间关联的研究正在迅速发展，宋博士的工作 exemplifies 了如何将大规模队列和转化试验结合起来以揭示因果途径。他的发现强调了特定食物（如咖啡）对微生物组组成的深远影响，基于微生物组的风险模型在增强结直肠癌筛查方面的潜力，以及需要完善我们对饮食、微生物组与癌症风险之间联系的机制理解。
关键要点：
- 结合队列研究和临床试验为识别饮食-微生物组-癌症因果路径提供了一个框架。
- 基于微生物组的风险模型可以增强结直肠癌筛查的准确性。
- 厘清饮食-微生物组相互作用是未来癌症预防策略的核心挑战。
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