0.前言
微生物群不仅仅是消化系统的“常驻客”，它们在人体健康与疾病的多方面起着决定性作用。作为肿瘤免疫微环境 （TIME） 的关键组成部分，常驻微生物群促进多种癌症类型的肿瘤发生。在两项发表在顶尖期刊
《Nature》
上的研究中，科学家们深入探讨了微生物群在癌症进展与重症疾病中的双重角色，并提出了精准医学干预新方向。接下来让我们一起来探索微生物群在疾病中的作用。
1.瘤内微生物群景观的表征表明，链球菌心绞痛会增加胃癌发生和进展的风险
该文章于
2024 年 11 月 26日
发表在
Cell Discovery（IF：33.5）
，该研究整合了多种类型的组学数据，包括微生物组、转录组和代谢组数据，以研究瘤内细菌在胃癌 （GC） 中的功能作用。研究结果表明，链球菌心绞痛 （SA） 是一种新的危险因素，在 GC 的发生和发展中起着重要作用，表明 SA 可能是 GC 诊断和治疗的有前途的靶点。
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研究结果
该研究整合了多种类型的组学数据，包括微生物组、转录组和代谢组数据，以研究瘤内细菌在胃癌 （GC） 中的功能作用。从 GC 患者收集了 609 份样本进行多组学分析：（1） 对 290 个肿瘤 （T） 样本和 319 个肿瘤相邻正常 （N） 组织进行细菌 16S rRNA 基因宏条形码编码，其中 274 个是配对的;（2） 从 108 个配对的 T 和 N 样本中收集转录组数据;（3） 从 90 个配对的 T 和 N 样本中收集代谢组数据。
多组学研究中使用的样本摘要
微生物组用于将 GC 样本分为 6 种亚型，使用无监督聚类方法根据前 30 个属的丰度将肿瘤样本分为 6 组。每个簇的特征是特定属的不同富集。
基于肿瘤和成对正常组织样本之间 30 个差异最丰富的细菌属的肿瘤样本的无监督分层聚类。
有趣的是，三个簇表现出属的富集，占细菌总数的 >15%：幽门螺杆菌、假单胞菌和链球菌分别占 II 类、III 类和 IV 类细菌的 84.06%、47.93% 和 19.80%。
第 III 组和第 IV 组的患者总生存期比其他组的患者差，这表明假单胞菌和链球菌可能导致 GC 的进展。
OS 分析表明第 III 组和第 IV 组患者的预后明显较差。
为了阐明基因表达景观，对 108 个肿瘤组织和配对正常组织进行了 RNA 测序 （RNA-seq） 分析。使用 CIBERSORT 预测集群 III 和 IV 中的免疫浸润模式，并观察到这些集群内免疫浸润景观的差异。两簇均显示抗肿瘤 CD8+ T 细胞耗尽，但肿瘤中耐受/逃避 M2 巨噬细胞的数量增加。这些发现与观察到的较差的总生存期结果一致 并暗示这些簇中大量细菌对肿瘤微环境和免疫反应的潜在影响。
左|预测 5 个肿瘤微生物组集群中的免疫浸润。
显着性阈值：
调整后的 p 值< 0.05。
右| 正常和肿瘤样本中 CD8+ T 细胞和 M2 巨噬细胞的浸润水平。
为了进一步阐明微生物群在 GC 发生和发展中的作用，在特定的感兴趣簇（即簇 III 和 IV）中培养了 10 名患者的癌组织，分离和鉴定了五种细菌：链球菌 心绞痛 （SA）、链球菌口臭、芽孢杆菌、单核细胞增生李斯特菌和伯克霍尔德菌属。使用小鼠来源的 MFC 细胞构建小鼠移植肿瘤模型，并给予低剂量和高剂量的 SA。结果表明，低剂量和高剂量的 SA 都促进了肿瘤增殖，与对照组相比，
SA 治疗组的肿瘤体积显着增加。进一步的实验表明，SA 可以促进 GC 的生长。
左| 图像显示了小鼠异种移植实验中每组中的肿瘤大小。
右| 小鼠异种移植实验中每组的肿瘤体积。
通过 FISH，观察到 SA 干预后瘤内 SA 浓度显著增加，而抗生素干预后大多数 SA 被消除。免疫组化结果显示，SA 干预组 CD8+ T 淋巴细胞数量显著降低。指示增殖的 Ki-67、指示侵袭和转移的 N-钙粘蛋白和波形蛋白的表达水平显著升高;这些现象在抗生素干预后被逆转。
这些
结果表明，
SA 可能在 TIME 中同时调节 CD8+ T 淋巴细胞和肿瘤细胞，从而促进 GC 的发生和发展。
肿瘤组织 H&E 染色、SA 的 FISH 检测和肿瘤组织中 CD8+ T 淋巴细胞、Ki-67、N-钙粘蛋白和波形蛋白的免疫组织化学检测的代表性图像。
SA-L 表示低剂量 SA，SA-H 表示高剂量 SA，SA-L + CFR 表示低剂量 SA 组接受头孢曲松 （CFR），SA-H + CFR 表示高剂量 SA 组接受头孢曲松 （CFR）。
在体内观察到 SA 对 CD8 + T 淋巴细胞在 TIME 中的调节。为了研究 CD8+ T 淋巴细胞的分化，从健康个体中收集了外周血单核细胞 （PBMC），并将它们与 SA 及其代谢物共培养。结果表明，SA 可以抑制人 PBMC 中 CD8+ T 淋巴细胞的分化。总之，SA 及其代谢物可以促进 GC 细胞的增殖、迁移和侵袭。此外，
SA 可以抑制 CD8+ T 淋巴细胞的分化，导致肿瘤细胞免疫逃逸，这可能会进一步促进肿瘤生长。
通过流式细胞术检查感染 SA 的 CD8 + T 细胞的分化。
为了阐明细菌对肿瘤发生和进展潜在影响的潜在机制，该研究分析了 90 个肿瘤样本和配对正常组织的代谢组。根据代谢物丰度，肿瘤和正常组织可以在第 IV 组（Cluster IV）中很好地分离，而第 IV 组 GC 样品中的代谢改变较大。
代谢物景观代表不同簇内不同丰度的代谢物，由代谢物相关途径注释。
显示了每条途径中不同丰度代谢物的数量（右上角）。
显著性阈值：
调整后的p值<0.05，倍数变化>1.3。
为了确定受特定细菌影响的通路，我们计算了与氨基酸代谢相关的 KEGG 通路的数量和比率。精氨酸和脯氨酸代谢是最丰富的途径。与精氨酸代谢相关的所有代谢物在肿瘤样本中始终上调，而编码参与该通路的因子的人类基因在转录组水平上没有显示显着变化。这表明
链球菌在 GC 中的潜在作用可能涉及细菌精氨酸代谢。
代谢组学分析显示肿瘤样本中的精氨酸代谢活性增加，尤其是在富含链球菌的 Cluster IV 肿瘤样本中。
该研究首次基于肿瘤内微生物群对 GC 进行了分子亚型分析，并揭示了不同的微生物特征具有不同的预后和临床意义。此外，发现并证实，除了 HP 之外，SA 在 GC 的发生和发展中起着至关重要的作用。最后，研究结果证实，SA 调节肿瘤细胞的增殖、迁移和侵袭，同时还通过改变精氨酸代谢途径抑制 CD8+ T 淋巴细胞在 TIME 中的分化和浸润，最终促进 GC 的发生和进展。因此，SA 可能作为 GC 治疗的有前途的治疗靶点。
2.急性呼吸衰竭患者宿主-微生物群相互作用的纵向多室表征
危重疾病会显着改变人类微生物组的组成和功能，但很少有研究检查这些随时间的变化。该研究对 479 名患有急性呼吸衰竭的机械通气患者 的口腔、肺和肠道微生物群进行了全面分析。突出了肺微生物群作为重症监护中有价值的预后生物标志物的潜力。了解危重疾病期间的这些微生物组变化为微生物群靶向精准医学干预提供了新的机会。
研究结果
在这里，对在UPMC重症监护室（ICU）通过气管插管接受有创机械通气（IMV）的479名ARF患者进行了发现分析（UPMC-ARF队列），然后对两组新冠肺炎肺炎危重患者进行了独立验证分析（UPMC[UPMC-CVID队列]49名患者和马萨诸塞州总医院ICU MGH-COVID队列97名患者）。
通过Illumina MiSeq 16S-Seq，分析了UPMC-ARF和UPMC-COVID队列和健康对照中的共2557份临床样本，以及在床边患者采样或实验室样本处理过程中获得的233份实验对照样本。结果显示，
所有三个身体隔室都存在进行性菌群失调，其特征是微生物多样性减少、有益厌氧菌减少和病原体增加。
图 A-C：
ICU 患者和健康对照者的隔间内比较。
A 与每个隔室中相应的健康对照样本相比，来自危重患者样本的 α 多样性显着降低图。
B 来自危重患者的基线样本在 β 多样性与健康对照相比存在显着差异。
C 揭示了危重患者样本中多个共生类群的耗竭，口腔和肺样本中的葡萄球菌以及肠道样本中的厌氧球菌和葡萄球菌显着富集（显着类群在火山图中以红色显示）。
D-F：
ICU 患者之间的隔室间比较。
D 肺样本的细菌负荷低于口腔和肠道样本。
PCoA图显示了口腔和肺室的成分相似性，这些成分与肠道样本在成分上不同。
F隔室之间的分类比较表明，在logFC≥1.5的阈值以上，口腔和肺部微生物群之间没有特定的分类群存在系统差异，而在肠道-肺部比较中，肺部群落富集了典型的呼吸道共生菌，肠道群落富集了肠道共生菌。
在口腔和肺群落中，发现随着时间的推移，中心对数比率（CLR ）转化的专性厌氧菌丰度逐渐下降。然而，随着时间的推移，厌氧（专性或兼性）细菌的肠道组成没有相应的变化。按合理的致病性分层，我们发现所有三个区室的口腔共生菌进行性下降，病原体丰度相应增加。
左|口腔、肺和肠道样品的相对丰度条形图，按需氧量将细菌属分类为专性厌氧菌（厌氧菌）、需氧菌、兼性厌氧菌、微需氧菌、需氧量可变和不可分类的属。
中心对数比 （CLR） 的比较按随访间隔 （基线、中期和晚期） 转换了三种主要细菌 （专性厌氧菌、需氧菌和兼性厌氧菌） 的相对丰度。
右|口腔、肺和肠道样本的相对丰度条形图，按合理的致病性将细菌属分类为口腔共生菌、公认的呼吸道病原体和“其他”类别。
接下来，检查了独立于临床变量的微生物群落，以直接从微生物组数据中捕捉重要特征。在每个隔室中，使用狄利克雷多项式混合物（DMM）模型对16S-Seq数据（“细菌DMM簇”）进行处理，并定义三类模型在每个隔室中提供最佳分类，无监督聚类方法揭示了危重患者三个体腔中细菌 α 多样性和组成的差异。
还研究了通过细菌 DMM 聚类对微生物概况进行全局分类的影响。在口腔和肺隔室中，在 Kaplan-Meier 曲线分析中，低多样性簇与 60 天生存率较差相关，而肠道簇对生存没有影响。值得注意的是，在调整年龄、性别、COPD 病史、免疫抑制、SOFA 评分的疾病严重程度和宿主反应亚表型后，
肺部低多样性细菌 DMM 簇的预后影响仍然显着
（调整后的风险比-HR = 2.22 [1.07–4.63]，p = 0.03）。
A、B：
三种不同模型中菌群失调特征（香农指数、细菌载量、厌氧菌和病原体丰度）的效应量（点估计和 95% 置信区间）的森林图：
（i） 在随访抽样期间菌群特征的纵向变化的混合线性回归模型与随机患者截距，（ii） 来自 Cox 比例风险模型的年龄调整风险比，用于每个特征对 60 天生存率的基线值， （iii） 使用调整后的 β 系数进行联合建模，以了解每个纵向测量特征对生存的影响。
C. 按口服 （A）、肺 （B） 和肠道 （C） 细菌 DMM 簇分层的插管 60 天生存率的 Kaplan-Meier 曲线。
这些观察结果在两个独立的 COVID-19 患者队列中得到了验证，突出了肺微生物群作为重症监护中有价值的预后生物标志物的潜力。肺微生物组成为最有力的生存预测指标，超过了口腔和肠道微生物群。这些发现强调了研究肺微生物群的临床相关性，并强调了其作为危重疾病预后标志物的潜力。
3.结语
这些高分研究不仅展示了微生物群在肿瘤和重症疾病中的双重作用，还为我们理解疾病机制、开发精准医疗策略提供了宝贵线索。从胃癌中的链球菌心绞痛到重症监护患者肺部微生物群的失调，这些研究强调了微生物群作为潜在生物标志物的前景。未来，针对微生物群的干预或许能为癌症和危重病患者带来革命性的治疗突破。
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4.ref
1.Yuan, Li et al. “Characterization of the landscape of the intratumoral microbiota reveals that Streptococcus anginosus increases the risk of gastric cancer initiation and progression.” Cell discovery vol. 10,1 117. 26 Nov. 2024, doi:10.1038/s41421-024-00746-0
2.Kitsios, Georgios D et al. “Longitudinal multicompartment characterization of host-microbiota interactions in patients with acute respiratory failure.” Nature communications vol. 15,1 4708. 3 Jun. 2024, doi:10.1038/s41467-024-48819-8
