1篇Science、2篇Nature：肠道菌群一日3篇重磅研究，都说了啥？

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健康人的肠胃中寄居着多种多样的微生物，这些微生物被称为肠道菌群。肠道菌群按照一定的比例组成，不同的肠道菌群构成对人体的健康有着不同的影响。近些年来，肠道菌群与健康的研究不断推进，使得我们可以极大的了解到肠道菌群和人类健康的联系。今天我们就来看看，这3篇肠道菌群的前沿研究。

Nature：高盐饮食导致高血压？肠道菌群失调的锅！

我们都知道的一个常识就是： 高盐饮食会导致血压升高。但是为什么会出现这种结果呢？

研究人员在小鼠模型中做了一个实验。

在本次实验中，研究人员将食用正常盐分含量（NSD）的小鼠和高盐饮食的小鼠（HSD）进行了比较，结果发现： 在2周后，发现高盐饮食小鼠某些肠道菌群急剧减少。

而接下来研究人员发现，在减少的肠道菌群中，乳杆菌属细菌（Lactobacillus murinus）与高盐食物关联最强。

而乳杆菌属细菌（Lactobacillus murinus）会减少一种与炎性反应相关的细胞：TH17细胞。而在之前的研究中发现：高盐摄入可能导致高血压和心血管疾病，而且也可能通过诱导促炎性TH17细胞驱动自体免疫，由此， 高盐饮食导致高血压的一个完整回路就被勾勒了出来：

图片来源：BioArt

Nature新方法精准定量肠道菌群！

比利时鲁汶大学科学家构建了一种基于序列扩增和流式细胞计数技术的新型微生物计数和定量方法。基于这种新的粪便微生物分析定量方法，研究人员能够更为准确地对不同人类个体的肠道菌群特征进行更为精准地描述。同时，这些新的方法还能帮助研究人员将不同人的肠道菌群与他们自身的肠道差异联系起来，更加真实地反映人们肠道的微生态。

该研究对应文章名为 Quantitative microbiome profiling links gut community variation to microbial load 。同样发表于最新上线的Nature杂志。

在这项研究之前，大多数基于测序技术的人类粪便样本肠道微生物分析方法都集中于通过对不同微生物群和代谢途径的测序分析建立样本序列文库。 尽管这些方法能够有效地检测和揭示与疾病相关的肠道微生物结构变化，但这些方法对肠道微生物与宿主肠道相互作用的反映能力却十分有限。

同时，对不同肠道菌群的比较分析也不能有效地体现出具体菌群丰度与具体大分子代谢潜力的变化。在不同种微生物数量差别很大的情况下，研究人员 很难基于测序比对将微生物的具体特征与诸如代谢物浓度或宿主生理参数等其他重要数据联系起来。

总体来说， 目前大多数对于肠道微生物菌群结构的研究并不能体现出具体微生物数量改变给宿主带来的影响。这些研究相对忽略了整体微生物丰度变化可能是引起宿主产生疾病的主要原因。

为了解决这些问题，鲁汶大学科学家将基于测序技术的微生物分类方法与流式细胞技术相结合，将肠道菌群结构与肠道本身的具体类型相联系，有效地阐述了肠道微生物丰度变化对肠道菌群结构以及肠道表型的具体影响。

基于这种方法，研究人员通过对克罗恩病患者肠道微生物的定量分析，研究人员避免了肠道微生物相互作用网络重建中的组成性效应， 揭示了克罗恩病肠道微生物组对比分析方法中对类杆菌和普雷沃氏菌的分类折衷并没能有效地反映病人肠道的真实情况。

基于序列扩增比对和流式细胞计数的结合，研究人员最终确定微生物丰度的改变才是引起克罗恩病患者肠道微生物结构发生改变的根本原因。

Science揭秘维持肠道平衡的关键酶

肠道微生物组的不平衡，即“坏”的微生物多于“好”的被称为生态失调，这是由肠道炎症，抗生素或饮食等环境压力造成的。 肠道生态失调可以加重克罗恩病和其他疾病，但这种关系背后的机制并没有被完全解释清楚，在这项研究中研究人员希望为患者提供更健康的细菌平衡。

研究人员在一系列人类和小鼠的研究中发现，一种称为Proteobacteria的“坏”细菌以尿素为食，这种废弃的产物可能最终回到肠道，在产生肠道疾病中起了重要的作用。含有尿素酶的“坏”细菌将尿素转化成氨（氮代谢），然后被细菌重吸收以制造与克罗恩氏病中的生态失调有关的氨基酸。“好的”细菌可能不会以类似的方式进行代谢。这也暗示着一种潜在的治疗方法，可以尝试将微生物组设计成更健康的平衡状态进而治疗疾病。

消灭肠道微生物中的大部分细菌，然后再引入某种缺乏脲酶的“好”细菌，也许会成为更好地治疗克罗恩病的有效方法。

该研究的资深作者，Gary D. Wu说： 这项研究具有很重要的意义，它表明，氮气进入细菌是发展肠道生态失调的重要过程。这也证明使用一种酶可以重新配置肠道微生物群组成。”

参考资料：

1、A role for bacterial urease in gut dysbiosis and Crohn’s disease

2、Salt-responsive gut commensal modulates T H 17 axis and disease

3、Quantitative microbiome profiling links gut community variation to microbial load

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