新方法模拟个性化微生物组对饮食的反应:精准营养的未来
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近日,系统生物学研究所(ISB)的研究人员开发了一种新方法,用于模拟个性化的微生物组对饮食反应的预测。这项研究发表在《Nature Microbiology》杂志上,展示了利用微生物群落规模代谢模型(MCMM)预测个体特异性短链脂肪酸(SCFA)产量对不同饮食、益生元和益生菌输入的响应。这一突破性研究为精准营养的未来提供了新的思路。
SCFAs是由我们肠道中的细菌产生的有益分子,与改善宿主代谢、降低全身炎症、促进心血管健康、降低癌症风险等密切相关。然而,即使在饮食完全相同的个体之间,SCFA的谱系也可能存在显著差异。目前,预测这种个体间差异的工具非常有限。
ISB的科学家通过构建一个“数字双胞胎”来模拟个性化的肠道微生物组代谢反应。他们使用肠道微生物组测序数据和饮食摄入信息,定制每个个体特定的模型。ISB副教授、研究的共同资深作者Sean Gibbons博士指出:“肠道微生物组就像一个生物反应器,能将膳食纤维转化为SCFAs。了解肠道生态和饮食摄入如何映射到SCFA输出,对于将微生物组科学应用于临床具有重要意义。”
MCMM方法的优势在于其透明和机械性,涵盖了数十种生物体中的数万种代谢物和酶,提供了关于特定微生物、饮食成分和代谢途径的深入知识。这与黑箱机器学习预测方法不同,MCMM的透明性使得其预测更具可靠性。然而,这些模型的复杂性也使得通过实验进行验证变得困难。
为了解决这一难题,研究人员测量了体外人类肠道细菌分离菌群落和不同人粪便样本在厌氧条件下与各种膳食纤维孵育时的SCFA产量。通过从宿主吸收中分离微生物驱动的SCFA生产,科学家们能够证明MCMM预测与测量的纤维范围内丁酸盐和丙酸盐的生产速率显著相关,这两种SCFA是最丰富且生理上有效的。
虽然在体内测量丁酸盐和丙酸盐的产量是不可行的,但研究人员使用SCFA产量与基于血液的健康标志物之间的间接关联,验证了个体间产量差异的生理影响。他们发现,MCMM预测能够区分高纤维饮食研究中表现出不同免疫反应的个体:大多数个体表现出全身炎症标志物的减少,但少数人在高纤维饮食中表现出炎症增加。根据MCMM的预测,高炎症反应组的个体产生丙酸的能力显著降低。此外,丁酸盐的预测与心脏代谢和免疫健康的血液标志物显著相关。
首席作者Nick Quinn-Bohmann博士表示:“MCMM在体外的预测准确性,加上SCFA预测与人类健康指标的显著关联,使我们对这些模型在精准营养方面的效用充满信心。”
在验证MCMM预测后,研究人员展示了该方法在设计个性化益生元、益生菌和饮食干预以优化SCFA生产方面的潜力。他们模拟了两种不同饮食的丁酸盐产量,并研究了来自美国太平洋西部的2000多人。他们发现,一小部分个体在转向高纤维饮食时,丁酸盐的产生几乎没有增加(称为“无反应者”),而另一部分个体在高纤维饮食时,丁酸盐的产生实际上有小幅下降(称为“回归者”)。接下来,他们在两种背景饮食中模拟了三种简单的联合干预措施,试图增加无反应和回归者的丁酸盐产量:添加益生元纤维菊粉,添加益生元纤维果胶,或添加产生丁酸盐的益生菌(如Faecalibacterium)。结果表明,没有单一的组合干预对所有个体都是最佳的:一些人从添加益生元纤维中获益最多,而另一些人则需要在微生物群中添加一种产生丁酸盐的益生菌。
奥地利格拉茨医科大学的助理教授、资深作者Christian Diener博士总结道:“这些结果为微生物组介导的精准营养开辟了新的途径。然而,在进入临床实践之前,我们需要更多的工作来验证这些模型在前瞻性人体试验中的预测能力。”
总之,ISB研究人员的这项工作展示了微生物组科学在个性化营养和健康管理中的巨大潜力。通过开发和验证精确的微生物组代谢模型,科学家们正在为个性化医疗和精准营养铺平道路。尽管面临许多挑战,这项研究为未来的研究和应用奠定了坚实的基础。
2024-09-21
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