Nature Medicine | 肠道菌群、饮食和遗传对人体血浆代谢物的影响

对来自LLD₁与LLD₂两个独立队列的1368名个体的1679个血浆样本进行非靶向代谢组学分析，结果共有1183种代谢物的血浆水平得到了表征。通过与先前LC-MS/MS与NMR方法测定的代谢物丰度水平作对比，对胆汁酸、肌酐、乳酸盐、苯丙氨酸和异亮氨酸的鉴定和定量作进一步验证。

注：LLD队列为来自荷兰北部的大型前瞻性生命线队列研究的子队列。

通过计算饮食，遗传和肠道菌群对整个血浆代谢谱和单个代谢物的方差比例，以解释3种因素对个体间血浆代谢差异的相对重要性。结果表明，饮食、遗传和肠道菌群对整个血浆代谢谱差异的相对重要性分别为9.3%、3.3%和12.8%；年龄，性别、BMI和吸烟共同解释了4.9%的相对重要性；三种因素共同对血浆代谢物的相对重要性为25.1%。

对每种代谢物与饮食，遗传和肠道菌群之间进行成对关联分析。结果观察到有2854种代谢物与饮食习惯相关；48种代谢物与40个差异基因关联；1373种代谢物与肠道菌群物种有关；839种代谢物与菌群MetaCyc途径存在关联；共有769种代谢物与至少一种因素显著相关。随后，使用线性模型进行相互作用分析，以评估饮食-肠道菌群、遗传-肠道菌群和饮食-遗传间相互作用对人类血浆代谢的影响。结果提示，185种代谢物与多种因素相关，7个代谢物受饮食-肠道菌群、遗传-肠道菌群或遗传-饮食间相互作用的影响。

进一步比较3种因素对代谢物的影响，以分配每种代谢物的优势因素。结果表明，610种代谢物的个体间差异主要由饮食解释（饮食显性代谢物），85种由肠道菌群解释（肠道菌群显性代谢物），38种由遗传解释（遗传显性代谢物），表明饮食或肠道菌群相对于遗传来说，在解释血浆代谢物的变化方面占据主导地位。

此外，有185种代谢物的差异显著归因于一种以上的因素，包括与遗传和肠道菌群相关的6种代谢物以及与饮食和肠道菌群相关的153种代谢物。例如，遗传学和肠道菌群与血浆5-羧基-γ-色满醇（5-羟基-γ-生育酚的羧酸脱氢产物）间的关联与降低癌症和心血管风险有关；马尿酸可以通过膳食蛋白质的细菌转化产生，与饮食及肠道菌群密切相关。

图1. 遗传学、饮食和肠道菌群组对血浆代谢物个体间差异的贡献

以311例LLD₁队列中的随访样本为对象，进一步检测分析血浆代谢物的时间差异性，以评估饮食、肠道菌群和遗传主导的代谢物随时间推移的稳定性。结果表明，肠道菌群显性代谢物与遗传显性代谢物的时间相关性相似（P_Wilcoxon= 0.51），而饮食显性代谢物之间的时间相关性显著低于肠道菌群显性代谢物和遗传学显性代谢物之间的时间相关性（P_Wilcoxon< 3.4×10⁻⁵），且三种因素对代谢物的影响越大，代谢物随着时间的推移就越稳定。

图2. 血浆代谢物的时间稳定性

相关性分析结果表明，2854种血浆代谢物中有726种代谢物与74种饮食因素之间存在重要关联，尤其是奎宁酸水平与咖啡摄入量之间（r_Spearman= 0.54; P=1.6×10⁻⁸⁰）；2,6-二甲氧基-4-丙基苯酚与鱼类摄入量密切相关（r_Spearman= 0.53; P=1.5×10⁻⁷⁶）。此外，饮食因素与部分疾病的代谢生物标志物也存在关联，如心脏代谢性疾病的生物标志物1-甲基组氨酸与肉类（r_Spearman= 0.11; P=3.1×10⁻⁴）、鱼类（r_Spearman= 0.12; P= 7.2×10⁻⁵）的摄入量之间呈现显著正相关。

构建基于食物频率问卷（FFQ）数据的生命线饮食评分，使用LLD₁和LLD₂队列分别训练集和验证集，以建立代谢模型来预测个人的饮食质量。代谢模型包括76种代谢物，其中51种与饮食主要相关，结果表明代谢物预测的饮食评分与验证集中FFQ评估的真实饮食评分有显著关联（r²_adjusted= 0.27; P_F-test= 3.5×10⁻⁵），血浆代谢物预测的健康饮食指数（HEI）与基于FFQ的HEI显著相关（r²_adjusted= 0.23l; P_F-test= 6.5×10⁻⁵）。

图3. 饮食习惯与血浆代谢物之间的关联

血浆代谢物的遗传关联可以为复杂疾病的病因提供功能见解。遗传变量包括年龄、性别、BMI、吸烟、78种饮食习惯、40种疾病和44种药物，基于LLD₁队列的结果提示44种代谢物和40种单核苷酸多态性（SNP）之间存在48个独立遗传关联（P_Spearman < 4.2×10⁻¹），且所有48个遗传关联都在LLD₁随访或两个独立的复制数据集（LLD₂和GoNL）中得到复制。全基因组关联研究 （GWAS）的功能图谱和注释（FUMA）分析显示，咖啡因代谢物5-乙酰氨基-6-甲酰氨基-3-甲基尿嘧啶（AFMU）与N-乙酰转移酶2（NAT2）附近的SNP rs1495741存在最强关联（r_Spearman= −0.52; P=1.7×10⁻⁶⁶），与SNP rs35246381间存在强联动不平衡性（r²= 0.98）。AFMU是NAT2活性的直接产物，被报道与膀胱癌风险有关，其在血浆中的水平不仅与咖啡摄入量（r_Spearman= 0.29; P=9.2×10⁻²²）及rs1495741的基因型有关，还与它们的相互作用有关。具有同源AA基因型的个体具有相似的咖啡摄入量水平，但与具有GG和GA基因型的个体相比，咖啡摄入量与血浆AFMU水平之间的相关性显著降低。

此外，mQTL分析结果表明，两种新型的SNP（HYAL3的rs13100173和ARSB的rs11741352）与N-乙酰半乳糖胺-4-硫酸盐有关；SCLT1的rs17789626与咪唑立宾有关（一种用于治疗肾病综合征的化合物）；SLCO1B1基因中SNP rs67981690和rs4149067与3种代谢物有关，SLCO1B1蛋白的表达对肝脏是特异性的，其位点也与脂肪酸的血浆水平和他汀类药物诱导的肌病有关，且rs67981690与微生物脂肪酸氧化途径之间的遗传-微生物组相互作用与5-羧基-γ-色满醇的血浆水平有关（P=1.5×10⁻³）。

图4. 遗传与血浆代谢物之间的关联

在208种代谢物和314种微生物因子之间建立了4212种关联（FDR_LLD1 < 0.05; P_{LLD1 follow-up} < 0.05）：919个微生物物种与25个尿毒症毒素存在关联；142个与维生素B1存在关联；117个与五种植物雌激素的关联（FDR<0.05）。其中，尿毒症毒素和硫胺素已被证明与慢性肾脏疾病和心血管疾病相关，植物雌激素可以被肠道微生物群转化为代谢物，促进宿主的新陈代谢和免疫系统。

运用双向MR分析评估肠道微生物组组成是否对血浆代谢物水平有因果关系，进一步发现，微生物腺苷钴胺素生物合成（辅酶B12）的丰度增加与5-羟色醇（一种与帕金森病相关的尿毒症毒素）的血浆水平降低有关；血浆亚硫酸氢水平（一种对神经系统、心血管功能、胃肠道及肾脏系统有干扰的毒素）与直肠真杆菌有关。

图5. MR分析对肠道菌群和血浆代谢物之间的因果关系评估

对于675个与饮食习惯和代谢物均相关的微生物特征（FDR <0.05），应用双向中介分析来评估肠道菌群和代谢物对饮食的影响。最终共建立了146种中介联系：133种饮食习惯通过代谢物对肠道菌群存在影响，13种饮食习惯通过肠道菌群对代谢物产生影响（FDR_mediation < 0.05, P_{inverse-mediation} > 0.05），这些联系大多与咖啡和酒精对肠道菌群代谢功能的影响有关。

咖啡含有各种酚类化合物，可以通过结肠微生物群落转化为马尿酸。本研究中发现马尿酸可以介导饮用咖啡对铁胺甲烷杆菌丰度的影响（P_mediation=2.2×10⁻¹⁶）；酒精饮料中常见的葫芦碱酸可以介导饮用啤酒对甲基梭状芽孢杆菌递质毒素的影响（P_mediation=2.2×10⁻¹⁶）；葡糖球菌属vSV（300‒305 kb）介导了食用果实对尿石素B血浆水平的影响（P_mediation=2.2×10⁻¹⁶）。总之，研究为饮食-代谢物和饮食-肠道菌群关系提供了潜在的机制基础。

图6. 双向中介分析对肠道菌群、代谢物和饮食习惯之间联系的评估

综上所述，本研究通过系统分析饮食，遗传和肠道菌群与血浆代谢物的关联、因果关系和中介联系，系统性地评估了遗传、饮食和肠道菌群对人体代谢物的影响，发现了饮食和菌群在塑造代谢健康方面的重要作用，整体为人类代谢健康设计预防和治疗策略的后续研究提供了基础和方向。

图示：研究队列设计及实验分析路线图

Chen L, Zhernakova DV, Kurilshikov A, et al. Influence of the microbiome, diet and genetics on inter-individual variation in the human plasma metabolome. Nature Medicine. 2022. 

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