腸道菌群的重要功能之一是代謝各種營養物質和外源性物質。其代謝能力甚至超過人體細胞，產生的生物活性代謝物可以直接或間接影響宿主的生理機能。

中科院上海營養與健康研究所研究員林旭、陳雁等人合作，首次通過臨床營養干預研究，發現花生替代精制谷物能提高代謝綜合征逆轉率，進而發現腸道菌群在指導精準營養干預改善代謝綜合征中起著重要作用。相關研究已在《美國臨床營養學雜志》和《分子營養與食品研究》上發表。

花生逆轉代謝綜合征

花生富含不飽和脂肪酸、植物蛋白、纖維、多酚及其他生物活性物質，在全球范圍內被廣泛種植和食用。觀察性研究提示，攝入花生可以降低心血管疾病風險，而高精制谷物攝入則與高心血管疾病風險息息相關。

代謝綜合征是腹型肥胖、空腹血糖升高、脂質紊亂或血壓升高等心血管代謝疾病風險因素集合出現的一種代謝紊亂狀態，它顯著增加了罹患2型糖尿病、心血管疾病的風險。

“及時干預并逆轉代謝綜合征可以將這些疾病的預防‘窗口”前移。”中科院上海營養與健康研究所研究員林旭對《中國科學報》說，“用花生替代精制谷物可能可以降低代謝綜合征風險人群的心血管疾病風險，然而，先前一直缺乏相關臨床干預證據。”

在一項為期12周的隨機對照臨床干預研究中，該團隊招募到224名患有代謝綜合征或有代謝綜合征高風險的志愿者，將他們隨機分配到花生干預組或對照組。在干預期間，花生干預組的志愿者每天午餐和晚餐前一小時內分別食用一小包（28克/包）輕鹽烤花生，而對照組的志愿者則食用一份與烤花生等能量的精制谷物棒。在干預前后，研究人員收集了所有志愿者的體重、腰圍、血壓等數據，并結合其飲食信息，采集空腹血樣，檢測了血糖、血脂等指標。

“分析各組志愿者干預前后的數據，我們發現花生干預組志愿者的代謝綜合征逆轉（即原先患有代謝綜合征而在干預結束后不再滿足代謝綜合征標準）比率顯著高于對照組的志愿者。”林旭說，“還有部分花生干預組的志愿者中原先處于代謝綜合征高風險，其風險因素數量降低的比例也高于對照組。”

此外，研究者發現，雖然花生脂肪含量較高，但12周的花生攝入并沒有增加志愿者體重，甚至還在一定程度上降低了體重。據此判斷，用適量花生替代部分精制谷物攝入，可以在不增加體重的情況下，改善高風險人群的心血管代謝疾病風險。

重視“超級共生體”

人們發現，不同個體對同樣的食物反應不一，這體現在餐后血糖、疾病干預效果等方面。最新研究認為，即使是同卵雙胞胎，對同種食物的反應也可能有所不同，表明這種差異不能單靠基因來解釋。

“現在我們認識到，其重要原因是不同個體腸道中的微生物群不同。”該論文第一作者王爍告訴《中國科學報》，“因此，人們在選擇食物或進行營養干預時，應將自己視作人和微生物的‘超級共生體’，通過基于個性化的營養支持來優化健康或預防、管理、治療疾病，這就是精準膳食或個體化營養。”

研究人員通過對腸道菌群的采集與分析，將菌群信息與臨床指標進行關聯研究。發現花生干預后各臨床檢驗指標和身體測量指標的變化呈現高度的個體差異性。通過分析人群腸道菌群的組成，研究發現無論是組間比較還是組內前后比較，菌群結構均具有高度的個體特異性，其組成變化的一致性規律較少。

大量研究表明，腸道菌群與各種疾病發生發展存在密切聯系，如代謝性疾病、心血管疾病、精神疾病、神經系統疾病、呼吸系統疾病、胃腸道疾病、自身免疫性疾病和腫瘤等。在許多疾病的營養干預或治療過程中，腸道菌群也起著至關重要的作用。

“另外，腸道菌群對藥物代謝和毒性也有一定的作用。”王爍說，“大量證據表明，許多藥物治療效果的個體差異性與腸道菌群有關，如在腫瘤的免疫治療中，腸道菌群的組成不僅對療效產生影響，某些特定益生菌還能增強免疫治療的效果，同時緩解免疫治療帶來的腸道炎癥等副作用。”

機器學習顯優勢

腸道微生物是一個龐大的生態系統，它與機體代謝以及許多代謝相關疾病的發生發展有著密不可分的聯系，但其測序的數據量是巨大的，這就給研究分析帶來了極大的難度。

“近年來，基于機器學習算法對菌群信息開展分析，對各樣本的菌群數據進行分類和預測，并篩選出一些有價值的標志物類群，在預測個體對飲食干預的響應效果以及預測個體對某些疾病的治療效果等方面，成為一個極有力的生物信息學手段。”王爍說，“也為今后以腸道菌群為基礎的個體化營養和精準醫療策略實施帶來重要的指導意義。”

鑒于人群對花生干預響應程度的差異，科研人員根據每個代謝相關指標的前后改善情況以及代謝綜合征風險的逆轉情況，將花生干預組的人群分為應答者與非應答者。

應用機器學習的算法，研究利用干預前樣本的菌群測序數據特征，建立了針對每個指標和代謝綜合征整體風險逆轉情況的響應預測模型。研究者對體重、腰圍、收縮壓、舒張壓、空腹血糖，甘油三酯，總膽固醇等9項臨床指標檢測發現，其中有6項指標的預測模型取得了預期效果，特別是在舒張壓和體重的干預效果預測上達到了較高的準確度。此外，代謝綜合征整體風險逆轉情況也可通過建立的模型達到較好的預測效果。

“這項研究突出了腸道菌群在指導精準營養中的關鍵作用。” 中科院上海營養與健康研究所研究員陳雁告訴《中國科學報》，“基于這一研究思路，未來可以通過菌群等大數據信息來預測和設計個性化飲食和精準醫療方案，進而有效調整機體代謝和干預治療疾病。”

王爍介紹說，除花生干預以外，很多功能性食物或飲食模式都有可能通過菌群等信息，建立對代謝綜合征的響應效果預測模型。另一方面，與菌群相關的其他疾病也有可能建立相應的預測模型。

“我們也希望將來會有更多大樣本、長時間、高質量的研究來充分探討飲食、微生物和人體代謝三者之間的相互作用。”王爍說，“雖然目前利用微生物組分析來進行個體化飲食和精準醫療方案還面臨諸多挑戰，但我們相信，基于腸道菌群信息的個性化營養治療將是未來防治疾病中不可或缺的一環。”

“該研究揭示出腸道菌群在精準營養干預改善代謝和治療疾病策略中的關鍵地位，為后續以腸道菌群為功能性食物或藥物作用的靶點研究，或開展更大規模精準營養干預和臨床應用提供新的思路和理論依據。”陳雁說。(張雙虎)

相關論文信息：

https://doi.org/10.1093/ajcn/nqaa307

https://doi.org/10.1002/mnfr.202001051