近期，我院马文军主任医师团队与南方医科大学珠江医院周宏伟教授团队在运用肠道菌群诊断和评估疾病风险的区域化特征研究中取得重要进展，研究成果以《Regional variation limits applications of healthy gut microbiome reference ranges and diseasemodels》为题，于8月27日在Nature Medicine在线发表，这是我院首次在Nature系列刊物上发表封面论文；同时在人群水平上分析了肠道菌群与代谢综合征和经济状况的关联，发现菌群失调与长期久坐的生活方式共同影响代谢综合征的发生，研究成果以《Linking gut microbiota， metabolic syndrome and economic status based on a population － level analysis》为题，于9月23日在Microbiome在线发表。该研究是目前东方国家最大的人群的肠道菌群流行病学研究，相关发现对我国的代谢疾病的研究和防控有重要意义。
以肠道菌群为代表的人体微生物组已成为众多疾病新的干预靶标，菌群检测也具有疾病诊断和风险评价的潜在价值，但准确确定特定疾病相关的菌群紊乱谱，迄今却仍存在许多挑战。既往研究中，对于同一类疾病，其报道的相关菌谱不一致甚至矛盾冲突屡见不鲜。该现象不仅限制了菌群用于疾病诊断的可靠性，并且动摇相关菌群与疾病机制研究的信心，增加了人们对菌群理解的复杂度。
我们的研究通过数据挖掘，发现区域因素对菌群的影响显著大于年龄、疾病、生活方式等其他因素。而传统的疾病特征菌以及基于机器学习的菌群疾病模型，均明显受到区域化限制。不同的疾病，其区域范围也存在差异。就该项目比较的四类代谢性疾病，脂肪肝相关菌群特征更为普适，而2型糖尿病则相对范围较小。对于代谢性疾病，该研究的“本地化”范围大体在街道/镇层级。研究结果进一步提出了理解不同疾病特征菌谱的一般化研究框架。另外，在人群水平上，鉴定出529和214个OTU分别与代谢综合征（MetS）和经济状况相关（157个OTU与二者皆相关）；证实代谢综合征（MetS）相关的菌群特征与西方人群有相似之处，并开发了代表MetS肠道失调情况的MetS指数，MetS指数与久坐生活方式存在叠加效应，在高MetS指数和久坐生活方式的人群中，MetS更普遍。从应用角度，该研究结果对当前未经大人群基础数据确认的商业化菌群检测提出了风险警示，指出大人群研究是菌群这类复杂靶标研究的重要基础和必经之路。
图1 《Regional variation limits applications of healthy gut microbiome reference ranges and diseasemodels》成为Nature Medicine的封面文章
图中间为一个肠道，里面含有大量的细菌，非常复杂，但随着区域的延伸，颜色逐渐清晰，示意肠道菌群存在区域化特征。
图2 采样地区和肠道菌群的地区差异概况
图3 整体肠道微生物群落与MetS相关。a.由log10转化（1/p）值表示的意义，ADONIS测试将肠道微生物群变异与不同样本大小的MetS相关联，每个步骤重复50次。红线表示p＝0．05。b.Shannon指数将MetS受试者（MetS，N＝1404）与其余人群（非MetS，N＝5492）进行比较。c.PD整体树指数将MetS受试者（MetS，N＝1404）与其余人群（非MetS，N＝5492）进行比较。Wilcoxon秩和检验由Benjamini和Hochberg方法（b，c）调整。＊＊＊P<0．001，＊＊P<0．01。d.在OTU数量和累积丰度方面与MetS相关的OTU比例。
