人类肠道是一个复杂的生态系统，除了丰度占绝对优势的细菌，肠道中还存在着诸多具有重要功能但通常被忽视的非细菌微生物，如肠道真菌。真菌在人类肠道微生物中的占比不到0.1%，但其能够长期在肠道中定植且与免疫功能等具有密切关联。作为人类微生物组领域的研究“洼地”与相对冷门领域，肠道真菌组研究一直没有得到很好的关注和发展。

西湖大学医学院郑钜圣团队在2018年就开始进入肠道真菌组领域，利用独特的人群队列设计和生物信息挖掘，首次基于中老年人群队列解析了人类衰老进程中的肠道真菌组特征、刻画了肠道真菌与细菌的交互对于代谢表型的调节作用（Gut 2020）；进一步基于孕妇队列揭示了肠道真菌与宿主代谢及健康妊娠的关联（Gut 2024）。以上探索初步开启了基于人群队列研究肠道真菌与健康关联的序幕，然而，人类真菌组领域仍然存在诸多空白和重要问题有待研究，比如人们仍然不清楚肠道真菌组的跨地域特征、跨时间稳定性以及其与心血管代谢病的关联等。

北京时间2024年10月4日，西湖大学医学院、西湖实验室郑钜圣团队联合中国疾病预防控制中心营养与健康所的合作者共同在国际杂志《Cell Reports Medicine》发表了题为The temporal dynamics of gut mycobiome and its association with cardiometabolic health in a nationwide cohort of 12,641 Chinese adults 的研究论文，并入选杂志当月的封面文章（Cover）。该研究首次基于万人级、全国性跨地域人群队列，全面刻画了人类肠道真菌的结构图谱及动态变化。研究揭示了肠道真菌在心血管代谢健康中的潜在作用，挖掘出若干心血管疾病相关的肠道真菌，为心血管疾病风险评估和早期预警提供了潜在的新型生物标志物。

论文截图‍‍‍‍

论文链接：‍https://www.cell.com/cell-reports-medicine/fulltext/S2666-3791(24)00518-4 

01研究设计

论文的研究基于中国健康与营养调查（China Health and Nutrition Survey, CHNS）进行。CHNS是一项开始于1989年的全国性前瞻性队列，平均每3-4年进行一轮随访。随访期间，专业的调查员入户通过问卷收集志愿者的人口统计学属性、膳食及生活方式等表型数据以及生物样本。本论文基于CHNS 2015年随访，纳入10695名来自中国15个主要省、直辖市（北京、重庆、广西、贵州、黑龙江、河南、湖北、湖南、江苏、辽宁、山东、上海、山西、云南、浙江）的志愿者（CHNS-1），解析中国多地域人群的肠道真菌的结构图谱及其影响因素，探究肠道真菌与心血管代谢健康的关联。另纳入1946名来自中国四个主要省份（辽宁、广西、江苏、湖北）、于2015及2018年两次随访皆收集了粪便样本及表型的志愿者（CHNS-2），探究肠道真菌的波动及其心血管疾病的纵向关联，结合代谢组数据解析肠道真菌影响宿主心血管代谢健康的潜在机制。本研究的实验设计如图1所示。

图1 实验设计

02主要发现

2.1 中国人群肠道真菌图谱及影响因素

研究基于CHNS-1万人级、多地域人群绘制中国人群的肠道真菌图谱。CHNS-1纳入志愿者的平均年龄为53.1岁，其中女性占比53.6%，涵盖中国15个主要的省、直辖市。通过ITS 测序及生物信息学分析，在属水平检测到了761个真菌，其中54个真菌在人群中的流行率高于10%；以上肠道真菌多属于子囊菌门（Ascomycota）和担子菌门（Basidiomycota）（见图2A）；5个真菌属（Aspergillus, Candida, Cladosporium, Penicillium 及Saccharomyces），在至少50%的样本中检出，且相对丰度高于0.1%，其在各省、直辖市人群中的分布如图2B所示。研究纳入66个维度的潜在影响肠道真菌结构的环境变量，发现其中52个环境因素与真菌组成显著相关（FDR<0.05，见图2C）。这些因素包括人口统计学因素（5个）、城市化（2个）、饮食和生活方式因素（24个）、身体测量指标（5个）、临床检测指标（4个）、疾病（5个）、药物（5个）以及其他环境因素（2个）。其中，地域对个体间肠道真菌的差异解释度最高（3.7 %），城市化相关的指标（城市或农村，城市化水平评分）、膳食特别是小麦及大米摄入对个体间肠道真菌的差异的解释度也相对较高。

图2 肠道真菌构成及影响因素

2.2 肠道真菌与心血管代谢疾病的关联

为了进一步探究肠道真菌与心血管代谢健康的关系，研究在CHNS-1队列中探究了57个真菌特征与3种心血管代谢疾病（2型糖尿病、高血压及高血脂）及8个临床表型（包括血糖、血脂和血压相关变量）的关联。研究共发现了48对显著的关联（FDR<0.05）：肠道真菌α多样性指数与多种心血管代谢疾病和相关临床指标显著负相关（图3A-B）。此外，8个肠道真菌属的丰度与至少一种心血管代谢疾病显著相关（图3C）。例如，Saccharomyces与2型糖尿病风险呈正相关（OR=1.14；95% CI, 1.06-1.21）。既往研究证据表明：Saccharomyces在1型糖尿病和多发性硬化症患者中富集，动物研究表明Saccharomyces可能加剧肠道炎症。白色念珠菌（Candida）与血脂异常呈显著正相关（OR=1.08；95% CI, 1.03-1.12），并且与甘油三酯（TG）和收缩压（SBP）显著正相关，与高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）显著负相关。其中，16个肠道真菌与甘油三酯（TG）相关（图3B），这突显了肠道真菌在脂质代谢中的潜在作用。研究进一步揭示了Saccharomyces与2型糖尿病传统风险因素对于2型糖尿病发病的协同促进作用（Pinteraction=0.012，图3D）：Saccharomyces强化了传统风险因素与2型糖尿病发病的关联。

图3 肠道真菌与心血管代谢健康的关系

2.3 肠道真菌的动态波动 

研究人员基于CHNS-2 队列的1946名志愿者，在2015及2018年两次随访中重复采集肠道真菌数据，解析了肠道真菌在三年间的波动及其与心血管代谢健康的纵向关联。采用Bray-Curtis距离分别度量3年随访期间同一个体内及个体间的距离，采用配对秩和检验分析两次随访肠道真菌的波动。研究发现：个体间肠道真菌的异质性随着时间的推移呈增大趋势，个体间肠道真菌异质性高于个体内异质性（图4A）；总体上，个体内肠道真菌异质性与志愿者基线年龄显著负相关（图4B），肠道真菌多样性随着时间推移呈减少趋势（图4C）。研究通过DMM聚类发现4个真菌肠型（图4D）。同一个体的真菌肠型在随访前后有明显波动（图4E），其中Saccharomyces占主导的C4肠型的菌群多样性显著低于其它肠型组（图4F）；相比于C4肠型，其它肠型的心血管代谢疾病、特别是2型糖尿病的发病风险更低（图4G）。

图4 肠道真菌的动态波动

2.4 血清代谢物介导肠道真菌与心血管代谢健康的关联 

研究人员基于CHNS-2 队列1946名志愿者，采用机器学习模型分析基线人群的血清代谢物对于真菌肠型的预测性能。结果表明，C4肠型与其它真菌型的血清代谢物图谱均存在较大差异；特别地，C4肠型与C3肠型的代谢物图谱差异最大，机器学习模型的预测性能达到0.90（图5A）。OPLS-DA分析发现了212种血清代谢物在C3及C4两种真菌肠型人群存在差异，差异代谢物对两种真菌肠型的预测性能与所有血清代谢图谱相当（图5B），其预测性能在独立的随访人群中进行了有效验证（AUC=0.84，图5B）。上述差异代谢物主要为脂肪酸和氨基酸代谢及其衍生物（图5C）。

图5 肠道真菌与血清代谢物的关联

进一步的中介分析发现Saccharomyces 和Blumeria可以通过多种代谢物（γ-linolenic acid, L-valine, 和LPE）影响2型糖尿病发病风险（图6）。例如，Blumeria 可能通过影响L-valine影响2型糖尿病的发病风险，其介导效应占总效应的45%（FDR= 0.02）。L-valine作为支链氨基酸（BCAA）之一，与Blumeria正相关。Saccharomyces可能通过影响γ-亚麻酸影响2型糖尿病的发病风险。γ-亚麻酸在2型糖尿病患者中富集，其对Saccharomyces影响2型糖尿病的中介效应为16%（FDR= 0.04）。上述研究结果为理解肠道真菌影响心血管代谢疾病的潜在机制提供了参考。

图6 血清代谢物介导肠道真菌对心血管代谢健康的影响

03小结

本研究构建了全球最大的肠道真菌数据库，系统分析了中国人群的肠道真菌组构成及动态变化。研究揭示了肠道真菌在心血管代谢健康中的潜在作用，挖掘出若干心血管疾病相关的肠道真菌，为心血管疾病风险评估和早期预警提供了新型生物标志物。最后，研究整合血清代谢组数据和中介分析，发掘出若干潜在介导肠道真菌与心血管代谢疾病关系的血清代谢物，为理解肠道真菌影响心血管代谢健康潜在机制提供了一定参考。

西湖实验室助理研究员苟望龙、中国疾病预防控制中心营养与健康所王惠君教授、苏畅教授以及西湖大学医学院副研究员付元庆为论文共同第一作者，中国疾病预防控制中心营养与健康所张兵教授和西湖大学医学院郑钜圣教授为论文的共同通讯作者。课题受到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划、中国博士后科学基金、西湖实验室（生命科学和生物医学浙江省实验室）以及西湖教育基金会的资助；课题实施过程中还得到了西湖大学高性能计算中心的大力支持。

西湖大学精准营养与计算医学实验室：                   

精准营养与计算医学实验室（主页：http://zheng.lab.westlake.edu.cn/）由郑钜圣研究员担任PI，致力于运用人体和人群生物大数据，结合基因组、代谢组、微生物组和蛋白质组等技术手段，在人群层面探索发现人类疾病的全新营养或者药物干预靶点。近5年来，已经在营养与人体肠道微生物组领域做出一系列原创性发现（Gut 2022, 2024; Nature Communications 2022, 2023; Diabetes Care 2020, 2021）。欢迎有志于精准营养或者计算医学等多学科交叉研究的朋友加盟。 联系邮箱：zhengjusheng@westlake.edu.cn