关系稳定性：定义人类核心微生物组的新策略

《Phenomics》：Relational Stability: A New Strategy for Defining the Human Core Microbiome

为解决核心微生物组定义难题，研究人员提出关系稳定性策略，发现 TCG 结构，推动相关研究发展。

　　《关系稳定性：定义人类核心微生物组的新策略》这一研究成果发表在《Phenomics》杂志上。在人体这个奇妙的 “小宇宙” 里，存在着一个神秘的 “隐藏器官”—— 核心微生物组（Core Microbiome），它对人类健康有着至关重要的作用。核心微生物组就像是肠道中的 “守护者联盟”，尽管每个人的基因、饮食习惯和生活方式千差万别，但它们始终坚守岗位，维持着肠道微生物生态系统的稳定，默默守护着人体的消化、免疫和代谢等重要生理过程。从人类进化的漫长历程到如今精准医学的发展，核心微生物组都占据着关键位置，成为科研人员探索人体奥秘的重要方向。

然而，目前在核心微生物组的研究领域，存在着一个棘手的问题：难以获得一个被普遍认可的定义。传统的研究方法主要是对不同人群中常见的微生物分类群进行编目，简单地认为微生物在人群中的普遍存在就等同于其重要性。但现实情况并非如此简单，微生物群落中存在着功能冗余和菌株特异性多样性等复杂现象。就好比一个团队中，有些人虽然经常出现在团队活动里，但对团队核心任务的贡献却不大。同样，并非所有常见的微生物都对生态系统的关键功能有显著贡献，传统的分类学方法往往会忽略单个菌株的生态和功能作用，以及那些维持宿主健康的关键微生物相互作用，从而难以准确界定核心微生物组。

为了攻克这一难题，来自美国罗格斯大学（Rutgers University）的研究人员展开了深入研究。他们另辟蹊径，从系统生物学（Systems Biology）的角度出发，提出了一种全新的策略 —— 关系稳定性（Relational Stability）。这一策略的核心观点是，在复杂的自适应系统中，稳定的关系而非单个组件才是核心结构的标志。对于肠道微生物组而言，就是要找出在不同条件（如饮食干预或疾病状态）下都能保持稳定关系的微生物。

研究人员在开展研究时，运用了多种关键技术方法。首先，他们收集并分析了 38 个涵盖饮食干预的微生物组数据集以及 15 种疾病相关的数据集。然后，通过构建共丰度网络，从这些数据中搜索在不同条件下表现出稳定相关性的基因组对。这些稳定的基因组对反映了微生物之间的生态相互作用，包括合作、竞争和生态位共享等。

下面来详细看看研究结果：

1. 发现核心特征结构：通过对大量数据的分析，研究人员发现了一种一致的双竞争菌群（Two Competing Guilds，TCG）结构，这成为了核心微生物组的标志性特征。TCG 模型由基础菌群（Foundation Guild，FG）和致病共生菌群（Pathobiont Guild，PG）组成。FG 主要由产生短链脂肪酸（Short Chain Fatty Acids，SCFA）的细菌主导，而 PG 则富含机会致病菌和促炎微生物。这两个菌群就像两个实力相当的阵营，在微生物组中相互制衡，它们代表了微生物组中相反的功能力量，共同维持着促进健康和引发疾病之间的动态平衡。在整个生态系统网络中，TCG 成员虽然数量不到总成员的 10%，却参与了 85% 的生态相互作用，是网络中连接最稳定、最广泛的部分。一旦移除 FG 或 PG 成员，整个网络的完整性就会遭到破坏，这充分说明了它们在肠道微生物生态系统中的基础性作用。
2. 揭示疾病机制：TCG 模型为揭示疾病的进展和恢复机制提供了新的视角。FG 成员产生的 SCFA，如乙酸和丁酸等，具有多种有益功能。它们可以抑制 PG 微生物的生长，增强肠道屏障的完整性，减轻炎症反应，缓解胰岛素抵抗，还能促进饱腹感激素的产生，从而维持人体的健康状态。相反，PG 成员会产生内毒素、吲哚和硫化氢等物质，这些物质会引发炎症，破坏代谢平衡，导致疾病的发生和发展。因此，FG 和 PG 之间稳定的关系动态直接决定了微生物组的生态平衡，进而影响宿主的健康状况。
3. 提升预测能力：在基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的建模研究中，研究人员发现，将 TCG 中稳定连接的基因组作为特征，与依赖分类组成的模型相比，能够显著提高对疾病样本和对照样本的分类准确性，还能更精准地预测治疗结果。这一发现充分体现了关注微生物之间稳定关系对于推进精准医学和微生物组科学发展的重要价值。

从进化的角度来看，核心微生物组成员之间稳定的关系并非偶然形成，而是经过了数千年人类与微生物群共同进化的结果。像普拉梭菌（Faecalibacterium prausnitzii）和罗斯氏菌属（Roseburia spp.）等核心微生物组成员，长期以来与人类形成了合作共生的关系，它们能够将膳食纤维发酵成 SCFA，减少全身炎症，强化肠道屏障。尽管农业和工业革命带来的饮食结构剧变对这些共同进化的关系造成了冲击，现代饮食中的精制碳水化合物和低纤维成分破坏了肠道的生态稳定，使得一些短暂存在的微生物和致病菌占据了优势，但核心微生物组的成员依然坚守着自己的生态和功能角色。例如，产生 SCFA 的细菌在现代饮食压力下，虽然生态优势有所下降，但仍然与代谢健康保持着功能上的联系。

总的来说，关系稳定性这一策略重新定义了人们对核心微生物组的理解。它突破了传统分类学方法的局限，从动态和功能相互依赖的角度，更准确地捕捉到了维持宿主健康的关键因素。TCG 模型作为这一框架的具体体现，清晰地展示了促进健康和引发疾病的微生物之间的生态平衡关系。这一研究成果在精准医学领域有着巨大的应用潜力，有助于开发更精准的疾病诊断方法和个性化的治疗方案；在 AI 建模方面，也为构建更强大、更具解释力的模型提供了新的思路。不过，目前关系稳定性这一理念才刚刚起步，未来还需要不同领域的研究人员加强合作，进一步完善相关研究方法，拓展其在更多复杂自适应系统中的应用。相信随着研究的不断深入，关系稳定性将为生命科学和健康医学领域带来更多的惊喜和突破，帮助人类更好地理解和维护自身健康。