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微生物多體學研究的黃金十年 - To Be Continued

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人類微生物研究的下個黃金十年

人體微生物體計劃(Human Microbiome Project, HMP)在2007年被提出之後,第一階段(HMP1, 2008-2012)共投入1.15億美金,主要關注於健康人群的人體微生物,對人體各部位如鼻腔、口腔、皮膚、腸道以及生殖道等部位進行微生物體檢測,初步幫助科學家了解人體各部位微生物群,並藉由發起第二階段人類微生物體整合計畫(Integrative Human Microbiome Project, iHMP 或 HMP2, 2013-2015)計畫希望能進一步了解微生物在健康與疾病中所扮演的角色。

2019年5月30日,Nature 發表 iHMP 的研究成果,包括 (1) 孕婦陰道微生物對早產風險的影響(Nature Medicine)、(2) 微生物體與發炎性腸道疾病的交互關係(Nature)、(3) 糖尿病前期的宿主和菌群特徵關聯變化(Nature)三大部分,此三種疾病目前已知與微生物體關聯性最高,也因此廣受醫生與研究人員的關注。同時 Nature 與 Nature Medicine 也刊登了觀點文章、評論和新聞等文章 [1-7],對整體計畫做完整性的介紹與成果展望的解讀。

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整合性多體學人類微生物體研究

為期十年的 HMP1 與 HMP2 共計產生了 42 TB 的多體學資料且開發了許多微生物研究的計算和體技分析工具[8]。HMP1 著重於研究健康仁及特定疾病患者的口腔、鼻腔、陰道、腸道、皮膚的微生物菌相,HMP2 則聚焦於三大領域:孕婦新生兒健康和早產(研究1527 名婦女共 20多 萬個陰道、口鼻腔、直腸、皮膚、血液、尿液和臍帶、胎糞等) [9]、發炎性腸道疾病(針對 132人 糞便、腸道活檢和血液樣本) [10]、前期糖尿病(追蹤 106 名健康與前期糖尿病患者 4 年間的血液、糞便樣本) [11],並透過多體學如:微生物群落組成、病毒、代謝體、基因表現、宿主遺傳與特異性、表觀基因體、細胞因子、蛋白質體等研究宿主-微生物間交互作用關係。人類微生物學顯然已經超越傳染病和腸胃道疾病,幾十年前幾乎無法想像包括新陳代謝、腫瘤、母嬰健康和中樞神經系統功能皆與微生物體有關,相信 HMP 計畫的新發現將有助於我們理解疾病特徵並幫助疾病治療。

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孕婦陰道微生物對早產風險的影響

全世界每年有 1,500 萬早產兒,早產發生率超過 10%。研究團隊研究 1,527 名孕婦整個孕期,其中共從 45 名自發性早產(Preterm birth,PTB)及 90 名足月產(Term birth,TB)的女性中,透過 16S rRNA、metagenomic、metatranscriptomic 和 細胞因子的分析,研究與早產風險相關的陰道微生物體變化 [9]。

Nature Medicine 2019 preterm birth

研究透過建立概念驗證模型(proof-of-concept),發現 BVAB1、Prevotella cluster2、Sneathia amnii 和 TM7-H1 能夠預測 PTB 的風險。其中,由於 BVAB1 和 TM7-H1 無法培養且不清楚其基因特徵,因此定序組裝了這兩種細菌的基因體,發現兩種細菌都具備產生丙酮酸(pyruvate)、乙酸(acetate)、1-乳酸(l-lactate)和丙酸(propionate)的能力。

Bacterial taxa associated with spontaneous PTB

而目前已知短鏈脂肪酸與促發炎有關,因此可能是微生物產生的短鏈脂肪酸促進發言導致PTB的發生。進一步對孕婦陰道分泌物中的細胞因子進行檢測,發現 PTB 和 TB 的菌相差異與促發炎因子表現顯著相關,在 PTB 孕婦陰道中 IP-10/CXCL10 的表現與 BVAB1 負相關; 在 TB 孕婦中 IP-10/CXCL10 的表現則與 L.crispatus 呈負相關、與 L.iners呈正相關,這說明孕期宿主與微生物間存在著複雜的交互關係,未來希望能藉由群體特異性微生物、代謝、免疫標誌物達成早產風險的評估,以減少新生兒死亡的機率。

GAMM of vaginal microbiome composition during pregnancy

多體學分析發炎性腸道疾病腸道微生態

發炎性腸道疾病(inflammatory bowel disease, IBD)主要分為克隆氏症(Crohn's disease, CD)及潰瘍性結腸炎(ulcerative colitis, UC)。研究共招募了 132 名受試者,根據內視鏡和組織病理檢測將未診斷為 IBD 的個體作為對照組,分析糞便微生物(metagenomes、metatranscriptomes、proteomes、metabolomes 和 viromes);活組織切片(宿主微生物靶向 RNA-seq)、還原表徵亞硫酸氫鹽定序DNA甲基化(RRBS)和 16S rRNA 定序;血液樣品則用於人類外顯子定序、血清學研究以及 RRBS 分析 [10]。

Multi-omics of the IBD microbiome in the IBDMDB study

研究發現 IBD 患者較健康個體代謝產物多樣性低,與微生物多樣性變化趨勢一致,這可能是 IBD 患者普遍營養吸收不良、腸內水分和血液含量較高、腸內運輸時間較短所導致。IBD 生態失衡樣本(dysbiotic)中,SCFA 普遍減少且 CD 患者甘氨鵝脫氧膽酸(glycochenodeoxycholate)、初級膽酸(primary bile acid)及其甘胺酸(glycine)和牛磺酸偶聯物(taurine conjugates)出現富集,次級膽汁酸結石(secondary bile acids lithocholate)和脫氧膽酸鹽(deoxycholate)下降,表示次級膽汁酸產生菌減少或通過結腸時間太短導致無法代謝。

Metagenomic, metatranscriptomic, and stool metabolomic profiles are disrupted during IBD activity

多時間維度移位(microbiome temporal shifts)分析發現了IBD患者菌群移位狀態與專性厭氧菌相對減少、兼性厭氧菌的過度生長和菌相失調有關,非IBD移位主要發生在普氏菌(Prevotellacopri)豐度高的樣品。同樣方式分析代謝體的移位變化,已知代謝物中,甲基咪唑乙酸(methylimidazole acetic acid)和尿酸(urate)是代謝體移位的主要影響因素。

Temporal shifts in the microbiome are more frequent and more extreme in IBD

研究進一步做了迴腸發炎部位和非IBD的差異基因分析,其中如 CXCL6、SAA2、DUOX2 和 LCN2 等可直接影響共生微生物的基因,且這些基因與免疫代謝途徑相關,尤其是 IL-17 signalling pathway。由多體學系統性解析與 IBD 發生的關聯變化,可知疾病-宿主-微生物-代謝-飲食等交互研究結果將可為臨床治療提供新的方向與見解。

IBD and in tandem with multi-omic host–microbe interactions3

多體學長期追蹤糖尿病前期的宿主和菌群特徵

二型糖尿病(Type 2 diabetes mellitus, T2D)是一種常見的慢性代謝疾病,特徵為高血糖、胰島素分泌功能受損及胰島素阻抗等,而前期糖尿病發展為二型糖尿病的風險較高,研究團隊藉由多體學做系統性探索前期糖尿病發病機制與代謝生理差異,共追蹤 106 名健康與前期糖尿病患者 4 年間健康或生病狀態下的血液、糞便樣本和鼻拭子樣本,進行外顯子定序、轉錄體、代謝體、蛋白質體、細胞因子及生長因子檢測與分析,從中檢測發現 51 人有前期糖尿病,9 人有糖尿病,66 人未有醫療禁忌症,其中 31 人屬胰島素敏感型(insulin-sensitive, IS),35 人屬胰島素阻抗型(insulin-resistant, IR) [11]。

participants as insulin-sensitive or insulin-resistant
omics profiling of the microbiome during prediabetes

由於許多受試者具胰島素阻抗,以迴歸分析進行血漿葡萄糖與 IS/IR 的相關性分析,結果發現 IR 與較高的發炎反應和脂質代謝有關,這可能使胰島素阻抗對額外壓力的反應失調。另外研究呼吸道病毒感染(respiratory viral infections,RVI)對體內分子途徑的影響,發現各種檢測指標在個體間有差異顯著,如 interleukin signalling, mTOR, B cell 與 T cell 受體、神經、代謝訊號途徑等顯著改變,代表病毒感染過程會發生大量生物分子途徑的變化。進一步比較 IR 及 IS 受試者對 RVI 的影響,發現 IS 者體內免疫信號途徑會上升,而 IR 人群各分子途徑受 RVI 影響很小,這可能是胰島素阻抗者 baseline inflammation 升高及免疫反應異常所致,潛在妨礙了病毒和細菌在感染期間的協調性,因此 RVI 可能會增加 IR 人群發生 T2D 代謝紊亂的風險,使之對 RVI 免疫反應受損。在腸道菌方面,RVI 與流感疫苗接種後分別有 11 個和 6 個腸道菌失衡,其中疫苗接種後與肥胖和高脂吸收有關的菌減少而可能降低 T1D 和 T2D 的風險。

Dynamics of differential responses during RVI

團隊使用多體學從病毒感染和疫苗接種等刺激,檢測影響宿主生理和分子途徑變化的關聯,並從腸道菌與宿主間多體學關聯探討胰島素敏感和抵抗間的反應差異,釐清腸道微生物的不同交互作用模式。宿主代謝物分析中,在 IS 群體發現 Barnesiella 與 IL-1β 正相關,Faecalibacterium 與 TNFA 負相關,而這種關聯在 IR 人群中不存在,這意味著 IR 可能影響腸道微生物與宿主細胞因子間的交互作用。

Correlational networks capture multi-omics association structures that differ between insulin-resistant and insulin-sensitive groups
此外,IR 中發現 Butyricimonas 與 4 種脂質負相關,這些發現代表在 IR/IS 人群其腸道微生物與宿主免疫和代謝存在不同的協調作用。最後,研究人員確定了 interleukin-1 receptor antagonist(IL-1RA) 和 HSCRP 為 T2D 發病前的分子特徵。此研究透過健康與疾病期間多體學追蹤,近一步研究健康、前期糖尿病、二型糖尿病狀態間的分子狀態與機制的改變,以期能早期診斷糖尿病的個體化疾病分子特徵變化。

Personal features that precede the onset of T2D revealed by longitudinal tracking

過去十年全球大型計畫包含美國、歐盟、中國、加拿大、愛爾蘭、韓國、日本等共計投入超過 17 億美金在人類微生物體研究,對於人類健康與微生物的關係有了新的認識,例如生命早期微生物結構的塑造、免疫調節、糞菌移植、癌症免疫療法、膳食纖維調控微生態等。過去十年研究已大幅開展也獲得初步成果,但下個十年仍須解決實驗、分析、資料標準化問題,以利跨國、跨計畫、跨領域的研究合作。


參考文獻
[1] Priorities for the next 10 years of human microbiome research (https://www.nature.com/articles/d41586-019-01654-0)
[2] Tracking humans and microbes (https://www.nature.com/articles/d41586-019-01591-y)
[3] After the Integrative Human Microbiome Project, what’s next for the microbiome community? (https://www.nature.com/articles/d41586-019-01674-w)
[4] Finding diversity in the microbiome. (2019). Finding diversity in the microbiome. Nature Medicine, 25(6), 863–863.
[5] Gilbert, J. A., & Lynch, S. V. (2019). Community ecology as a framework for human microbiome research. Nature Medicine, 1–6.
[6] Dominguez-Bello, M. G. (2019). Gestational shaping of the maternal vaginal microbiome. Nature Medicine, 1–2.
[7] Steinhubl, S. R. (2019). The future of individualized health maintenance. Nature Medicine, 25(5), 712–714.
[8] Proctor, L. M., Creasy, H. H., Fettweis, J. M., Lloyd-Price, J., Mahurkar, A., Zhou, W., et al. (2019). The Integrative Human Microbiome Project. Nature, 1–8.
[9] Fettweis, J. M., Serrano, M. G., Brooks, J. P., Edwards, D. J., Girerd, P. H., Parikh, H. I., et al. (2019). The vaginal microbiome and preterm birth. Nature Medicine, 1–28.
[10] Lloyd-Price, J., Arze, C., Ananthakrishnan, A. N., Schirmer, M., Avila-Pacheco, J., Poon, T. W., et al. (2019). Multi-omics of the gut microbial ecosystem in inflammatory bowel diseases. Nature, 1–29.
[11] Zhou, W., Sailani, M. R., Contrepois, K. X. V., Zhou, Y., Ahadi, S., Leopold, S. R., et al. (2019). Longitudinal multi-omics of host– microbe dynamics in prediabetes. Nature, 1–28.


圖爾思生物科技 / 微生物體研究中心
郭育倫 文案


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