肠道微生物组基因表达与高尿酸血症及痛风的关联研究：代谢通路的新发现

《Scientific Reports》：Metatranscriptomic analysis reveals gut microbiome bacterial genes in pyruvate and amino acid metabolism associated with hyperuricemia and gout in humans

为探究肠道微生物组与高尿酸血症（AH）和痛风的关系，研究人员分析肠道微生物转录组，发现不同组基因表达差异。

　　高尿酸血症（Hyperuricemia），简单来说，就是血液中尿酸水平持续高于正常标准，当血清尿酸水平超过 7mg/dL 时，就被定义为高尿酸血症。它可不是个孤立的问题，不仅与痛风紧密相连，还和 2 型糖尿病（T2D）、代谢综合征（MetSx）以及高血压等多种疾病有着千丝万缕的联系。正常情况下，人体每天会产生大约 620mg ± 75mg 的尿酸，其中 70% 通过肾脏排出，30% 则经肠道排出。

近年来，越来越多的研究表明，肠道微生物群与血清尿酸水平之间存在着密切关联。一些观察性研究发现，肠道微生物群的组成与痛风的诊断以及无症状高尿酸血症（AH）的存在相关。在小鼠模型研究中，富含降解嘌呤细菌的微生物群能够降低血清尿酸水平，而且将这样的微生物群移植到无菌小鼠体内，还能调节小鼠肠道和全身的尿酸水平。然而，在人类身上，虽然知道肠道微生物群和尿酸水平有关系，但具体是哪些细菌基因在肠道微生物组中表达，以及它们对高尿酸血症和痛风有什么潜在影响，仍然是未解之谜。

为了揭开这些谜团，来自墨西哥国立康复研究所（Instituto Nacional de Rehabilitación Luis Guillermo Ibarra Ibarra）等多个机构的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上。

研究人员开展了一项横断面研究，从生物样本库中选取了 26 份粪便样本，其中 10 份来自正常尿酸水平的健康对照组，10 份来自无症状高尿酸血症（AH）患者，6 份来自痛风患者。这些样本在年龄、性别和体重指数（BMI）上进行了匹配。

在研究过程中，研究人员运用了多种关键技术方法。首先是样本处理与测序，他们将采集的粪便样本保存于 RNAlatter 中，在 - 80°C 下储存，之后用商业试剂盒提取总 RNA，并对其进行定量和质量评估，达到要求后，利用 Illumina Stranded Total RNA Prep kit 和 Ribo-Zero Plus kit 制备文库，在 NextSeq 设备上进行元转录组测序。接着是元转录组生物信息学分析，通过 Fastp 和 Flash 工具对测序序列进行过滤和合并，利用 SortmeRNA 和 INFERNAL 算法去除非编码 RNA（ncRNA），再用 FragGeneScan 程序寻找编码片段，然后在 HMP Unified Metabolic Analysis Network v.3（HUMAnN3）中进行功能注释，将识别出的元素分配来自京都基因与基因组百科全书（KEGG）的正交同源基因（KO）。最后是元转录组统计分析，使用 T-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE）算法评估 KO 区分样本的能力，用 DeSeq2 R 包分析研究组间的差异表达，对有显著差异的 KO 进行多变量关联测试，还用 qRT-PCR 对部分 KO 的表达水平进行验证。

研究结果显示：

1. 研究对象基本特征：测序样本研究组间年龄和 BMI 无统计学差异，AH 患者的尿酸水平显著高于痛风患者和健康对照组，甘油三酯水平在研究组间也存在显著差异，痛风患者最高，其次是健康对照组和 AH 患者。所有痛风患者都在接受降尿酸治疗，AH 患者未服用任何药物。
2. 测序数据质量：经过质量过滤和读数合并，每个样本平均有 7186 万读数，读数数量在研究组间均匀分布，过滤后的序列大部分为编码序列，且在研究组间分布均匀，预测编码序列中平均 93.84% 成功映射到 KO。
3. KO 表达差异：KO 表达谱能区分痛风患者和健康对照组样本，但 AH 患者样本组未明显区分开。研究组间有 155 个 KO 表达存在显著差异，其中 67 个 KO 效应量较高，46 个映射到代谢通路，19 个映射到 ABC 家族转运蛋白。与健康对照组相比，AH 患者中有 62 个 KO 的 log₂FC ≥|10 | 且 p-adj < 0.001，88.89% 在 AH 患者中过表达的 KO 在痛风患者中也过表达；痛风患者中有 60 个 KO 效应量较高且 p-adj < 0.001 ，与对照组和 AH 患者相比，有 3 个 KO 差异显著。
4. 与尿酸水平关联：通过多变量广义线性模型分析，发现 42 个与尿酸水平显著相关的 KO，大部分与痛风相关，只有 K16509 与 AH 相关，这些 KO 涉及多种酶和转运蛋白。
5. 验证结果：对 4 个效应量最大的 KO 进行验证，发现痛风患者肠道微生物组中 K00161、K00162 和 K01621 明显过表达，K14170 在 AH 患者肠道微生物组中过表达。回归模型验证了 K00161、K00162 和 K01621 与痛风诊断的关联，K14170 与 AH 状态的关联，ROC 曲线分析显示 K00161 预测痛风患者的潜力较大，多个验证的 KO 联合预测效果更好。

研究结论和讨论部分指出，痛风患者、AH 患者和正常尿酸个体的肠道微生物组存在明显不同的基因表达模式，这些差异主要体现在参与乙酸前体和氨基酸生物利用度的代谢通路上。研究中发现的差异表达的正交同源基因可能通过调节尿酸稳态和炎症相关的关键代谢通路，对痛风的发病机制产生影响。例如，痛风患者肠道微生物组中丙酮酸代谢和磷酸酮醇酶途径相关基因的过表达，表明其微生物组产生乙酸的能力较高，而乙酸与痛风的炎症反应有关。

不过，这项研究也存在一些局限性。样本量相对较小，限制了统计效力，影响了对基因表达小效应的检测；所有痛风患者都在接受降尿酸治疗，无法确定治疗是否影响了验证的 KO 的过表达；研究属于观察性研究，不能确定因果关系。

总体而言，该研究揭示了肠道微生物组在高尿酸血症和痛风中的重要作用，为理解痛风的发病机制提供了新视角，也为基于微生物组的治疗干预提供了潜在靶点。未来还需要进一步研究，探索调节这些微生物代谢通路是否能成为管理高尿酸血症和预防痛风发作的有效策略 。