新方法鉴定出导致结肠炎的肠道细菌

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　　在一项新的研究中，来自美国哈佛医学院的研究人员清除了微生物研究领域的一个重大的障碍：他们设计出并成功地使用一种方法来梳理肠道细菌与疾病之间的因果关系。他们说，这种被称作微生物组三角测量（microbial triangulation）的方法可能并不仅仅是推动微生物组和疾病之间的关联性研究，而且也可能会阐明这两者之间真正的因果关系。相关研究结果于2017年12月6日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“Moving beyond microbiome-wide associations to causal microbe identification”。

　　通过小鼠中开展实验，这些研究人员鉴定出一种之前未知的肠道微生物，它能够抑制肠道炎症并阻止严重的结肠炎。他们说，这一发现为在炎症性肠病患者中对这种新鉴定出的肠道微生物作为一种益生菌疗法进行测试提供了强有力的证据。炎症性肠病的征是肠道慢性炎症。据美国疾病控制预防中心（CDC）的统计数据，在美国，有高达130万人患上这种疾病。

　　这种方法涉及逐渐地缩小细菌物种以便鉴定出调节特定疾病风险的特定微生物。在当前的这项研究中，这些研究人员据此鉴定有益的保护性细菌。

　　论文共同通信作者、哈佛医学院微生物学与免疫生物学系教授Dennis Kasper说，“我们的方法能够帮助科学家们从成千上万种目前被认为可调节健康的微生物中找出特定的细菌。如果这个领域不想仅停留在过去的微生物与疾病之间的关联性研究上，们就需要一种新的方法来可靠地梳理出肠道细菌和疾病之间的因果关系。我们相信我们的方法实现了这一点。”

　　在过去的十年中，接二连三的研究已鉴定出上千种共生微生物，并且对观察到的微生物群体与众多疾病（包括糖尿病、多发性硬化症和炎症性肠病）是否出现之间可能存在的关联性进行分门别类。然而，科学家们不知道特定微生物的存在或者它们的数量变化是否和如何影响健康，而且也不清楚某些微生物是无辜的旁观者，仅仅是疾病的标志物，还是它们是造成伤害或为抵抗某些疾病的作用者。

　　这项研究的最终目标并不仅是确定一种微生物是否促进或降低一种特定疾病的风险，而是发现能够用于治疗的微生物和它们产生的分子。

　　论文共同通信作者、哈佛医学院儿科研究员Neeraj Surana说，“最终目标是阐明疾病机制，然后鉴定出能够用于治疗、逆转或预防这种疾病的微生物分子。”

　　老式的侦探工作

　　在这项新的研究中，Kasper和Kasper对携带着不同的肠道细菌群体的几组小鼠的肠道微生物组进行了比较。

　　这些研究人首先利用两组小鼠开展研究。一组小鼠与人肠道微生物组一起进行培育，因而它们携带着通常存在于人肠道中的微生物。另一组小鼠携带着正常的小鼠肠道微生物组。当他们给这些小鼠注射一种触发肠道炎症（即结肠炎）的化合物时，携带着人肠道细菌的小鼠免受这种疾病的影响。然而，携带着典型的小鼠肠道细菌的小鼠出现了严重的症状。

　　接下来，这些研究人员将所有的小鼠放在同一个生活空间里。仅仅短短的一天共同生活就导致它们对这种疾病作出的反应发生显著的变化。起初抵抗结肠炎的小鼠开始显示出较为严重的症状，而易上结肠炎的小鼠越来越强地抵抗这种疾病的影响，产生的症状也比较温和。这种概念验证研究表明在共同的生活空间中发生的肠道细菌交换能够导致这些小鼠应对这种疾病的能力发生变化。

　　大海捞针

　　调节疾病的微生物隐藏在每只小鼠中存在的数百种肠道细菌物种中。但是考虑到每组小鼠在它们的肠道中存在着700——1100种细菌物种，科学家们如何能够鉴定出真正地在结肠炎中发挥重要作用的那种细菌呢?为此，Kasper和Kasper首先分析每组小鼠中的每只小鼠的肠道微生物组成，比较它们在享相同的生活空间之前和之前的肠道微生物谱。为了鉴定出微生物嫌犯的身份，他们研究了数量稀少或丰富的微生物，并追踪它们与结肠炎严重程度之间的关系。换言之，他们推断致病性微生物的数量会这种疾病的严重程度升高或下降。仅有一种微生物群体符合这种情形---一类被称作毛螺菌科（Lachnospiraceae）的细菌，即一类通常在人类肠道和其他的哺乳动物肠道中发现的细菌。

　　为了查明毛螺菌科中的哪种细菌调节对结肠炎作出的反应，这些研究人员分离出一种细菌物种，并将它移植到易患结肠炎的小鼠中。为了进行比较，他们将来自不同细菌科的细菌物种移植到这些小鼠中。唯一能够保护这些易患结肠炎小鼠免受这种疾病攻击的细菌是一种之前从未被描述过的微生物，它是这些研究人员从接受过人粪便移植的小鼠肠道（它们因而具有人肠道微生物组）中分离出的。显著的是，这种细菌并不存在于具有小鼠肠道微生物组的小鼠中。鉴于它的免疫保护性质，Kasper和Surana将这种新发现的细菌命名为Clostridium immunis。

　　这些研究人员说，总之，这些实验表明将可能的微生物嫌犯数量降低到单个细菌物种水平不仅是可行的，而且在鉴定出特定的调节疾病的微生物中发挥着至关重要的作用。（生物谷 Bioon.com）

　　参考资料：

　　Neeraj K. Surana & Dennis L. Kasper. Moving beyond microbiome-wide associations to causal microbe identification. Nature, Published online: 06 December 2017, doi:10.1038/nature25019

　　来源：生物谷

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