2型糖尿病（T2D）作為一種復(fù)雜的代謝性疾病，其發(fā)病機制涉及遺傳、環(huán)境及腸道微生物組的共同作用。近年研究表明，腸道菌群通過代謝產(chǎn)物（如短鏈脂肪酸、膽汁酸等）參與宿主的能量代謝、炎癥調(diào)節(jié)與胰島素敏感性調(diào)控，成為代謝性疾病研究的熱點。已有大量證據(jù)表明，腸道菌群通過其代謝產(chǎn)物深度參與宿主的能量代謝、炎癥調(diào)節(jié)與胰島素敏感性控制。然而，糖尿病及其前期狀態(tài)（如空腹血糖受損、糖耐量受損）存在顯著的生物學(xué)異質(zhì)性，尚缺乏系統(tǒng)性研究整合菌群、代謝物與生活方式干預(yù)之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)。

兩個獨立的瑞典人群隊列，包括發(fā)現(xiàn)隊列（IGT cohort，n= 697）與驗證隊列（SCAPIS cohort，n=470）。

• 發(fā)現(xiàn)隊列（IGT隊列，n=697）：涵蓋五類糖代謝狀態(tài)人群，包括正常糖耐量（NGT，n=220）、單純空腹血糖受損（IFG，n=185）、單純糖耐量受損（IGT，n=173）、混合型糖耐量異常（CGI，n=74）及未治療的T2D患者（n=45）。

• 驗證隊列（SCAPIS隊列，n=470）：獨立人群驗證，包括NGT（n=201）、IGT（n=130）、CGI（n=84）及T2D（n=55），通過BMI匹配減少肥胖混雜影響。

• 臨床表型：34項生化指標(biāo)（空腹血糖、HbA1c、HOMA-IR等）+ FINDRISC糖尿病風(fēng)險評分；

• 飲食結(jié)構(gòu)：過MiniMeal-Q問卷采集193項膳食變量，量化營養(yǎng)素攝入；

• 腸道微生物組：宏基因組測序；

• 血漿代謝組：非靶向代謝組學(xué)。

圖1. 主要研究思路及分析策略

對從糖尿病前期、初治 T2D 和對照個體 （50-64 歲） 收集的血漿樣本進行代謝組學(xué)分析，這些個體被納入瑞典葡萄糖耐量受損 （IGT） （n = 697） 和瑞典 CArdioPulmonary bioImage Study （SCAPIS） （n = 470） 隊列25，分別用作發(fā)現(xiàn)和驗證隊列。在發(fā)現(xiàn)隊列中，220 例為 NGT（正常葡萄糖耐量），185 例為孤立性空腹血糖受損 （IFG），173 例為孤立性 IGT，74 例為混合葡萄糖不耐受 （CGI），45 例為基于空腹血糖水平或口服葡萄糖耐量試驗 （OGTT） 篩查檢測到的 T2D。

并使用梯度提升決策樹 （GBDT） 算法評估了臨床表型、微生物組和飲食在瑞典隊列的相對預(yù)測能力（擴展數(shù)據(jù)圖2）。

圖2. 使用 GBDT 模型對臨床、微生物組和飲食特征組的代謝物預(yù)測程序的流程圖（擴展數(shù)據(jù)）

研究發(fā)現(xiàn)，潛在的決定因素在糖尿病前期和 T2D 中持續(xù)存在，僅腸道微生物組就占血液代謝物差異的近三分之一—是在健康個體中測得的兩倍。

研究通過五種策略系統(tǒng)評估并驗證了197種與腸道菌群顯著相關(guān)的血漿代謝物（圖3a）。分析顯示，無論采用Canopy、Kraken 2還是MetaPhlAn 4等不同宏基因組注釋方法，或使用GBDT與隨機森林等機器學(xué)習(xí)模型，代謝物預(yù)測結(jié)果高度一致（R均 >0.95，P均 <2.2×10?1?）。在不同人群中，瑞典隊列的結(jié)果亦成功復(fù)制于以色列和英國TwinsUK隊列（圖3c），顯示菌群-代謝物關(guān)聯(lián)的廣泛適用性。

跨人群差異分析中，15種代謝物在以色列與瑞典隊列中預(yù)測能力不一致，主要涉及苯甲酸與黃嘌呤（咖啡因）代謝物，如5-乙酰氨基-6-氨基-3-甲基尿嘧啶等（圖3c）。進一步分析發(fā)現(xiàn)，與咖啡代謝密切相關(guān)的菌屬Lawsonibacter asaccharolyticus在瑞典人群中豐度顯著更高，并與咖啡攝入頻率正相關(guān)（圖3d）。

對無菌（GF）與常規(guī)飼養(yǎng)（CONV-R）小鼠門靜脈的血漿進行了代謝組學(xué)分析，并確定了在人類中發(fā)現(xiàn)的 197 種微生物組相關(guān)代謝物中的 66 種，其中超過一半 （54.5%） 顯示出兩種模型之間的顯著差異（圖 3e）。

此外，菌群α多樣性（Shannon指數(shù)）可解釋49.4%的血漿代謝組變異，遠高于臨床指標(biāo)（9.4%）（圖3f）。脂質(zhì)類與氨基酸代謝物分別解釋39.8%與35.1%的差異，但合并后僅解釋43.5%，提示兩者可能通過共同菌群機制交叉調(diào)控，進一步拓展了對菌群-代謝網(wǎng)絡(luò)的理解（圖3）。

圖3. 微生物組相關(guān)代謝物的穩(wěn)健預(yù)測

研究團隊在瑞典發(fā)現(xiàn)與驗證隊列中共識別出502種與糖調(diào)節(jié)異常顯著相關(guān)的血漿代謝物，涵蓋IFG、IGT、CGI與T2D等狀態(tài)（圖4a）。其中54.2%為脂質(zhì)代謝產(chǎn)物，20.3%為氨基酸代謝相關(guān)。多數(shù)代謝物與糖代謝狀態(tài)呈顯著相關(guān)性，調(diào)整年齡與性別后，469種代謝物仍與糖耐量異常的發(fā)生風(fēng)險正相關(guān)或負相關(guān)（圖4b）。此外，56種IFG相關(guān)代謝物在其他所有糖代謝異常狀態(tài)中也同步變化，提示IFG與IGT間的分子機制重疊顯著（圖4c）。

進一步對比顯示，502種代謝物中有117種與超重/肥胖狀態(tài)相關(guān)，僅8種為肥胖特異（如馬洛酸、肌醇等）（圖4c）。IFG組中肥胖相關(guān)代謝物占比最高（58.9%），顯著高于IGT、CGI或T2D組（圖4d）。此外，這些代謝物中有245種也與EPIC-Norfolk隊列中非傳染性疾病（如T2D、心衰、腎病）相關(guān)，另有205種與ACS患者高度重疊，反映其在心代謝疾病中的廣泛代表性（圖4c）。

在502種代謝物中，有143種與腸道菌群相關(guān)（圖4e）。以CGI和T2D為目標(biāo)，研究構(gòu)建基于代謝物、微生物組和FINDRISC評分的分類模型，發(fā)現(xiàn)在驗證隊列中，僅非葡萄糖代謝物模型AUC達0.83，優(yōu)于微生物組（MGSs）與FINDRISC模型（圖4f）。以143個菌群相關(guān)代謝物構(gòu)建的模型在不同人群中亦具有良好區(qū)分力（AUC=0.79），進一步驗證了其作為早期代謝異常生物標(biāo)志物的潛力（圖4g）。

圖4. 糖耐量受損及共病患者亞組的分子特征

研究團隊利用SHAP特征歸因方法，系統(tǒng)評估了腸道微生物基因組（MGS）與生活方式因素對502種糖代謝相關(guān)血漿代謝物的影響。結(jié)果顯示，Hominifimenecus microfluidus、Blautia wexlerae 和Agathobacter rectalis 為調(diào)控代謝網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵菌種，分別通過對苯甲酸代謝產(chǎn)物（如兒茶酚硫酸鹽、馬尿酸）等的調(diào)控，構(gòu)建互為抑制的代謝通路（圖5a-c）。這種雙向調(diào)節(jié)關(guān)系在不同人群間具有穩(wěn)定性，在中瑞人群中均可驗證（圖5d-e）。

進一步分析發(fā)現(xiàn)，這些代謝物顯著關(guān)聯(lián)多項血糖與胰島素指標(biāo)，尤其馬尿酸和兒茶酚硫酸鹽對餐后2小時血糖（2h-OGTT）具有負貢獻，而谷氨酸和GPC (P-16:0) 分別對胰島素抵抗指數(shù)（HOMA-IR）呈正負相關(guān)（圖5f）。此外，青春雙歧桿菌與OGTT強相關(guān)代謝物（如α-酮丁酸、2-羥基丁酸）水平呈負相關(guān)，提示其潛在保護作用。

研究揭示了以H1. microfluidus為代表的關(guān)鍵菌種如何通過調(diào)控特定代謝物介導(dǎo)飲食與宿主葡萄糖穩(wěn)態(tài)的互作，奠定了以代謝物為橋梁連接飲食、微生物與胰島素敏感性的新框架，拓展了糖尿病分子分型和靶向干預(yù)的策略基礎(chǔ)（圖5）。

圖5. 導(dǎo)致葡萄糖耐量異常的腸道微生物特征通過共表達分析鑒定中心SAGs

研究發(fā)現(xiàn)，日均步數(shù)（圖5d）及多個飲食成分是影響糖尿病相關(guān)代謝物變異的關(guān)鍵生活方式因素。為進一步驗證生活干預(yù)對糖代謝紊亂的分子響應(yīng)，研究整合分析了兩項縱向干預(yù)研究的數(shù)據(jù)，分別聚焦于飲食改善與運動干預(yù)。結(jié)果顯示，在502種糖調(diào)控相關(guān)代謝物中，有307項可被追蹤，其中125項在飲食干預(yù)后與胰島素敏感性改善（HOMA-IR下降）相關(guān)，主要為脂質(zhì)（61.6%）、氨基酸（31.2%）和外源物（7.2%）。

進一步聚類分析表明，這123種代謝物可被劃分為8類，其中65.9%對至少一種干預(yù)方式有反應(yīng)（圖6）。其中，32種在兩類干預(yù)下均可逆轉(zhuǎn)，28種僅對飲食反應(yīng)，21種僅對運動有效，42種則不隨干預(yù)改變，提示生活方式干預(yù)對代謝物的影響具有特異性。

此外，在與葡萄糖或胰島素指標(biāo)高度相關(guān)的49個代謝特征中，有14項參與了干預(yù)響應(yīng)，其中10項可被短期干預(yù)逆轉(zhuǎn)，而如馬尿酸、α-酮丁酸等4項未發(fā)生顯著改變。進一步在中國人群中發(fā)現(xiàn)，馬尿酸水平與高體能狀態(tài)及最大攝氧量呈正相關(guān)，表明其更可能由長期運動調(diào)節(jié)。

綜上，該研究揭示了飲食與運動干預(yù)可通過特異性調(diào)節(jié)腸道菌群-代謝軸中的靶向代謝物改善血糖控制，為制定個體化的2型糖尿病管理策略提供了潛在干預(yù)靶點與科學(xué)依據(jù)。

圖6. 糖尿病前期和2型糖尿病相關(guān)代謝物對2周飲食干預(yù)或運動前后的響應(yīng)

研究通過多組學(xué)整合分析與機器學(xué)習(xí)驅(qū)動，系統(tǒng)揭示了微生物組-代謝組軸在糖尿病發(fā)生發(fā)展中的核心作用，創(chuàng)新性地提出“菌群-代謝物-生活方式”互作框架。研究不僅鑒定出502種血糖控制相關(guān)代謝物及H. microfluidus-B. wexlerae競爭軸等關(guān)鍵機制，更證明飲食與運動干預(yù)對代謝通路存在差異化調(diào)節(jié)效應(yīng)，為“多維度聯(lián)合干預(yù)”的策略提供了分子依據(jù)。未來，結(jié)合跨種族隊列研究和代謝物靶向遞送技術(shù)，該方向有望推動糖尿病管理從“控糖”向“逆轉(zhuǎn)”邁進，最終實現(xiàn)精準(zhǔn)健康管理。

此篇文章的創(chuàng)新性主要是文章在不同人群隊列中，包括，實驗隊列和驗證隊列中通過生信分析以及深度的機器學(xué)習(xí)，鑒定出腸道微生物相關(guān)代謝物可作為前糖尿病與T2D分子標(biāo)記，并與其它疾病高度關(guān)聯(lián)，同時相關(guān)代謝物也可以響應(yīng)于運動和飲食干預(yù)。該文章應(yīng)用前景巨大，可以將其他疾病的腸道微生物與相關(guān)的代謝物相關(guān)聯(lián)，應(yīng)用于其它疾病的治療，為解決其它疾病提供新的思路。

然而文章的人群隊列只將血漿中的代謝物與微生物相關(guān)聯(lián)，那么相關(guān)代謝物是否能夠從血液中被組織器官所攝取，進而發(fā)揮作用呢，這些是未知的。而且相關(guān)代謝物的功能均沒有在文章中所驗證，缺少分子實驗證據(jù)。其次，研究對象主要為瑞典人群，非洲、南美等族群數(shù)據(jù)缺失，且老年人群（>65歲）代表性不足。另外文章中運動干預(yù)僅為1小時急性刺激，未能反映長期運動適應(yīng)的代謝響應(yīng)。