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传统的微生物组研究主要依赖于微生物的分类和丰度定义健康状态，然而这些方法在实际应用中存在诸多局限性。重新定义健康肠道菌群，强调肠道菌群与疾病和治疗效果之间的联系，为精准医疗提供了一种有前途的策略。
2025年1月6日，中国医学科学院阜外医院黄源团队、苏州大学周哲敏团队、斯坦福大学周欣团队共同在JCR &中科院双一区Top期刊Acta Pharmaceutica Sinica B（IF=14.8）杂志在线发表题“Unlocking the healthy human microbiome: Redefining core microbial signatures”的总结文章，探讨了如何通过重新定义核心微生物组特征来解锁健康人类微生物组的奥秘。
在这里，我们从微生物研究的传统方法的局限性出发，指出早期基于简单分类学指标（如微生物多样性和特定分类群丰度）来为微生物组“贴上标签”的方法存在诸多不足。随着技术更新，研究者们从功能和菌株层面重新定义健康微生物组的核心特征，强调微生物群落的功能和菌株水平的多样性在维持宿主健康中的关键作用。未来，我们将通过整合多组学数据、跨队列验证和基于人工智能的因果推断方法，进一步深化对健康微生物组核心特征的理解，为精准医疗和健康管理提供新的理论基础和实践指导.
人类微生物组作为人体内重要的“器官”，在维持健康和引发疾病方面发挥着关键作用。然而，由于其复杂性和动态性，定义一个“健康”的微生物组一直是一个难题。传统定义的“健康”微生物组特征以微生物多样性和特定分类群丰度如Firmicutes-to-Bacteroidetes (F/B)为代表，易受饮食、生活方式等因素影响，且不同研究队列间的结果难以通用。此外，16S rRNA基因测序等传统分类学分析手段，分辨率仅限于属或种水平，对于菌株或SNP水平变异的识别无能为力，而这些细微差异恰是理解微生物群落功能多样性的关键所在。大规模队列研究如人类微生物组计划（HMP）更是推翻了“存在一种普遍适用的健康微生物组组成”的假设。不同个体间微生物组的差异性，让研究者们意识到，健康与微生物相互作用驱动的功能结果紧密相关，而非单纯依赖于特定物种的存在或缺失。微生物组研究领域迎来技术与方法的革新，从分类学分类迈向功能和菌株级别的解析分析，“两个竞争性群落”（TCGs）模型应运而生。TCG模型将微生物群落划分为两大阵营：一边是负责纤维发酵、丁酸盐产生的有益功能微生物，另一边则是富含毒力因子和抗生素抗性基因的潜在有害微生物。这一模型巧妙地将健康微生物组的复杂性简化为两大群体间的平衡，为寻找普遍适用的健康生物标志物提供新思路。高质量的宏基因组组装基因组（HQMAGs）更是如虎添翼，它们以接近菌株水平的分辨率，让研究者得以精准剖析微生物群落的细微差异。粪便微生物群移植（FMT）研究证实，菌株水平的变异性才是决定患者定植成功与否的关键因素。深入探究物种内的菌株变异性，有助于我们充分挖掘微生物的潜在功能，为精准医疗提供更精细的靶点。多组学整合成为大势所趋，通过同时对宿主和微生物组的宏基因组学、转录组学、代谢组学和蛋白质组学数据进行分析，研究人员得以将微生物活动与宿主生物学反应直接关联，从分子层面揭示微生物组如何影响健康和疾病。不同人群、环境和疾病间的微生物组差异巨大，跨队列验证是确保微生物组生物标志物稳健性和普适性的关键，借助HMP等大型公共数据集，研究者们将加速这一验证过程，为健康微生物组的定义提供更广泛的依据。传统方法在面对复杂微生物组数据时常常束手无策，而人工智能凭借其强大的大数据分析、模式识别、多模态数据整合能力，能够精准揭示微生物特征与健康结果之间的复杂非线性关联。![]()
通过整合菌株解析分析、多组学数据、跨队列验证和基于AI的因果推断，我们可以开始从微生物群落的角度而非单一物种来定义健康。TCGs模型等框架代表了这一努力的重要一步，但仍有大量工作要做。未来的研究应关注纵向研究、多组学整合和跨人群验证，以进一步完善我们对核心微生物组的理解。随着技术的不断进步和跨学科方法的发展，我们有望利用微生物组的力量，为个性化健康和疾病管理提供新的解决方案。苏州大学夏淑婷为本文第一作者，中国医学科学院阜外医院黄源、苏州大学周哲敏、斯坦福大学周欣为本文共同通讯作者。https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2211383525000036?via%3DihubActa Pharmaceutica Sinica B（APSB）杂志创刊于2011年6月，开放获取，是由中国药学会、中国医学科学院药物研究所共同主办的药学综合性学术类月刊。2023年影响因子为14.8，处于Q1区，位列全球354本Pharmacology & Pharmacy学科类期刊第5位、非综述类综合期刊第1位。2023 CiteScore 22.4，蝉联General Pharmacology，Toxicology and Pharmaceutics 学科类别所有80本期刊的第1名，中科院分区为1区Top期刊。![]()
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