最近的Nature 和 Nature Medicine 连发表了好几篇关于肠道菌群的文章，包括肠道菌群与神经互作，和基于这个原理的针对自闭症的临床治疗方案。心血管疾病的微生物组和代谢特征等。
今天我们主要介绍心血管疾病中冠状动脉疾病的相关重要研究发现和意义。
01 背景
复杂的疾病，如冠状动脉疾病 （CAD），往往是多因素 的，由多种潜在的病理机制引起。尽管冠状动脉疾病在预防、诊断和治疗方面取得了巨大进展，但仍然是世界范围内发病率和死亡率的主要原因。目前对冠状动脉疾病的治疗基于传统的和可控制的冠状动脉疾病风险因素，只能取得部分成功。
冠状动脉疾病的发展包括血管壁上动脉粥样硬化斑块的逐渐生长 ，这通常与代谢状态受损 有关。人体接触环境分子的主要部位是胃肠道 ，其中膳食成分被微生物群转化 ，利用产生代谢物 传播到全身器官。
血液充当体内分子的液体输送器， 特别是数以千计的循环代谢小分子 ，它们可以帮助我们了解体内生物过程状况，并且是研究冠状动脉疾病多因素性质疾病的宝贵来源。肠道微生物组积极参与血液代谢物的代谢 。
几种肠道微生物群衍生的循环代谢物与心血管疾病相关：
三甲胺 N-氧化物
三甲胺 N-氧化物被确定为人类心血管疾病的标志物，进一步的证据表明在小鼠模型中具有促动脉粥样硬化性和促血栓形成。
硫酸吲哚酚
硫酸吲哚酚在细菌色氨酸酶降解色氨酸后在肝脏中产生，并被证明与动脉僵硬和外周血管疾病有关。
对甲酚
对甲酚是苯丙氨酸和酪氨酸的结肠细菌发酵产物，显示与心血管事件增加相关。
02
人群队列和主要实验方法
近期，以色列科学家招募了下列人群，采集其粪便和血清样本进行了全面的多组学分析，同时调查详细的医疗、生活方式和营养问卷等。
通过对粪便样本宏基因组测序 （每个样本1000万 reads，约3G/样本）和对血清样本 的进行非靶向质谱LC-MS 测量了 961 种代谢物的水平，包括脂质、氨基酸、异生物质、碳水化合物、肽、核苷酸和大约 30% 的未命名化合物。
通过 Nightingale Health 的质子核磁共振 ( 1 H-NMR) 平台测量了另外 228 种血浆代谢物和比率，并使用了一个独立宏基因组数据集MetaCardis进行验证 （该数据集样本来自于北欧血统队列，在地里区域上与该研究样本来源不同，这样可以分析遗传，饮食差异变量）。
MetaCardis数据集主要由四个主要群体组成：缺血性心脏病 、健康对照组 、代谢匹配的对照组 和未经治疗的代谢受损对照组 （详细数据集描述可以参看原文）
03 研究结果和发现
一、ACS的肠道微生物组特征
1. ACS 患者的变形杆菌丰度更高
这与之前的大多数研究结果一致，变形菌增多 会导致处于炎症 状态，是生态失调 的标志。
20个在 ACS 或对照个体中显着富集 的细菌，包括产丁酸盐的细菌如：梭菌属（Clostridium）、Anaerostipes hadrus嗜热链球菌（Streptococcus thermophilus）和Blautia菌属，以及Odoribacter splanchnicus 和大肠杆菌。
2. ACS患者队列中一种梭菌科的细菌物种 SGB 4712缺乏
在20 个显着富集的基因组中，鉴定到了一种以前未知的梭菌科细菌物种，索引为 SGB 4712。为了进一步验证该结果稳定和实用性，使用另外一个来自北欧血统地理上分布不同的队列，MetaCardis宏基因组数据集进行验证，与该研究结果一致，该物种的相对丰度 随着具有 CAD 传统风险因素 的种群逐渐减少 。
3. SGB 4712关联15种显著差异的代谢物，其中包括降低心血管疾病风险的独立标志物——麦角硫因（ergothioneine，天然氨基酸）
对照组相比， 鉴定到SGB 4712 菌种 与 15 种 循环 代谢物 的水平显着相关 ，在 MetaCardis 研究中，所有 15 种代谢物与 SGB 4712 的相关系数均可以重复，其中 10 种相关性仍然显著。
值得注意的是，SGB 4712与麦角硫因呈正相关 ，麦角硫因 是一种天然存在的氨基酸，在体外显示对细胞应激源具有抗氧化 和细胞保护 能力，最近被证明是降低心血管疾病和人类死亡率风险的独立标志物 。
此外，SGB 4712 与七种化学结构未知的化合物 有关。其中包括 X-11315 和 X-24473，预测它们来自 饮食 ，并与 SGB 4712 呈正相关 。
图一 ACS 的微生物组和血清代谢组学特征
Talmor-Barkan Y, et al., Nat Med. 2022
圆形热图显示 ACS 和非 ACS 对照组之间显着差异的前 200 种代谢物，与年龄、性别、BMI、吸烟状况和 DM 相匹配（方法）。每个切片代表一个代谢物，其名称显示在图表的外层周围。
这些结果突出了SGB 4712菌种 在 CAD 发展中具有潜在的保护 作用，由一系列循环血液代谢物介导 ，其中一些以前被证明在元生物途径中发挥核心作用，而另一些则未知。
因此，在实验研究中进一步验证后，这些代谢物可能会形成降低 CAD 风险的新目标。
二、ACS 的代谢特征因人而异
1. ACS 患者的血清代谢物水平个体化差异较大
虽然 CAD 患者具有共同的内表型，但他们通常表现出生物学上不同的疾病特征 。为了更好地了解 ACS 的个体水平变异性，作者试图检查与非 ACS 对照的代谢偏差，并询问它们是否是个体特异性的。
计算了他们的个体偏差 ，并根据之前根据饮食、微生物组、传统风险因素和遗传学估计的 EV 对每个个体的前 100 个偏差代谢物进行加权 。最后发现ACS 患者与其匹配对照的代谢偏差是因人而异 的。
急性冠脉综合征患者 的血清谱在血清代谢物水平上表现出广泛的扰动 ，包括533种显著改变的代谢物 。
ACS的血清代谢组遵循一种主要的消耗模式，因为在对照组参与者中，358种 代谢物（67% ）的平均测量值较高 。然而，这一趋势在主要的生物途径中并不一致。但是，与富含 ACS 的代谢物相比，饮食和微生物组 在与 ACS 耗尽代谢物 的偏差相关联方面更为显着 （双尾 Mann–Whitney U-检验，P-value小于10 -20），这表明微生物组对 CAD 起保护作用 。
值得注意的是，超过 90% 的显着扰动的代谢物无法 用血糖状态来解释 ，这表明这种变化背后还有其他机制。所以进一步分析了其他系列综合因素（包括宿主遗传学、微生物组和饮食），得到一个重要发现就是：饮食和微生物组 可以更好地解释 ACS 缺乏或含量低 的代谢物，而传统的风险因素 可以更好地解释 ACS 富集 的代谢物。
图2 代谢偏差由潜在决定因素解释，并与临床参数相关
Talmor-Barkan Y, et al., Nat Med. 2022
a、b、密度图显示 ACS 参与者的分布（y轴）与代谢物的潜在决定因素（微生物组、饮食、传统风险因素或遗传学）的平均加权R 2 （ x轴）；富含 ACS 的代谢物。
2. 相似的临床特征，但其动脉粥样硬化负担的代谢机制却不同
虽然一些患者 可能具有相似的临床特征，但他们的潜在生理状态 和疾病轨迹 可能不同 。为了强调这种 CAD 患者的变异性，作者选择了 ACS 患者的 常规危险因素的同质亚组 。其中包括 17 名 60 至 70 岁的男性患者，低密度脂蛋白 (LDL) 在 0.70–1.30 mg ml -1范围内，糖化血红蛋白 (HbA1C) 低于 6%。尽管具有相似的临床特征，但该 ACS 患者亚组在代谢偏差 方面表现出异质性 。
三、微生物组在CAD早期阶段发挥作用
动脉粥样硬化 是一种经过多年发展 的进行性疾病 ，其中动脉粥样硬化斑块形成的每个阶段的特点是不同的病理过程 。在早期 阶段，血管壁上的动脉粥样硬化斑块的生长通常与代谢状态的损害 有关。
为了解释每个代谢成分在 CAD 发展的时间轴上的参与，作者将个体代谢偏差的分析 应用于代谢受损的对照 （定义为 T2DM、高血压或血脂异常的诊断，或 BMI > 35），以及到非 ACS 个体的随机子集。
在比较这三组的分数时，我们发现分数分布存在一致的差异。与微生物组和饮食相关 的代谢异常呈现出渐进 的趋势，与对照组的随机子集 相比，代谢受损 的对照参与者的代谢物存在显着偏差 。
这表明，微生物组和饮食 对ACS的贡献 可能是通过受损的代谢状态介导的 ，而不是代谢受损个体中尚未表现出的与传统风险因素和遗传学相关的代谢物异常。
Talmor-Barkan Y, et al., Nat Med. 2022
a – d，归因于饮食 ( a )、微生物组 ( b )、传统风险因素 ( c ) 和遗传学 ( d ) 的代谢偏差分数计算三个亚组：(1) ACS 个体 ( n = 135) 与非 ACS 对照与年龄、性别和 BMI 相匹配（橙色）；(2) 患有代谢障碍的非 ACS 对照（定义为：诊断为 T2DM、高血压或血脂异常，或 BMI > 35；n = 102）与其他年龄、性别和 BMI 匹配的非 ACS 对照（蓝色）；(3) 一组随机的非 ACS 个体 ( n = 132) 与其他匹配年龄、性别和 BMI（灰色）的非 ACS 对照。
四、血清代谢组学预测ACS患者 BMI 更高
肥胖 是 CAD 的主要独立危险因素 ，影响已知的危险因素，如血脂异常、高血压、葡萄糖耐受不良和炎症状态，以及可能尚未认识到的机制。BMI 测量 被用作肥胖的标志和代谢健康的指标 。
为了研究肥胖作为 CAD 的独立危险因素，该研究设计并彻底验证了基于血清代谢组学的 BMI 模型 ，并表明较高的预测 ΔBMI 对应于更广泛的动脉粥样硬化疾病 。
作者分析了CAD 患者的 BMI-代谢组平衡是否以及如何被破坏 。使用了梯度提升决策树 (GBDT) 算法预测 BMI，结果表明在非ACS 受试者中发现的代谢组-BMI模式 在ACS 患者中受到干扰 。
为了研究这些扰动，作者测试了对照组和 ACS 测试集中预测和测量 BMI 之间的差异，这里称为 ΔBMI 。结果发现，与非 ACS 受试者相比，该研究的模型预测 ACS 的 ΔBMI 更高 。
为了验证这些结果的稳健性，作者试图根据 其他类型的代谢组学数据和独立队列 来复制 这些发现。将相同的预测程序应用于基于 NMR 的代谢组学数据，并观察到ACS 和对照之间 ΔBMI 的更大差异 ，应用于为发表的MetaCardis 队列数据中得出在所有 BMI 范围内，与血糖正常的缺血性心脏病患者相比，患有糖尿病的缺血性心脏病患者 的 ΔBMI 显着更高 。
进一步分析推断哪些特定代谢物是 ACS 患者高 ΔBMI 的主要驱动因素 ，发现两种脂质 在对照组中与 BMI 呈负相关 ，后者在患有更广泛疾病的患者中也显着减少，这两种脂质分别是：
1-(1-enyl-palmitoyl)-2-oleoyl-GPC (P-16:0/18:1)
1-(1-enyl-palmitoyl)-2-linoleoyl-GPC (P-16:0/18:2)
最近的研究表明，脂质1-linoleoyl-GPC (18:2) 与肥胖和 T2DM呈 负相关 ，并且脂质水平的增加显着降低 了T2DM的风险。该研究发现 1-linoleoyl-GPC (18:2) 和 1-(1-enyl-palmitoyl)-2-linoleoyl-GPC (P-16:0/18:2) 在对照组中与 BMI 呈负相关 ，并且在患有更广泛 CAD 的患者中显着耗尽，这表明这些代谢物可能作为降低 CAD 风险的潜在靶点 。
此外，两种代谢物都含有一条亚油酸链 ，一种必需脂肪酸 ，与 T2DM 风险呈负相关 。然而，这些假设应在干预性研究中进一步检验。
04 结论和意义
迄今为止，大多数研究都集中在寻找在 CAD 患者中增加的新代谢物，而该研究对 199 名 ACS 患者进行了全面的多组学分析结果强调， ACS 的代谢组学特征是缺乏多种血清代谢物 ，其中许多与饮食和微生物组 有关。
其中一个重要的发现是以前未知的细菌物种 SGB 4712 ，它在 ACS 患者和独立验证队列中都显着缺乏或偏低 。通过进一步将这种细菌与心脏毒性和心脏保护代谢物的水平联系起来，证明了特定细菌基因组的缺失可能与 CAD 风险增加相对应 ，并提出在后续干预研究中评估的具体目标。总体而言，这些发现因此为 CAD 患者的预测甚至治疗提供 了一种新方法 。
迄今为止，大多数研究都对 CAD 患者进行了批量分析 ，寻找人群水平的风险因素 ，而不是关注个体水平的生物变异性。在这项研究中，作者使用全面的代谢组学和微生物组分析 ，呈现了 CAD 内部变异性的深度映射 。总之，结果揭示了新的范式和治疗方向。
主要参考文献：
Talmor-Barkan Y, Bar N, Shaul AA, Shahaf N, Godneva A, Bussi Y, Lotan-Pompan M, Weinberger A, Shechter A, Chezar-Azerrad C, Arow Z, Hammer Y, Chechi K, Forslund SK, Fromentin S, Dumas ME, Ehrlich SD, Pedersen O, Kornowski R, Segal E. Metabolomic and microbiome profiling reveals personalized risk factors for coronary artery disease. Nat Med. 2022 Feb;28(2):295-302. doi: 10.1038/s41591-022-01686-6. Epub 2022 Feb 17. PMID: 35177859.
本文转自：谷禾健康
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