肠菌测寿命？《iScience》 ：哈佛大学采集4000 +宏基因组数据，或让菌群分析从“高门槛科研”走向“日常健康管理”

你可能有点不相信，人类肠道微生物组不仅是维持健康的重要生态系统，它的变化甚至能预测宿主的年龄！

哈佛大学医学院的研究人员通过深度学习技术和交叉研究数据集的结合，开发了一种能够精准预测宿主年龄的肠道时钟模型。令人惊叹的是，这一模型在测试中仅出现5.91岁的误差。更为引人注目的是，这项突破性的研究为揭示微生物在衰老过程中的潜在作用提供了全新视角，或许未来我们能借助肠道微生物群预测健康衰老的轨迹。

肠道微生物群与衰老

人类肠道内栖息着庞大而复杂的微生物群落，约由10^14个微生物细胞组成，其数量远超宿主细胞。这些微生物群落共同构成了一个庞大的生态系统，在宿主的健康中发挥着重要作用，包括促进消化、参与免疫反应、生成维生素以及其他代谢产物，甚至在神经功能方面也有所影响。值得注意的是，宿主与微生物群落之间的相互作用不仅仅是单向的，微生物群不仅塑造宿主的生理特征，还会通过多种反馈机制对宿主的生物信号作出反应。

随着年龄的增长，肠道微生物群的组成会发生变化，这一过程从婴儿时期就开始，受到如分娩方式和饮食习惯等因素的影响。婴儿肠道群落的演替有着较为一致的模式，而这一模式的演变不仅延续至成年期，甚至贯穿老年期。然而，成年期的微生物群落表现出更多的个体差异，随着宿主的表型变化，微生物群的动态也会受到不同因素的影响。这种多样性给研究带来了挑战，导致了关于老年人肠道微生物群的多种研究结果相互矛盾。

研究基本概要

尽管如此，深入研究肠道微生物群的遗传规律仍然至关重要，因为了解这些规律有助于我们控制与衰老相关的生物过程。早在20世纪初，俄罗斯科学家伊利亚·梅契尼科夫就提出了肠道衰老的理论，认为处理未消化食物的有害微生物会导致宿主中毒。近期的研究为这一理论提供了支持，尤其是在益生菌和益生元的应用方面，显示出缓解衰老相关生物功能衰退的潜力。

快速实时分析菌群，

流式细胞术当首屈一指

目前，关于如何分析肠道微生物群一直是医学和生命科学领域的热点，但现有的菌群分析方法大多依赖于测序技术。尽管它确实能够提供高分辨率的数据和详细的群落特征信息，其应用却面临一些挑战，例如技术操作复杂、数据分析耗时长以及成本高昂。这些因素显著限制了其在临床环境中的普及和常规使用。

第三代测序技术与原理

为突破这些限制，研究人员开发了一种基于流式细胞术的新型菌群分析技术。这种方法仅依赖三个关键参数，却能够生成基于单细胞的高维数据，使得整个微生物群落的特征可以以极高的灵敏度实时表征。每个细胞都成为揭示群落动态和微环境变化的重要线索，大幅提高了分析效率。

这一技术的成功还得益于实验流程和数据分析方法的双重创新。研究人员通过优化实验步骤，减少了操作复杂性，同时开发了一系列受宏观生态学理论启发的生物信息学工具。这些工具能够更高效地处理和解释流式细胞术产生的大规模数据，从而进一步提升了分析的准确性和可靠性。

这种新方法的优势不仅体现在高效和精确的菌群分析上，更为未来的临床应用提供了广阔的前景。例如，它有望实现对疾病和健康相关微生物组的实时监测，为医生提供类似“微生物验血”的便捷手段。随着技术的进一步成熟，这一方法可能成为精准医学的重要工具，让菌群分析从“高门槛科研”走向“日常健康管理”，助力疾病的早期诊断、治疗效果评估及健康状态的全面监控。

资金雄厚追求完美？

可以看看基因测序技术

总的来说，16S rRNA基因测序和宏基因组测序是微生物学研究中最常用的两项测序技术，分别适用于不同的研究目标和深度需求。

16S rRNA基因测序通过检测细菌和古菌中特有的16S rRNA基因的保守与变量区域，为微生物群落提供快速、经济的分类信息。其核心优势在于操作简便、成本较低，能高效分析样本中的微生物多样性。然而，这种方法的分辨率有限，仅能识别到属甚至部分种的水平，且无法揭示微生物的具体功能，因此主要用于探索环境中微生物的组成与分类。

16S rRNA基因测序技术

相比之下，宏基因组测序则提供了更加全面的视角。这种技术无需特定目标基因，直接测序样本中所有微生物的基因组，不仅能识别微生物种类，还能深入解析其功能特性，例如代谢通路、抗生素耐药性和生态功能。它的高分辨率使得研究人员能够精确到物种甚至亚种水平，同时揭示微生物如何协作并参与环境过程。尽管宏基因组测序能够提供更丰富的信息，但其成本和数据处理难度较高，需要强大的计算能力和生物信息学支持。

两种技术的对比表

总体而言，16S rRNA基因测序更像是一种微生物组学的“初筛工具”，适用于快速了解样本的微生物组成；而宏基因组测序则是“深度探索工具”，能够揭示微生物群落的功能机制和生态作用。两种方法各有优势，研究人员会根据具体的研究目标、预算和技术条件灵活选择，协同运用这两种工具，进一步解锁微生物世界的奥秘，为环境、健康、农业等领域带来突破性发现。

年龄预测：机器学习立大功

接下来，再让我们回过头来看看哈佛医学院是如何采用先进技术根据肠道微生物宏基因组来预测寿命的吧！由于微生物群的复杂性以及其对年龄以外因素的敏感性，已有的一些模型存在局限性。为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于肠道宏基因组数据的衰老时钟。他们通过收集18至90岁人群的4,000多个宏基因组数据，并采用深度神经网络（DNN）模型，成功构建了一个较为精确的衰老时钟。

为了首先探究人类肠道菌群的特征概况与实际年龄的关系，研究团队收集了10个公开数据集中1,165名健康个体的完整宏基因组序列，总计3,663个样本。所有参与者年龄介于20至90岁之间，平均年龄为46岁。研究团队应用了四种机器学习算法，包括弹性网络（EN）、随机森林（RF）、梯度提升（XGB）和深度神经网络（DNN）。为了提高分析的准确性，从同一供体获得的所有样本被合并为一个平均概况。

在交叉验证（CV）和独立验证中，DNN生成了最准确的预测模型，其平均绝对误差（MAE）为10.60岁，相较于基线模型的13.75岁显著降低。同时，DNN模型表现出最高的结果一致性，MAE的标准差最小。相比之下，EN在基于样本或宿主的设置中均未能超越中位数年龄分配的表现。

DNN 模型在健康个体 (HC) 或 1 型糖尿病患者 (T1D) 的独立测试集以及交叉验证 (CV) 测试中的表现

为了验证模型的稳定性，研究人员准备了一组由三个独立研究产生的436个宏基因组数据。这些数据来自年龄范围为18至70岁的供体，包括34例1型糖尿病（T1D）患者的样本。在验证集中，DNN模型预测健康供体的MAE为5.91岁，而中位数基线的MAE为9.27岁。虽然其他模型也在健康供体中表现优于基线，但在预测糖尿病患者样本时效果不佳，DNN预测糖尿病患者的MAE显著增加至18.03岁。

CV（顶部）和独立验证（底部）中的微生物组时钟预测

研究团队还利用累积局部效应（ALE）方法分析了DNN模型中100个最常见特征的影响。结果显示，任何单一微生物对预测年龄的总体贡献均低于2岁，大多数微生物的影响小于0.5岁。然而，某些菌群对模型预测的影响随着其丰度的显著增加而增强。例如，经过充分研究的肠道菌群如双歧杆菌属和拟杆菌属表现出明显的有益特性，而大肠杆菌等则表现出潜在的有害特性。

按 DNN 模型中可能导致的预测年龄变化排序的微生物种类

令人意外的是，部分细菌（如马肠链球菌和鼻气管鸟杆菌）在肠道菌群背景下鲜有报道，但在达到特定丰度阈值时显示出显著影响。基于这些发现，研究人员指出，肠道菌群中的关键特征主要集中于丰度分布的右端，即相对较少的高丰度菌群。

总结与展望

通过我们本次的介绍，相信你已经大致掌握了肠道菌群与衰老的关系以及检测肠道菌群的基本方法，当然也了解到了最新的基于肠道微生物检测技术预测宿主寿命的最新进展，接下来我们将总结肠道中哪些细菌是“好细菌”，哪些细菌是“坏细菌”，市面上又有哪些成熟的肠道微生物检测产品呢？

总的来说，从宏观的肠道微生物学来看，拟杆菌属既有帮助免疫的成员，也有可能引发炎症的种类，其作用非常复杂；阿克曼氏菌被认为是健康衰老的标志物，表现出明显的“抗衰老”特性；而双歧杆菌则显示出减缓衰老的潜力，但某些菌种在老年人中更加丰富。丁酸生产菌种被发现可能通过调节免疫和代谢支持健康衰老。这项研究表明，通过微生物组不仅能准确预测年龄，还能帮助理解疾病如何加速衰老。

从 CV 数据得出的四种选定微生物分类群的累积局部效应 (ALE) 图

目前，市面上提供多种肠道微生物检测产品，功能各具特色，可满足不同人群的需求。

市面上的菌群检测产品还是比较丰富多样的

例如，Viome 是国际知名品牌，通过全面的肠道微生物组分析，帮助用户了解肠道健康状况，并提供高度个性化的饮食建议，特别适合希望调整生活方式的人群。国内的 谷禾健康 则专注于肠道菌群检测，其详细的分析报告涵盖菌群多样性和功能评估，适合关注整体健康与预防性医疗的人士。GUTolution 进一步结合检测结果，为用户提供定制化的益生菌配方，以改善肠道微生态平衡，适合有明确健康目标的人。谱元科技 则以其快速的qPCR检测技术脱颖而出，可快速评估肠道微生态失调，适合需要即时健康反馈的人群。这些产品在检测精度、报告解读深度及后续健康管理建议等方面各有侧重，选择时可以根据自身需求、预算及期望的健康改善方向来权衡。

References：