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Narure Medicine 深度解讀 | 宏基因組和代謝組分析揭示不同階段結(jié)直腸癌中腸道微微生物特征
發(fā)布時間:2020-10-19 瀏覽次數(shù):7740
腸道生態(tài)環(huán)境的改變與人類健康與疾病顯著相關(guān)。腸道代謝物,包括氨基酸和細菌代謝物(eg. 膽汁酸和短鏈脂肪酸)與腸癌狀態(tài)有關(guān)。因此,通過宏基因組和代謝組分析可以為了解腸道環(huán)境的變化與CRC的發(fā)展提供方法。

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IF = 36.13(Nat Med)

樣本類型:糞便

檢測平臺:宏基因組測序、非靶向代謝組


背景知識

腸道生態(tài)環(huán)境的改變與人類健康與疾病顯著相關(guān)。腸道代謝物,包括氨基酸和細菌代謝物(eg.  膽汁酸和短鏈脂肪酸)與腸癌狀態(tài)有關(guān)。因此,通過宏基因組和代謝組分析可以為了解腸道環(huán)境的變化與 CRC 的發(fā)展提供方法。

結(jié)直腸癌根據(jù)結(jié)腸鏡和組織學檢測可以分為以下 9 個階段:

健康對照:

① Nomal(結(jié)腸鏡檢查無明顯發(fā)現(xiàn))

②  少于 2 個  < 5 mm 的息肉

疾病:

③ MP:息肉狀腺瘤(超過 3 個或 5 個 low-grade 發(fā)育不良的腺瘤)

④ stage 0 CRC:粘膜內(nèi)癌(high-grade 發(fā)育不良的息肉狀腺瘤)

⑤ stage I CRC

⑥ stage II CRC

⑦ stage III CRC

⑧ stage IV CRC

術(shù)后:

⑨ HS:normal with a history of colorectal surgery


研究內(nèi)容

1.  宏基因組熱圖:擬桿菌 Bacteroides 明顯富集,普氏菌屬 Prevotella 含量低。Megamonas 巨單胞菌屬在歐美人群的腸道微生物不常見,但能在中國人群中被發(fā)現(xiàn),因此預(yù)測可能是亞洲人群的特征菌屬。宏基因組數(shù)據(jù)中,人基因組占比在 CRC 的不同階段都明顯增加(P?<0.005; 單側(cè) Mann-Whitney U test)。

宏基因組 PCA 圖:人類腸道菌群的主要成分——擬桿菌與普氏菌是 PCA 分析中的兩個主要的異變聚類。

代謝熱圖:丙酸鹽和丁酸鹽是大腸中的主要能源物質(zhì),含量較豐富。

代謝 PCA 圖:propionate 二氫尿嘧啶和 butyrate 尿素也存在較大差異。

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2.  宏基因組:不同 CRC 階段 / 健康,變形菌門、擬桿菌門、梭桿菌門、厚壁菌門和放線菌門的變化趨勢。作者發(fā)現(xiàn)兩種物種高度顯著的模式,一種是從早期到晚期都有所增加,一種是只在早期階段增加,并鑒定到與 CRC 相關(guān)的新物種。根據(jù)已有報道發(fā)現(xiàn),兩個丁酸鹽生產(chǎn)者 Lachnospira multipara 和 Eubacterium eligens 在 CRC 中含量降低,生成硫化物的細菌 Desulfovibrio vietnamensis、D.longreachensis 和 Bilophila wadsworthia 增加。

代謝組:不同 CRC 階段 / 健康,取并集得到 65 個差異代謝物(P <0.005)。膽汁酸、短鏈脂肪酸、氨基酸和中心碳代謝物等與腸道菌群關(guān)系密切,是目前關(guān)注的焦點,關(guān)注這幾類物質(zhì)在不同階段的含量變化。

相關(guān)性分析:DCA 在 MP 中顯著升高,尋找 DCA 顯著相關(guān)的菌屬 -B. wadsworthia(Spearman 相關(guān)性分析)。由于 a  . parvulum 在 MP 和 S0 中顯著升高,并有報道稱在炎癥性腸病患者中與鏈球菌高共現(xiàn)關(guān)系,構(gòu)成產(chǎn)生 H2S 細菌的網(wǎng)絡(luò)中心,因此,作者展現(xiàn)了 A  . parvulum 豐度與其他物種的相關(guān)性。構(gòu)建 A. parvulum 屬相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)(屬豐度  > 10-4,相關(guān)性系數(shù)  > 0.4),熱圖(屬豐度  > 10-5,相關(guān)性系數(shù)  > 0.5)。

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3. KO gene(P<0.005)在氨基酸代謝通路中的作用,構(gòu)建 KEGG 富集熱圖。

芳香族氨基酸代謝途徑與硫化物生產(chǎn)途徑與 CRC 的發(fā)生有關(guān),因此作者主要關(guān)注這兩類化合物,并繪制 Pathway 展示。

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4.  尋找標志物:分別利用菌屬、KO 基因、代謝數(shù)據(jù)、三組聯(lián)合的數(shù)據(jù)建立隨機森林模型和 LASSO 邏輯回歸模型,比較發(fā)現(xiàn)聯(lián)合數(shù)據(jù)分組效果,建立 ROC 曲線評估模型質(zhì)量。

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比較治療前后,菌種的差異。

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