Cell Metabol：要減肥，腸道菌群告訴你怎麼吃

06-09

　　來自查爾姆斯理工大學研究者的一項最新研究或可基於機體的腸道微生物來指導我們的飲食選擇，這對於有效減肥及降低疾病風險非常重要，相關研究刊登於國際雜誌Cell Metabolism上，該研究首次成功揭示了機體代謝期間常見的腸道細菌相互作用的分子機制。

　　文章中，研究者開發了一種新型數學計算平台，其可以幫助預測不同病人對基於其機體腸道微生物組組成的修飾化飲食的反應。研究者Jens Nielsen博士表示，這種方法或可幫助我們輕鬆鑒別出每一種細菌類型的代謝機制從而來幫助理解人類機體的代謝機制。在人類消化系統中存在高達1000多種不同類型的細菌及其它微生物群落，其中許多細菌都以一種或多種方式進行代謝，而人類腸道微生物組的組成也會因個體不同而異，究其原因研究者目前並不清楚。然而過去很多年間研究者們進行的多項研究表明，某些疾病和人類腸道微生物組之間存在著千絲萬縷的關係。

　　比如2型糖尿病、動脈硬化以及肥胖症而言，都和腸道微生物群落有關，而且有研究表明腸道微生物群落或許還和抑鬱症發病直接相關，當然也對多種癌症療法的反應存在一定反應。闡明微生物同食物及個體飲食的關係非常複雜，截止到目前為止，研究者很難理解搞清楚這幾個因素的因果關聯，而在本文研究中研究者通過進行臨床試驗首次利用數學模型的方法闡明了微生物群落和飲食方式的關聯。

　　研究的出發點就是研究者進行的飲食試驗，首先腸道微生物組主要表現為過重病人單一個體的機體特性，其次患者進行減肥飲食，每個人都會進行減肥;然而在腸道微生物組多樣性較低的患者中，指示健康風險的多種物質的內容或許會在個體的血液和糞便中降低;Jens Nielsen認為，本文研究對於醫生們而言可以輕鬆識別出哪些過重患者存在高風險的心肌代謝疾病的風險，同時也可以幫助修改患者的飲食及減肥來幫助改善其健康效益。

　　從長遠角度來講，我們應當增加機體代謝功能不合適的患者機體的腸道菌群，而益生菌是一個不錯的選擇，比如食用多種酸乳酪等，但最初益生菌的主要作用就是穩定腸道以及創建腸道菌群適宜生長的環境;而新一代的益生菌將會向患者腸道中添加入更多的有益菌群，從而幫助改善患者機體的腸道健康。(來源：生物谷)

Quantifying Diet-Induced Metabolic Changes of the Human Gut Microbiome

Saeed Shoaie, Pouyan Ghaffari, Petia Kovatcheva-Datchary, Adi Mardinoglu, Partho Sen, Estelle Pujos-Guillot, Tomas de Wouters, Catherine Juste, Salwa Rizkalla, Julien Chilloux, Lesley Hoyles, Jeremy K. Nicholson, MICRO-Obes Consortium, Joel Dore, Marc E. Dumas, Karine Clement, Fredrik B?ckhed, Jens Nielsen

doi:10.1016/j.cmet.2015.07.001

The human gut microbiome is known to be associated with various human disorders, but a major challenge is to go beyond association studies and elucidate causalities. Mathematical modeling of the human gut microbiome at a genome scale is a useful tool to decipher microbe-microbe, diet-microbe and microbe-host interactions. Here, we describe the CASINO (Community And Systems-level INteractive Optimization) toolbox, a comprehensive computational platform for analysis of microbial communities through metabolic modeling. We first validated the toolbox by simulating and testing the performance of single bacteria and whole communities in vitro. Focusing on metabolic interactions between the diet, gut microbiota, and host metabolism, we demonstrated the predictive power of the toolbox in a diet-intervention study of 45 obese and overweight individuals and validated our predictions by fecal and blood metabolomics data. Thus, modeling could quantitatively describe altered fecal and serum amino acid levels in response to diet intervention.

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