Nature：解读人血清代谢组变化的潜在决定因素

2020年11月，以色列魏茨曼科学研究所等单位的相关研究人员在《Nature》上发表了题为“A reference map of potential determinants for the human serum metabolome”的研究论文，揭示了800多种代谢物的潜在决定因素，为理解不同条件下代谢物变化的机理和设计用于控制循环代谢物水平的干预措施铺平了道路。

血清代谢组包含多种疾病的生物标志物和病原体，其中一些是内源性产生的，而某些则是从环境中吸收的。特定化合物的起源是已知的，包括高度遗传的代谢产物，或受肠道微生物组、生活方式选择（例如吸烟）、饮食影响的代谢产物。然而，大多数代谢物的关键决定因素仍知之甚少。

研究人员用质谱法分析了491名健康人的血清样本中1,251种代谢物的水平，应用机器学习算法，根据宿主遗传学、肠道微生物组、临床参数、饮食、生活方式和人体测量学来预测被个体的代谢物水平，并获得了超过76％的代谢产物的统计学意义的预测。饮食和微生物组具有最强的预测能力，在每种情况下都可以解释数百种代谢产物，在某些情况下可以解释超过50％的观察到的差异。

饮食、肠道微生物组、遗传学和临床数据可预测大多数血清代谢物的水平

接着，为了测试基于肠道微生物组数据的模型的稳健性和可重复性，研究人员在两个地理上独立的队列（方法）中验证了它们的准确性，结果显示出高复制率，表明尽管人群、用于组装这些队列的方案和工作人员之间存在差异，但该模型揭示了血清代谢物与肠道微生物组之间的强大关联。

在两个独立的队列中验证基于微生物组的代谢物预测

随后，研究人员使用特征归因分析解释这些模型，推断每个预测的驱动因素，揭示特定的饮食和细菌相互作用。结果在模型中发现了数十种饮食和细菌特征，这些特征可以强烈预测血液中的代谢产物。饮食和微生物组模型能独立地解释多种生化物质。

饮食和肠道微生物组学数据独立地解释了多种生化物质

最后，作为概念验证分析，研究人员检查了发现的某些功能-代谢物相互作用是否是因果关系。使用基于饮食的模型来选择与正常食用白面包或全麦面包正相关或负相关的前5%代谢物，然后，从之前进行的为期一周的干预的开始和结束开始分析了血清代谢组，其中随机分为两组的十个健康个体增加了全麦酸面团面包或工业白面包的食用量。结果发现，某些与面包正相关的代谢产物增加了，表明某些功能-代谢物相互作用可能存在因果关系。

面包消耗量增加干预后，由面包引起的代谢物水平增加

综上所述，该研究结果揭示了循环血液代谢产物潜在决定因素的详尽清单。在此检测到的许多关联和相互作用都重复了先前报告的发现，从而证明了该研究结果的有效性。然而，它们中的大多数是新的，使其成为未来研究的有用资源，可用于增进对健康和疾病的分子理解，或构成旨在改变血液代谢物水平的干预性研究的基础。