编者按：
想要调控肠道微生物生态系统，深入了解肠道微生态是关键。另外，还要充分考虑肠道菌群的个体差异性。为满足上述需求，体外生态学高通量分析技术应运而生。
今天，我们特别编译了 Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology 杂志上发表的题为“In vitro ecology: a discovery engine for microbiome therapies”的文章。希望该文对相关的产业人士和诸位读者带来一些启发和帮助。
肠道菌群紊乱与多种疾病的发生密切相关，肠道菌群已成为肠道病理学及其它领域新的治疗目标1。
目前调控肠道菌群的策略包括：饮食干预、益生元、噬菌体、小分子、药物、粪菌移植（FMT）和活体生物药（LBPs）。
然而，由于不同方法具有不同优势，并且在不同场景下，所面临的挑战、作用机制和应用范围也不同，因此，目前关注特定的微生态调控方法还为时尚早。
此外，鉴于对菌群所存在的个体差异性及对相关反应了解还不充分，靶向菌群的调控仍然极具挑战性。
本文认为，在考虑整个肠道微生态系统所存在的个体差异性和时间差异性的同时，结合生态学原理和生态系统动力学进行研究，对成功调节肠道菌群至关重要。
目前已有调控菌群的成功案例报道。例如，将乳酸杆菌与抗生素联合使用时，对艰难梭菌感染（CDI）具有一定的预防作用2。
粪菌移植（FMT）在治疗 CDI 方面成功率极高，在某些实例中，还报道了粪便替代合成物的成功2。虽然 FMT 在其它疾病（例如炎症性肠病或代谢综合征）中也取得了一定的成效，但患者反应差异较大，强调了在临床研究中分层的必要性。
膳食补充剂，如益生元——低聚果糖或乳果糖未能改善克罗恩病和溃疡性结肠炎的临床结局3。
虽然无细菌的噬菌体滤液的 FMT 在 CDI 患者中观察到了积极结果，但在肠道生态系统中应用噬菌体疗法尚处于起步阶段4。
目前，在商业化生物治疗方法中的另一个热门话题为：小分子对菌群的调控作用，但目前还没有菌群靶向药物研制成功。
病原体靶向抗菌肽（细菌素）已成功用于感染艰难梭菌、粪肠球菌和肠黏附性侵袭性大肠杆菌的动物模型4，但针对整个微生物组的调控尚未有成功报道。
此外，还发现了一些其他新的作用机制。例如，他汀类药物与肥胖人群拟杆菌 2 型肠型患病率的降低有关，待确认因果关系后，可能会研发出新的菌群调节药物5。
饮食干预在一定程度上可以改变菌群，但尚未实现针对某类微生物的定向调控。
当前，很难对干预结果进行预测，因为即使微生物目标是确定的，结果也可能会随着微生态环境的不同而变化。因此，开发针对不同类型的菌群失调的精准微生物疗法远非易事。
在复杂环境中对单个微生物进行调节，通常会牵动整个生态系统。肠道细菌通过竞争性或捕食性、共生或互惠的相互作用6，促进群落内协同表型和生存依赖性的建立。
这一认识是十分重要的基础，它将对解释下一代益生菌2、建立（定殖）和持久性（移植）、功能合成群落和粪菌移植6中所必需的细菌之间营养协作（交叉喂养）作用至关重要。
开发和生产多菌株、稳定、高效、受控的微生物联合体，需要了解在不同条件下的群落动态。LBP 的成功，还受到（特定的）常驻细菌和获得性细菌丰度的影响，因此需要定量监测细菌丰度及有益菌的活性5,6。
此外，宿主噬菌体发挥的自上而下的生态调节也会进一步影响细菌的丰度和活性。
理解适应过程、功能生态位和交叉喂养的相互作用，对于实现益生元和饮食干预的特异性功效作用至关重要1,2。
相似的营养物质，在不同的微生物群落中，产生的影响可能也是不同的。环境是理解生态系统的基础：环境因素，如结肠的 pH 值、转运时间和细胞密度都可以影响细菌的代谢过程，产生短暂的表型反应6。
另一个核心生态学概念是“生态位的占领（niche occupation）”，这是一种影响病原菌定殖、粘附和移植的群落行为。
在应激条件下，潜在致病菌可能占据有利条件，因此，对于开发使用小分子和噬菌体抗菌药物而言，识别对非目标生态系统的影响同样重要。
同样地，当目标是引起整个微生物群落变化时，必须理解菌群的复原力和对外界干扰的抵抗力。
最后，在实际应用中，如果将 LBP 产品作为杀菌抗炎分子的生产和输送载体，则必须考虑宿主-微生物和微生物-微生物相互作用的机制。
总的来说，将经典生态学概念应用到微生物产品设计过程中，强调了不管菌群的调节策略是什么，目标都不是孤立的单一微生物。因此，综合应用药理学和生态学原理来推动生态系统功能研究，对于微生物组疗法的成功至关重要。
然而，这些基本的肠道微生态规律，在人类研究中的探索严重不足。想要绘制肠道微生物信息网络图，评估各种微生物成员的功能作用和可塑性，需要大量的实验和干预，因此，动物模型难以实现这一目标。
我们认为，合成生态学、培养组学和体外方法，可能是能够解开体内微生物群本身功能作用及其与肠道菌群间相互作用，并解决肠道生态系统复杂性的唯一途径6。
高通量的体外生态分析技术可以在一系列实验变量中分析微生物的功能作用，并利用宏基因组学技术进行监测。例如，通过在各种营养条件下评估菌群中成员的生长情况，以确定其功能生态位7；小分子筛选，则可以检测出非靶向药物的作用效果8。
体外肠道模型可用于评估益生元或益生菌等干预措施的效果，作为进一步应用的基础9。基于高通量联合培养技术，开发微生物-微生物相互作用和复杂群落行为的预测模型，将有助于识别调控群落行为的关键物种1。单基因组衍生模型已经可以用于预测在不同条件下微生物生长状况所必需的生态网络。
这些应用方法正在被扩展，以应用于建立整个群落或多种微生物的模型10和推断 LBP6的安全性。通过建模来理解种间复杂的关联性，将使益生菌混合物的设计成为可能，从而战胜病原菌1。
此外，通过靶向优势致病菌群和弥补缺失的有益微生物或其功能2,6，在体外对共生菌群进行操纵，将有助于调控策略的确定或靶向药物的研发。
通过将原代细胞或有机物与合成或天然的复合微生物联合培养，可以促进微生物群的厌氧发酵和肠道菌群的培养进程，以评估宿主反应9，并通过临床终点（如细胞因子水平），来验证治疗方案的效果1,9。
图1.微生物组疗法的发展
微生组疗法想要应用于临床，需要来自学术界、企业界、临床医生和相应监管机构的新策略。
修复肠道菌群的挑战在于理解肠道生态学的复杂性，以及如何修正复杂的相互作用和功能网络。为了保证干预的成功和可重复性，需要考虑个体间的差异性和生态学原理。
对菌群进行精确调控，需要对微生态调节剂进行大规模的体外研究，以了解调节剂与不同生态系统群落间的相互作用，以及健康个体与患者之间应变水平的差异。
因此，综合运用合成生态学方法、分离法、筛选法、高通量组学监测和建模法（图 1），对开发有效微生物疗法至关重要。
参考文献：
1. Vázquez-Castellanos, J. F., Biclot, A., Vrancken, G., Huys, G. R. & Raes, J. Design of synthetic microbial consortia for gut microbiota modulation. Curr. Opin. Pharmacol. 49, 52–59 (2019).
2. El Hage, R., Hernandez-Sanabria, E. & Van de Wiele, T. Emerging trends in “smart probiotics”: functional consideration for the development of novel health and industrial applications. Front. Microbiol. 8, 1889 (2017).
3. Clemente, J. C., Manasson, J. & Scher, J. U. The role of the gut microbiome in systemic inflammatory disease. BMJ 360, j5145 (2018).
4. Mills, S., Ross, R. P. & Hill, C. Bacteriocins and bacteriophage; a narrow-minded approach to food and gut microbiology. FEMS Microbiol. Rev. 41, S129–S153 (2017).
5. Vieira-Silva, S. et al. Statin therapy is associated with lower prevalence of gut microbiota dysbiosis. Nature 581, 310–315 (2020).
6. Vrancken, G., Gregory, A. C., Huys, G. R., Faust, K. & Raes, J. Synthetic ecology of the human gut microbiota. Nat. Rev. Microbiol. 17, 754–76 (2019).
7. Tramontano, M. et al. Nutritional preferences of human gut bacteria reveal their metabolic idiosyncrasies. Nat. Microbiol. 3, 514–522 (2018).
8. Maier, L. et al. Extensive impact of non-antibiotic drugs on human gut bacteria. Nature 555, 623–628 (2018).
9. Hernandez-Sanabria, E. et al. Short-term supplementation of celecoxib-shifted butyrate production on a simulated model of the gut microbial ecosystem and ameliorated in vitro inflammation. NPJ Biofilms Microbiomes 6, 1–12 (2020).
10. Muller, E. E. et al. Using metabolic networks to resolve ecological properties of microbiomes. Curr. Opin. Syst. Biol. 8, 73–80 (2018).
原文链接：https://www.nature.com/articles/s41575-020-00364-7
作者｜Emma Hernandez-Sanabria, Jorge Francisco Vázquez-Castellanos and Jeroen Raes
编译｜ninety
审校｜617
编辑｜笑咲
