微生物群调控的实验室研究结果必须通过严格的试验验证,以确保其安全性和有效性。在这一过程中,应实施严格的质量控制,涵盖安全生产、分销和最终交付给患者与消费者的各个环节。因此,微生物调控策略需要进一步优化,以提高精准性、增强稳定性、确保安全性,并降低时间和经济成本。这些努力将为其最终广泛应用提供坚实的基础。
菌群移植的优化方法
为了提高FMT的精准性并增强其调控效果,研究人员优化了供体选择方法。通过对24个不同疾病中的FMT应用进行荟萃分析,研究人员开发了一种机器学习模型,能够预测最有潜力的供体,用以塑造受体的微生物群,从而优化FMT的供体选择过程。类似地,Shtossel等人开发了iMic_FMT工具,基于供体微生物群组成预测受体在FMT后的微生物群变化,进一步促进了受体的选择。由于FMT制剂涉及大量微生物,优化其稳定性可以直接提高效果。提高稳定性的一种方法是对FMT制剂进行冷冻保护。研究人员在冻干过程中使用5%的海藻糖作为冷冻保护剂,并进一步用羟丙基甲基纤维素胶囊包裹FMT制剂。包裹后,每个胶囊中的微生物细胞浓度可达到1×1011。研究表明,这些胶囊在治疗复发性rCDI时有效。FMT的安全性可以通过仔细筛选供体和优化给药方式得到增强。供体筛选应包括血液检查(如肝炎、HIV和转氨酶检查)和粪便检查(如有害原核和真核微生物、病毒及ARB)。有研究探讨了直肠给药与口服加直肠给药在猪仔中的效果,发现口服给药可能使近端肠暴露于供体粪便中潜在的病原,从而引发不良反应,而直肠给药则未出现类似结果。为了减少免疫受损受体在FMT中的不良反应,研究表明,单独转移经过过滤的粪便上清液就足以缓解症状,提示优化FMT成分是提升未来个性化应用安全性的有前景方向。此外,成本仍然是FMT广泛应用的障碍。通过优先选择低成本的早期检测方法,并推迟进行不太可能导致不合格的测试,可以使每个合格供体的成本降低21.3%。
合成微生物群落的优化方法
SynComs的构建精度决定了其功能的准确性。构建SynComs常用两种方法:自下而上的方法通过分离和组合具有特定功能特性的单一菌株来构建SynComs,从而实现对群落组成的精确控制;而自上而下的方法则通过选择性去除复杂自然微生物群落中的成员,保留最小效应菌群。例如,科学家通过消除菌株冗余、进行分组筛选以及Spearman秩相关分析,从最初的37种菌株中成功构建了一个由18种菌株组成的SynCom,有效实现了病原性Enterobacteriaceae科细菌的去定殖。构建SynComs的稳定性对其功能效果的可重复性至关重要。一项研究发现,一个由七种细菌菌株组成的SynCom在甘油保存和冷冻后,其微生物结构保持良好,且新鲜SynCom、冷冻一小时和冷冻七天的SynCom之间在功能性上无显著差异。此外,Gnanasekaran等通过体外实验表明,菌株接种的初始浓度不会影响体外群落的最终稳定组成,为降低群落构建的经济和时间成本提供了方向。使用细胞模型验证可能缩短SynCom的筛选时间。研究人员利用从母乳中分离的细菌构建了SynCom,并通过肠上皮的四细胞模型验证了哪种SynCom对肠道免疫、屏障功能以及细胞凋亡/增殖的影响最佳。目前尚未发现针对优化SynCom安全性的系统性方案。然而值得注意的是,即使经过精心设计,SynCom仍可能增加消化道中来自Escherichia和Shigella的机会性病原体。这突显了评估受体消化道微生物群的重要性,其程序可能类似于FMT。
基因工程微生物的优化方法
在生物合成领域,GEMs取得了显著进展。然而,用于调控消化道微生物群的GEM产品仍然相对有限,部分原因在于从微生物与宿主健康之间建立因果关系以识别关键菌株具有挑战性。因此,分析微生物参数以识别关键微生物作为目标菌株,是确保功能准确性的关键。大多数消化道微生物是专性或兼性厌氧菌,这增加了工程难度,并可能由于应用过程中的不稳定性而导致功能丧失。对厌氧微生物耐氧性的研究为其未来的工业化应用提供了良好前景。例如,通过改变微生物在自然环境中可能遇到的氧化应激(如在生物反应器中向石墨阳极施加外部电压),可以逐步增强细菌的耐氧性,使其能够在更高氧浓度的环境中存活和繁殖。GEMs的遗传不稳定性也可能限制其应用,这突显了开发稳定遗传回路的重要性,例如双稳态的lambda cI/Cro开关。政府和科学家对转基因动物和植物制定了严格的安全要求,并为提高安全性做出了大量努力。然而,针对人类使用的GEMs的安全性优化仍然有限。因此,必须使用基因生物防控系统,以防止GEMs对人类造成潜在危害。这些系统应确保两个关键方面:防止转基因物质在宿主内传播,并确保转基因生物只能在受控环境中生存。为此,可采用潜在策略包括营养缺陷型GEMs、毒素-抗毒素系统、合成基因回路以及防止水平基因转移(HGT)。与上述改进相比,GEMs的成本优化可能相对较少具有挑战性,主要集中在优化培养基、调整pH和温度等环境因素,以及回收和利用副产品。
噬菌体的优化方法
噬菌体有多种优化策略。从疗效的角度来看,噬菌鸡尾酒疗法,即使用多种噬菌体的组合,可以防止细菌抗性的产生,并有效治疗疾病。噬菌体与细菌之间存在着持续的军备竞赛。进一步研究噬菌体基因功能,从而构建工程噬菌体可以提高基于噬菌体的消化道微生物群调控的精准度。例如,识别噬菌体用来对抗细菌防御系统的关键蛋白,将有助于工程噬菌体的开发。为了提高噬菌体治疗的精准性,还需要对目标细菌有全面的了解。研究人员分析了超过15,000个全球临床分离的Acinetobacter baumannii基因组,发现了31个常见的碳青霉烯耐药菌株。鉴于这些菌株的地理同质性,研究人员精确设计了地区特色的噬菌体组合,并成功用于不同地区的感染治疗。为了增强噬菌体的稳定性,研究人员对野生型噬菌体进行了60°C热处理1小时,重复进行五次循环,最终得到具有更好储存适应性的噬菌体。此外,类似于其他策略,噬菌体的冷保护和包裹技术也可以增强其稳定性。噬菌体的递送方式也会影响其疗效。例如,研究人员可以采用定量喷雾法递送,或使用专门设计的微粒载体递送噬菌体。噬菌体的宿主范围相对特异,但通过交换尾纤维可以调节宿主范围,从而释放出单个噬菌体的更多潜力。这种方法无疑减少了噬菌体分离所需的时间和成本。鉴于噬菌体的安全性已被认可,目前的安全优化工作主要集中在减少剂量,以最小化免疫反应并降低噬菌体在体内的滞留时间。
利用微生物知识助力靶向调节策略
在过去十年中,关于消化道微生物群的研究取得了显著进展,这些微生物学的理解将有助于靶向调节策略更好地发挥其作用。这包括识别微生物调节的最佳时间窗口,分析微生物参数以确定关键微生物,以及监测消化道环境以指示微生物异常。
微生物调节的窗口
某些生命阶段是微生物调节的关键窗口。生命早期、饮食过渡期和微生物失调时期是消化道微生物群特别容易受到外部影响的关键时期。识别和利用这些窗口能够实现更加精准和有效的微生物靶向干预,促进长期健康。
生命早期是微生物调节的一个重要窗口。出生后的微生物群动态发展和早期微生物暴露会影响终生的免疫稳态。研究表明,将Lactobacillus和Staphylococcus与树突状细胞共培养能够诱导胎儿T细胞增殖及TNF和IFN-γ的释放。在一项长期跟踪研究中,神经发育障碍(ND)患者表现出显著不同的婴儿期消化道微生物群。这些早期微生物的差异可能通过丁酸盐的转化和雌马酚的产生,从而长期预防神经发育障碍。此外,许多研究报告了父母的消化道微生物群对后代健康的影响,表明早期生命的微生物调节窗口可能延伸到妊娠期。在消化道微生物失调的雄性小鼠中,其精子的micro-RNA发生变化。这些雄性小鼠的后代出现了发育限制,可能是由于雄性精子micro-RNA和激素水平对母体胎盘功能的影响。妊娠期间母体的微生物群可能会影响后代的固有淋巴细胞和F4/80+CD11c+单核细胞。这种相互作用通过增强上皮抗菌肽的表达,促进免疫防御。因此,利用这一时期对父母和婴儿的消化道微生物群进行靶向调节,应作为值得讨论的方向。
饮食变化可以稳定且迅速地影响消化道微生物群。不良饮食通过影响消化道微生物群可导致各种疾病。因此,有必要采用靶向微生物群调节策略来缓解其负面影响。在高脂饮食和标准饮食之间持续交替的情况下,观察到Bacteroides thetaiotaomicron中出现了许多物种内突变,这些突变与饮食波动密切相关,表明饮食变化可以驱动微生物基因组突变的积累,从而可能改变微生物功能。HFD中的高糖也被认为通过减少消化道中Faecalibaculum rodentium的丰度,进而导致分节丝状菌的丰度减少,从而促进代谢疾病的发生。这些微生物改变损害了Th17细胞的诱导,最终导致肠道Th17细胞数量减少和功能下降。当婴儿在3个月前断奶时,会加速肠道和鼻腔内微生物物种和功能的过早获得,增加未来患哮喘的风险。在饮食变化期间进行调节可能是有效的。例如,添加Limosilactobacillus fermentum HNU312增加了与脂质代谢相关的有益菌的丰度,从而减少了HFD引起的脂肪积累。
抗生素的使用、疾病和其他亚健康状况容易导致消化道微生物群失调。调节策略有助于恢复微生物群,并改善宿主健康。例如,出生后进行FMT可以恢复足月剖宫产婴儿的微生物群失调,使其微生物成更接近阴道分娩的婴儿。尽管抗生素治愈了无数患者,但其使用通常会导致消化道微生物群失调。研究人员发现,添加Bifidobacterium,尤其是具有更高粘附能力的菌株,有效恢复了抗生素引起的消化道微生物群失调。亚健康状况,如失眠和焦虑,常常导致消化道微生物群失调。在应激小鼠模型中,观察到细菌和病毒的多样性与对照组显著不同。FVT已被发现能够缓解应激相关的行为,这一变化与Caudovirales丰度的变化相关。
分析微生物参数:什么是最好的?
了解哪些消化道微生物结构或功能与人类健康相一致,有助于更好地指导靶向调节策略的制定。这需要对微生物参数进行深入分析。微生物多样性、核心微生物群、肠型以及如病原菌或益生菌等生物标志物通常与宿主健康结果相关。然而,研究人员需要识别出哪些微生物指标是有效的。
高α多样性通常被认为是消化道微生物群的一种更理想状态。例如,高乳制品摄入量与消化道微生物群α多样性增加相关,而后者与人体血清甘油三酯水平呈负相关。较低的血清甘油三酯水平可能降低患心脏病的风险。同样,认知能力较高的婴儿表现出更高的消化道微生物群α多样性,尤其是由Bacteroides和Streptococcus属贡献的多样性。衰老常伴随着消化道微生物群α多样性的下降以及核心群体(如Bacteroides)的减少。然而,消化道微生物群多样性较低的家畜可能表现出更好的生产性状。例如,高饲料效率组的瘤胃微生物群的Shannon指数较低,表明低多样性的微生物群可能更专注于执行特定功能,如纤维消化。不过,也有研究表明宿主性能与微生物多样性无关,这对将α多样性作为关键消化道微生物参数的有效性提出了疑问。
自肠型(enterotypes)概念提出以来,其在阐明宿主特征方面的潜力成为研究重点。一项队列研究识别了两类肠型,其中以Prevotella copri为主导的肠型与较低的IBD风险及更好的健康状况相关。另一项研究发现,老年人特定富集的肠型使患者更有可能对免疫疗法产生积极反应,突显了肠道微生物群对肿瘤治疗的影响。此外,研究在人群中发现了四类肠型,其中以Prevotella为主导的肠型在老年人和百岁老人中占主导地位。在猪研究中也观察到两种肠型,以Prevotella和Mitsuokella两者为主导的肠型与断奶后体重和平均日增重显著相关。准确识别肠型需要大量测序工作。肠型分析的结果可能受多种因素影响,包括宿主种类、实验条件、聚类方法、测序区域以及OTU计算策略。此外,肠型可能忽略了功能上重要但丰度较低的微生物。近年来,代谢组学或代谢物检测方法将代谢物分为不同的代谢型(metabotypes),也被视为研究方法。例如,研究者基于挥发性有机化合物将患者分类为不同代谢型,并构建了能准确预测微生物亚型的代谢模型,为肠易激综合征的生物标志物提供了新见解。因此,作为微生物指标的肠型和代谢型需要进一步研究。
人工智能(AI)算法近年来在分析微生物生物标志物方面变得越来越流行,这些生物标志物对宿主性状具有重要影响。应用于人类、奶山羊和肉鸡等多种群体的机器学习算法已识别出众多具有预测能力的微生物标志物,例如预测脑发育、产奶量和肌内脂肪含量的标志物。然而,AI算法的复杂性往往忽略了生物标志物分析的可解释性。同时,由于微生物培养组学的局限性,许多采用机器学习分析微生物与性状关联的研究尚未验证其结果。此外,机器学习和深度学习预测的可靠性与数据库密切相关,这可能影响其普适性。因此,开展更全面的研究以确定其有效性显得尤为必要。
总之,开发一套普遍适用的微生物参数分析方法以指导靶向调控策略仍是一个重大挑战。未来研究应聚焦于多组学方法,以识别与宿主性状密切相关的微生物标志物。推动微生物培养组学的发展并基于这些标志物开发原位调控技术,同时结合动物模型验证微生物功能,将是未来的关键方向。此外,降低成本的工程策略对于优化微生物调控在健康产业中的应用至关重要。
消化道环境监测技术
消化道是一个动态环境,会经历长期和短期的微生物波动。监测这些波动能够为微生物调控提供数据支持,使干预措施能够个体量身定制(图3)。例如,使用无线pH测量系统可实现瘤胃pH值的实时监测,从而有助于预防亚急性瘤胃酸中毒(SARA)。此外,消化道中的气体可以反映微生物活动情况。可吞咽的电子胶囊能够检测氧气、氢气和二氧化碳,从而帮助评估饮食的合理性。基于炎症与硫代谢相关性的原理设计的一种GEM,在感知到四硫酸盐时会增殖。因此,如果在粪便中检测到该微生物,就表明可能存在消化道炎症。研究人员还将基因改造益生菌整合到可吞咽的微生物电子设备中,成功监测了猪消化道出血模型中的血红蛋白,实现了消化道出血的精准诊断。对消化道环境的监测能够及早发现异常发酵、微生物失衡及消化道疾病。这为及时采取针对性的微生物调控策略提供了基础,避免治疗延误并提升干预效果。