既往研究发现，人体内的数十亿细菌、真菌和其他微生物 -统称为微生物组- 与人体健康息息相关，涉及到营养素和胆汁酸代谢、激素分泌以及免疫系统功能等诸多方面。微生物菌群失调可能导致器官功能紊乱甚至疾病，从人体体重到大脑功能甚至癌症治疗有效与否都离不开体内微生物的调控。
而肠道是体内微生物生长繁殖最重要的温床。观测小分子代谢物含量水平的变化-统称为代谢组，是评价微生物组差异、微生物和宿主间和微生物群落间相互作用以及微生物群落的重要技术手段之一。凯莱谱代谢组学合作伙伴Metabolon公司一直专注于通过代谢组学技术揭示微生物组如何影响宿主健康或在疾病进程中发挥作用。
2019年应用Discovery HD4平台数据发表的相关高分文献：
1. 血液代谢组预测人体肠道微生物组的α-多样性
Blood metabolome predicts gut microbiome α-diversity in humans作者：Tomasz Wilmanski et al.
期刊年卷：Nature Biotechnology (2019 Sep 02)
影响因子：35.724
美国系统生物学研究所（ISB）的Leroy Hood教授团队继2017年使用Metabolon Discovery HD4代谢组学平台产生的数据在Nature Biotechnology上发表了文章之后【1】，今年继续使用该平台来研究血浆代谢物对肠道菌群α多样性的影响，同时进一步揭示宿主生理和肠道微生物之间的关系，并于同一本期刊上再次发表相关文章。
既往研究表明，粪便代谢组与个体间肠道菌群组成差异的关联性可达68%。相比粪便样本，血液代谢组学研究可以更好的反映出哪些代谢物进入了循环系统并影响了宿主的健康和代谢水平。通过非靶向代谢组学平台，研究者们可以发现肠道菌群代谢物对宿主代谢的影响，并有利于寻找对肠道菌群组成结构影响最大的血液代谢物。
Shannon 多样性指数：用于研究微生物群落中的α-多样性（within-sample diversity）指标，代表了肠道菌群的物种分类丰富度（物种数量）和均匀度（物种出现频率），可用于评估微生物的健康水平。
代谢组学Highlight：
发现队列：399例
验证队列：540例
通过Metabolon Discovery HD4平台对受试者血浆进行代谢组学检测并进行correlation分析。
研究过程及结果：
从发现队列（Arivale Scientific Wellness? program）选取了399例符合入组标准的受试者，采集其粪便及血浆样本。通过Metabolon代谢组学平台进行血浆样本的处理、质控、数据分析，共鉴定出659个血浆代谢产物。使用Python（v 2.7 / 3.5 +）Scikit-learn库和10倍交叉验证（CV）的LASSO模型来对血浆代谢组学数据进行Shannon多样性的预测（结果表示为代谢组学预测的Shannon多样性（mShannon），其与实际Shannon指数的相关性见图1 A），共筛选出40种相关代谢物可预测肠道菌群的α多样性（R2=0.45，Pearson's r=0.68, P=3.21e-56），具体分类见下图1 B。
所鉴定的40种代谢物只有11种在所有10种使用LASSO生成的模型中都能得到保留（图1 C），因此最具预测Shannon多样性的能力（平均敏感性=0.72，特异性=0.90，精密度=0.72），可作为肠道微生物多样性预测的生物标志物。这其中许多强预测因子是人和微生物的共同代谢物（见黄点）：比如最初由宿主合成然后被微生物代谢的胆汁酸，以及代表相反渠道的马尿酸盐。
相反地，通过临床实验室（Labcorp）进行常规血液检测的77项指标和Shannon多样性指数的相关性非常弱，反映出临床指标在有效预测肠道微生物多样性方面的匮乏。
上述40种代谢物的预测能力随后在验证队列（n=540）中进行了验证（图6, R2=0.34，Pearson's r=0.60, P=2.78e-53）。
最后，研究团队通过two-sided nonparametric Mann-Whitney U test 评估单独使用代谢组研究（M）与结合其他组学方法（包括与临床指标组（M，CL）、与蛋白质组学（M，P）以及同时与临床指标组和蛋白质组学（M，CL, P））的组合效果是否对Shannon 多样性的预测效果有提高或下降。结果显示，单独使用代谢组学（Out-of-sample R2=0.45）的预测能力等于代谢组学+临床指标，并优于其他的组合。
研究揭示了人体血液代谢组和肠道微生物多样性之间的密切关系，为肠道菌群生态对宿主健康的影响，提供了有力证据。
2. 肠道微生物组和代谢组在小鼠肌萎缩侧索硬化中的调节作用
Potential roles of gut microbiome and metabolites in modulating ALS in mice作者：Eran Blacher et al.
期刊年卷：Nature 572, 474–480 (2019)
影响因子：43.070
研究背景：
肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种复杂的神经退行性疾病，其临床表现可能受遗传和未知环境因素等多方影响。
代谢组学Highlight：
Sod1-Tg mice treated with water: n=5
Sod1-Tg mice treated with Abx: n=5
Sod1-Tg mice treated with AM: n=7
Sod1-Tg mice treated with PBS: n=7
通过Metabolon Discovery HD4平台对各组小鼠进行血清代谢组学检测和对比。
研究结果：
在这篇文献中，来自以色列Weizmann 科学研究所的 Blacher等人揭示出有ALS倾向的Sod1转基因（Sod1-Tg）小鼠在出现症状前，会因环境的生态失调而发生代谢物水平上的改变（包括色氨酸代谢和烟酰胺代谢），在无菌条件下或在用广谱抗生素治疗后病程会加剧。Blacher等人将其在环境中发现的11种不同的共生细菌与小鼠肌萎缩侧索硬化的严重程度进行相关性研究，并将这些菌一一注入经抗生素治疗的Sod1-Tg小鼠的个体中。研究证明Akkermansia muciniphila (AM) 菌可改善ALS，而Ruminococcustorques和Parabacteroides distasonis两种菌则加剧了ALS的症状产生。
在人类中，Blacher等人在一项小型初步研究中将患有ALS的患者与其家庭对照进行了比较，确定了两组间具有不同的微生物和代谢物组成 - 包括ALS患者全身性尤其是脑脊液中的烟酰胺水平的相对下降。Blacher等人建议由环境驱动的微生物组和脑的相互作用可能调节小鼠的肌萎缩侧索硬化症产生，并提议对人类疾病进行类似的相关研究。
3. 粪菌移植供体的代谢特征影响受体胰岛素敏感性、能量消耗和肠道通过时间
Donor metabolic characteristics drive effects of faecal microbiota transplantation on recipient insulin sensitivity, energy expenditure and intestinal transit time作者：de Groot P et al.
期刊年卷：Gut 2019 May 30
影响因子：17.943
研究背景：
过往研究发现，通过肠道菌群组成的不同可区分正常、轻度和重度糖耐量受损（T2D）的受试者。而对代谢综合征（METS）受体使用健康瘦型供体的粪便进行异体粪菌移植（FMT），可改变其肠道菌群组成、改善糖代谢。为进一步验证这种相关性，需要研究非瘦型供体以及使用胃旁路手术成功的减肥者供体(RYGB-D)的粪便是否有相同效果。前文中发表的动物研究数据表明，对无菌小鼠使用减肥手术后的肥胖小鼠的粪便进行粪菌移植可以改善其糖代谢和肠道稳态。
代谢组学Highlight：
METS-R vs RYGB-R = 10:12
RYGB-R 响应者 vs 非响应者
METS-R 恶化者 vs 非恶化者
通过Metabolon Discovery HD4平台对受试者空腹血浆代谢水平进行检测和分析。
研究结果：
在这篇文章中，来自荷兰阿姆斯特丹大学医学中心的研究者们发现，在初治、肥胖且胰岛素抵抗的男性受试者（METS，n=22）中，使用RYGB-D的粪便进行粪菌移植可提高受体（RYGB-R，n=12）的胰岛素敏感性，加快肠道通过时间，降低炎症反应趋化因子的表达水平。反之，使用代谢综合征供体(METS-D)的粪便会显著降低受体（METS-R，n=10）胰岛素敏感性、增加其粪便胆汁酸中石胆酸及脱氧胆酸水平。两者的肠菌组成均有发生改变。
在探索性研究中，将RYGB-R组分为响应者（葡萄糖清除率提升≥10%）和非响应者（提升＜10%），METS-R组分为恶化者（葡萄糖清除率下降≥10%）和非恶化者（下降＜10%），通过Metabolon非靶向代谢组学平台综合分析受试者空腹血浆代谢水平。在响应者（图A）中，甲基吲哚-3-醋酸盐的升高与过往小鼠胰岛素抵抗模型结果相符合，同时，升高的苯丙酮酸盐和也和β细胞分泌更多的胰岛素相关，这可能可以解释响应者的胰岛素敏感性的改善原因。反之，在恶化者（图B）中，升高的二氢阿魏酸与胰岛素抵抗的严重程度相关，且它也是丙酸的衍生物，而丙酸在最近的研究中被证明与T2D风险相关。此外，血浆中4-羟基苯丙酮酸与响应程度相关，而神经鞘磷脂与恶化程度相关。
当然，因为样本数量的限制、人群的选择性等原因，还需要后续进一步的研究来阐明供体特征在人类胰岛素抵抗受试者FMT疗效中的作用。
参考文献：
1. Price ND, et al. A wellness study of 108 individuals using personal, dense, dynamic data clouds. Nature Biotechnology. 2017; 35(8): 747–756.
2. Wilmanski T, Rappaport N, Earls JC, Magis AT, Manor O, Lovejoy J,Omenn GS, Hood L, Gibbons SM, Price ND. Blood metabolome signature predicts gut microbiome α-diversity in health and disease. Nature Biotechnology. Published: 02 September 2019.
3. Blacher E, Bashiardes S, Shapiro H et al. Potential roles of gut microbiome and metabolites in modulating ALS in mice. Nature. ePublished July 22, 2019.
4. de Groot P, et al. Donor metabolic characteristics drive effects of faecal microbiota transplantation on recipient insulin sensitivity, energy expenditure and intestinal transit time. Gut. 2019;0:1–11. ePublished May 30, 2019.
啥是代谢组学？
代谢组学（Metabolomics）是研究与表型直接相关的机体代谢状况的一个比较新的组学，目标是研究机体内所有代谢小分子化合物的组成和变化，且正在得到越来越广泛的重视。其测定的生物样品中的多种小分子代谢产物的动态变化可以直接从生化反应的角度得到解读并依此设计相应的诊疗方案。这些小分子的代谢物对于很多疾病的研究，如癌症，糖尿病，肥胖症，骨质疏松，儿童遗传代谢疾病等都有着很重要的作用。2009年美国Metabolon代谢组学测试服务公司和美国密西根大学合作，运用Metabolon公司专业的质谱分析代谢组学技术平台，在《Nature》杂志发表了一篇研究文章，应用代谢组学技术手段在前列腺癌患者的组织和尿液中发现并验证了一个代谢标志物肌氨酸（sarcosine）, 为前列腺癌的早期诊断和机理研究从代谢方面提供了启示性的线索。代谢组学研究产生的大量研究成果正越来越广泛地见诸于各种学术期刊中。
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