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Cell Metabolism:肠道微生物组学开启无创检测肝硬化的新方法

非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球慢性肝病的主要原因,据估计会影响全球24%的人口。NAFLD涵盖了根据预后分为非进行性非酒精性脂肪肝(NAFL),进行性非酒精性脂肪性肝炎(NASH)和NAFLD肝硬化的一系列疾病。NAFLD肝硬化是该疾病的最晚期形式,是肝细胞癌(HCC)的主要危险因素。因此,迫切需要准确、无创的检测方法来鉴定罹患晚期NAFLD的患者。

肠道微生物群失调与NAFLD进展为晚期纤维化和肝硬化有关。肠道微生物群的宏基因组特征可以区分活检证实的NAFLD患者的轻度或中度和晚期纤维化,并定义了能够准确检测肝硬化的粪便微生物群特征。然而,考虑到宿主和环境因素对肠道微生物群的影响,基于微生物群的诊 断特征的普遍适用性尚不清楚。

2020年6月,美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校、法国里昂大学、加拿大不列颠哥伦比亚大学等单位的相关研究人员在《Cell Metabolism》上发表了题为“A Universal Gut-Microbiome-Derived Signature Predicts Cirrhosis”的研究论文,阐述了一种普遍适用的,基于肠道微生物种类、年龄和血清指标无创检测肝硬化的方法。

为了确定肠道微生物群失调与NAFLD关联的诊断能力,研究人员比较了163名特征良好的参与者的粪便微生物组,包括非NAFLD对照组、NAFLD肝硬化患者及其一级亲属。对微生物群落的组成和微生物途径的丰度进行分析,从样本中共鉴定出了代表53个科和115个属的310个微生物物种。与非NAFLD对照组相比,NAFLD肝硬化组的肠道微生物组组成有重大变化。通过使用随机森林(RF)机器学习算法和差异丰度分析,对鸟枪式宏基因组和非靶向代谢物图谱进行分析,发现离散的宏基因组和代谢组特征在检测肝硬化方面同样有效(曲线下面积AUC=0.91)(图1)。


图1. 与非NAFLD对照组相比,NAFLD肝硬化组的肠道微生物组组成有重大变化

宏基因组测序促进了188个菌株的鉴定,其中53个菌株显示了组间差异丰度,以及与临床重要参数的相关性。此外,研究人员还发现了7355条功能途径,其中39条在NAFLD肝硬化和对照先证者之间存在差异,包括参与芳香胺酸(AAAs)、支链氨基酸(BCAAs)、脂肪酸和核苷酸生物合成的途径,表明NAFLD肝硬化的重要微生物代谢过程的失调可能有助于疾病的进展(图2)。

图2. 肝硬化中微生物功能途径的改变

研究人员使用RF机器学习结合差异丰度的特征选择显示了17种代谢物,这些代谢物结合起来能够准确检测出NAFLD肝硬化(AUC=0.91)。在主成分分析中,这17种代谢物的水平足以区分NAFLD肝硬化和对照先证者。对NAFLD肝硬化最具预测能力的代谢物包括参与AAA、BCAA、胆汁酸和维生素D代谢的代谢物(图3)。

图3. 肝硬化鉴别代谢物的鉴定

在研究先证者中,观察到关键鉴别微生物物种和代谢物之间的相关丰度,为了进一步研究扩展的连接网络,研究人员评估了来自有识别力的微生物物种基因家族的丰度与关键代谢物水平的关联,相互作用网络包含33个节点和338个分支,代表重要的微生物基因家族、宏基因组衍生物种和代谢物(图4)。

图4. 肝硬化的宏基因组学和代谢组学特征的相互作用网络

最后,研究人员评估了肠道微生物群特征在检测肝硬化中的效用,将宏基因组学特征与年龄和血清白蛋白水平相结合,可以准确地区分来自不同地理区域的病因和遗传上不同的人群的肝硬化。此外,肝硬化患者血清中天冬氨酸转氨酶(AST)水平的增加,可以区分肝硬化和早期纤维化(图5)。

图5. 肝硬化粪便宏基因组随机森林模型的验证

综上所述,该研究确定了一种普遍的微生物组学特征,当结合患者年龄时,可以在特征良好的NAFLD肝硬化人群中准确检测到肝硬化。将血清白蛋白水平与RF模型中的标志性微生物种类和患者年龄相结合,可提高NAFLD肝硬化和中国队列的诊断准确性。此外,这个特征足以区分早期纤维化和肝硬化。这项研究表明了对肝硬化的诊断性粪便测试具有临床和普遍用途,并突出了特定细菌作为新型治疗方法的潜在靶标。


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