科研 | 肠道菌群与宿主生活质量及抑郁症的关联性
本文由何琴编译，董小橙、江舜尧编辑。
原创微文，欢迎转发转载。
导 读
神经、内分泌和免疫之间的通信线路将人肠道微生物群与宿主中枢神经系统紧密连接起来，而肠道微生物代谢与心理健康之间的关系是微生物组研究中最有趣和最有争议的话题之一。微生物群-肠-脑的双向交流目前主要是在动物模型中进行研究，而人类的研究相对滞后。大规模宏基因组学研究可以促进转化过程，但由于缺乏专门的参考数据库和研究微生物神经活性潜力的工具，它们的解释受到阻碍。本文作者通过对独立数据集的验证，对大型微生物群体群组（Flemish Gut Flora Project，n = 1,054）进行了调查，研究了微生物组特征是如何与宿主生活质量及抑郁症相关联的。
论文ID
原名：The neuroactive potential of the human gut microbiota in quality of life and depression
译名：人体肠道微生物群在生活质量和抑郁症方面的神经活性潜能
期刊：Nature Microbiology
IF：14.174
发表时间：2019.02.04
通信作者：Sara Vieira-Silva，Jeroen Raes
通信作者单位：比利时鲁汶大学医学研究所微生物学和免疫学系，比利时鲁汶VIB微生物中心。
实验设计
实验设计图
实验结果
一、佛兰德人群中的生活质量（QoL）
使用目前使用最广泛的QoL问卷——RAND-36健康相关生活质量调查18（补充表1），在FGFP数据集（n = 1,054）15中评估QoL。它涵盖八个健康概念（四个心理和四个身体评分），分别为：RE,由情绪健康问题引起的角色限制；SF,社会功能；MH,心理健康；VT,活力；PF,身体机能；RP,身体健康造成的角色限制；BP,身体疼痛；和GH,一般健康感知。从中得出另外两个总结分数：MCS,精神健康总评和PCS,躯体健康总评。每个评分范围从0到100，更高的分数定义更有利的健康状态。
FGFP的RAND分数分布符合人口规范。不考虑抗抑郁治疗的因素，医生报告为抑郁症的个体（n = 121,11.5％）显示出低于其他人的RAND评分。
二、生活质量随微生物群组成的共变在独立的群组中进行复制
作者首先探索肠道微生物群已确定的微生物组协变量（年龄、性别、体重指数（BMI）、粪便稠度、胃肠道疾病）与QoL的共变。干扰因子分析显示微生物组协变量与QoL之间存在多种关联，在患有胃肠道疾病的女性和参与者中大多数的RAND评分显着降低。虽然发现年龄和BMI与身体健康评分呈负相关，但它们与精神健康的几个RAND指标呈正相关。
接着，作者通过QoL（基于距离的冗余分析（dbRDA），属级别Aitchison距离）确定整体微生物群组成的个体间变异的比例。所有RAND评分都解释了FGFP微生物群组成的变异呈现显着的比例（图2a）。多变量方法显示，有三个RAND评分（身体疼痛，身体机能和一般健康感知）为人体测量学和胃肠协变量之外的个体间微生物群变异提供了额外贡献（图2b）。除了与群落范围内的变异相关外，QoL指标还与特定分类群的相对丰度相关。在剔除人体测量学和胃肠协变量后，作者发现10个属的丰度与QoL显着相关（图2c）。
图2 QoL变量对微生物组变异的生态系统和特定影响。a. FGFP协变量的综合解释力汇集在微生物组群落变异的预定义分类（逐步dbRDA对Aitchison距离; n = 1,054）。 人体测量学：年龄，性别，BMI；胃肠道参数：BSS和胃肠道疾病；抑郁症：诊断抑郁症和使用抗抑郁药。 b.FGFP协变量对微生物群落变异的累积效应大小（左栏;逐步dbRDA对Aitchison距离;灰色，未进入dbRDA模型的变量; n = 1,054）与假设协变量独立（右栏）的个体效应大小相比较。c.在FGFP队列（n = 1,054）中剔除主要微生物群协变量（人体测量和胃肠道参数；GLMs，FDR <0.1）的影响后，QoL评分和抑郁与细菌属之间的关联。验证LLD数据集中的QoL关联（n = 1,063;刻度标记表示成功验证）和非药物治疗的FGFP患者的抑郁症关联的验证以及已发表的病例对照抑郁症研究（文献）。正相关（或非抑郁组中的分类群升高）以蓝色显示，负相关以红色显示。颜色强度与标准化GLMβ系数成比例。
三、抗抑郁药物是变异交叉研究的重要来源
关于抑郁症与微生物群多样性之间的潜在关联，在36个报告的属抑郁症的研究目录中，当偏离协变量效应时，只有7个可以在FGFP数据集中复制。复制的抑郁症相关类群中的特征是抑郁症患者的乳酸杆菌相对丰度增加。然而，当控制抗抑郁治疗时，这种关联不再显着，证实了抑郁症与微生物群多样性之间无任何显著关联，并且药物治疗在关联研究中是一个重要的干扰因素。 作者观察到杆菌属（Dialister）和粪球菌属（Coprococcus）与RAND评分和（无治疗）抑郁状态共变（图2c），同至少一个重复的报告6-9中的结果一致。
四、FGFP中抑郁和低生活质量与拟杆菌肠型2有关
作者在FGFP数据集中评估了肠型分布与生活质量评分以及抑郁症的关系（DMMs）。所有10个QoL评分在各肠型间分布不均匀（Kruskal-Wallis检验，FDR <0.1；图3a），均反映出，与普雷沃菌属（Prevotella）、拟杆菌（Bacteroides）肠型1和疣微菌科（Ruminococcaceae）相比（事后Dunn检验），最近描述的、具潜在生物异常的拟杆菌（Bacteroides）肠型2的QoL较低。在FGFP数据集中，肠型分布随抑郁状态的变化而变化（χ2检验，图3b），其中抑郁症对应于拟杆菌肠型2具较高患病率（26％对13％;成对χ2检验） 。这是对肠型和精神健康状况之间联系的第一次描述，虽然LLD数据集中缺乏统计学意义的DMM肠型聚类，阻碍了结果复制，但作者的结果与之前报道的假设一致，即拟杆菌肠型2（Bacteroidesenterotype 2）具有潜在的生物坏死性质。
图3 在FGFP队列中拟杆菌肠型2与较低的生活质量和抑郁状态相关。a.四种DMM肠型中的平均QoL（RAND）评分（B1，拟杆菌肠型1; B2，拟杆菌肠型2; P，普氏菌; R，疣微菌科）。b.全科医生报告的抑郁症(n = 151) 与对照组(n = 933) 的FGFP个体中的肠型分布。在病例和对照组中，只有拟杆菌肠型2的分布不同。
五、肠- 脑模块描述肠道微生物群的神经活性潜力
作者开发了一个基于模块的分析框架，能够在微生物群- 肠- 脑通信的背景下对宏基因组数据进行有针对性的分析和解释。该框架描述了微生物代谢分子的途径，这些分子有可能与人类神经系统相互作用（神经活性化合物）。首先从文献综述中，整理并注释了56个肠- 脑模块（GBMs），每个模块对应于一个神经活性化合物的生成或降解过程。
然后利用从人胃肠道分离的微生物的基因组，对已收录到综合微生物基因组（IMG）数据库（n = 532）中的基因组进行GBM检测，来验证该框架。分析后，作者构建了肠道微生物群神经活性潜力的第一个目录。分析结果中，有4 个GBM（例如，抗炎和镇痛化合物S-腺苷甲硫氨酸的合成，或神经毒素喹啉酸的降解）基本上普遍存在（存在于> 90％的肠道微生物基因组中），但有14个（流行率<5％的基因组;包括多巴胺，乙酰胆碱，犬尿氨酸，组胺和血清素II合成；图4a）少见。在人类中，神经递质5-羟色胺在胃肠道中浓度最高，其参与胃肠分泌，运动和疼痛感知的调节。虽然植物样GBM（5-羟色胺合成II）被鉴定为罕见，但动物样GBM（5-羟色胺合成I）存在于几乎20％的IMG肠相关基因组中（图4a）。已经在10种不同的肠相关属的菌株中进行了实验，观察5-羟色胺的合成，由于代表性基因组有限，其中只有一半通过基于GBM的验证。其他属，如Akkermansia，Alistipes和Roseburia被确定为可能是使用动物样GBM的5-羟色胺生产者。
通过比较肠道相关物种（n = 532）与自由生物物种（n = 1,501;分类如IMG 4.0版）在IMG基因组中的GBM流行率，识别宿主- 微生物相互作用可能涉及的特征。13个GBM在肠道相关微生物的基因组中更为普遍（χ2检验，FDR <0.1），25个在自由生物物种中过度表达（图4b）。与宿主相关的前五种最强GBM中，两种基本由结肠细菌编码（> 80％;乙酸和谷氨酸合成I），在不到三分之一的肠道相关物种基因组中检测到两个（色氨酸降解和GABA合成III），同时显示广泛的系统发育范围（图4c）。已知GABA由肠道细菌大量产生，在细胞内pH稳态和能量产生中发挥作用，尤其与胃酸过盛时细菌的存活有关，由结果可知目前已描述的三种GABA合成途径在肠道微生物中均非常普遍。
图4 GBM在微生物基因组中的分布a.左图：人肠相关微生物基因组中的GBM检测频率（n = 532）。 稀有（存在于<5％的基因组中）和普遍存在的GBM（存在于> 90％的基因组中）被突出显示,其他灰色的。右图：编码两种或更多种稀有GBM的微生物菌株。括号中的数字对应于编码相同GBM的菌株数（*，在物种水平未分类的基因组）。b.在肠道相关物种与自由生物物种中的GBM分布。 可能参与宿主- 微生物群相互作用的GBM（χ2检验中的FDR <0.1）是有色的（较大的点：与人类肠道相关的栖息地最显着相关的前5个GBM），其他灰色。c. 宿主相关GBM在肠道参考基因组中的系统发育分布（16S rRNA基因系统发育树）。 仅显示效应大小> 0.1且存在于<90％的基因组中的GBM（n = 10）。F，Fusobacteria; S，Synergistetes; V / L，Verrucomicrobia / Lentisphaerae; E，Euryarchaeota; T，Tenericutes。 同心圆具有图例的顺序和颜色。
六、微生物群神经活性潜力与生活质量和抑郁症的关系
为了确定神经活性化合物代谢是否与QoL和抑郁有关，作者将GBM框架应用于150个FGFP鸟枪宏基因组，包括80名被诊断为抑郁症的患者（n = 40服用抗抑郁药）和70名健康人作为对照。根据年龄，性别，BMI和BSS对两组进行平衡。对已有文献中涉及抑郁症代谢物的GBMs子集进行了更有针对性的分析（n = 24）。与抑郁相关的GBM还在被诊断为重度抑郁症患者（TR-MDD）的个体中得到验证，其QoL信息未记录在TR-MDD数据集中。
在FGFP数据集中，作者检测到三个与各种心理QoL评分相关的GBM，即3,4-二羟基苯乙酸的合成（DOPAC，正相关） ，异戊酸合成电位II（通过α-酮酸脱羧酶途径，正相关），与组胺合成潜力（负相关）。然而，在LLD数据集中，只有多巴胺代谢物多巴胺的合成与RAND社会功能评分之间的关联得到了复制（GLM对中心对数比转换数据，标准化β系数= 0.065，P = 4.25×10- 2；图5a），虽然从多巴胺合成DOPAC的第一步（图5b）是转化为内源性神经毒素3,4-二羟基苯乙醛，但DOPAC-模块的最终产物对结肠癌细胞具有抗增殖活性。在FGFP数据集中，DOPAC的合成潜力与肠型分布相关联（Kruskal-Wallis检验，χ2= 21.72，FDR = 1.49×10-4），同疣微菌科（Ruminococcaceae）相比较，在拟杆菌1型和2型以及普氏菌属中分布较低。DOPAC合成潜力与粪球菌属（Coprococcus）的相对丰度密切相关。 作者的参考基因组分析中没有检测到粪球菌属（Coprococcus）的DOPAC合成，仅在GBM的第二步分析的粪球菌属（Coprococcus）来源和Coprococcus catus的基因组中编码了将3,4-二羟基苯乙醛转化为DOPAC。作者发现粪球菌属（Coprococcus）与精神和身体RAND分数正相关。虽然共变并不意味着粪球菌属（Coprococcus）菌株实际上可以合成DOPAC，但这些结果表明除了丁酸盐生产之外的其他机制可能是粪球菌属（Coprococcus）与QoL有益联系的原因。
图5 DOPAC合成的GbM与精神生活质量的关系。a. FGFP数据集中多巴酚的合成与生活质量指标的关系；标记表示LLD数据集中的验证成功，正相关用蓝色表示，色彩强度与标准化的GLMβ系数成正比。b.酪氨酸通路中的GBMs。GBMs显示为带有ID号的框。DOPAC合成的GBM用蓝色突出显示，为了简单起见，没有神经活动证据的代谢物用填充的灰色方块表示。
在FGFP数据集中谷氨酸途径中的两个GBM，即谷氨酸降解I（对巴豆酰辅酶A和乙酸盐）和GABA合成III（GABA分流途径），在抑郁症患者中分别趋于消耗和增加。通过TR-MDD数据集验证了抑郁症患者的谷氨酸降解潜力降低（r = 0.23，P = 3.98×10-2）。虽然需要进行随访病例对照研究（优先结合神经活性化合物实际水平的代谢组学评估）来研究微生物谷氨酸代谢是否会导致抑郁，但作者的分析提供了样本大小的概念，以便检测不同研究小组之间的GBM比例丰度的差异。例如，为了检测谷氨酸降解I模块中的波动（r = -0.17和sd = 0.49，FDR <0.1，II型错误率β= 0.2），将需要n = 2×262的最小估计样本量49。虽然相当多，但在临床微生物组研究的可行性范围之内。
结 论
对大型粪便微生物组群体研究的分析以及若干公共和新测序数据集的验证使作者建立了肠道微生物群组成与QoL指标以及抑郁状态的显着共变。该方法提供了一组严格的关联，考虑到了微生物组数据的组成性和抗抑郁药物的潜在干扰效应。虽然发现粪球菌属（Coprococcus）和杆菌属（Dialister）与QoL呈正相关，并在无治疗的抑郁症中消耗殆尽，但包括丁球菌（Butyricicoccus）在内的其他菌群被发现与抗抑郁药物治疗有关。在菌群群系方面，LLD验证数据集中没有针对肠分型的统计支持。通过引入基于模块的分析框架，促进微生物群-肠道- 脑集中分析和宏基因组数据集的解释，作者编目了结肠分离物的神经活性潜力，识别无所不在的特征以及分布有限的途径。发现，包括GABA和色氨酸代谢在内的几种微生物途径富含人肠道相关微生物，这表明它们在宿主- 微生物共生中具有潜在作用。此外，三个GBM与QoL相关，包括多巴胺代谢物DOPAC的合成。所提出的GBM框架是研究微生物群改变的有价值的工具，促进了在肠- 脑轴背景下的鸟枪宏基因组数据的分析。
你可能还喜欢