海綿狀血管瘤（CA）是引起腦出血的常見血管異常。根據小鼠研究，革蘭氏陰性細菌的作用和腸道穩態的改變與CA的發病機制有關，並且初步研究表明，基於16S rRNA基因測序，非CA個體和CA個體之間可能存在微生物組差異。顯示了在CA患者中不同細菌種類的相對豐度，這與假定的通過脂多醣信號傳導在人類中驅動CA病變的許可微生物組相一致，如在小鼠中。其他微生物組差異與CA臨床行為有關。 微生物組標誌和血漿炎症生物標誌物的加權組合可增強與疾病嚴重程度和出血的關聯。這是人類神經血管疾病中敏感而特異性的診斷微生物組的首次證明。

 

在芝加哥大學（University of Chicago）科學家的領導下，研究人員利用先進的基因組分析技術，將122名至少放入一種CA的人的糞便樣本與年齡和性別匹配的人進行了比較，並控制了非 一開始，他們發現平均而言，CA患者有更多的革蘭氏陰性細菌，而有更多的革蘭氏病通過。 陽性細菌，並且根據根據哪些腸道細菌的相對豐富程度可以將CA患者與局部區域分開來，無論一個人的性別，位置或遺傳易感性如何。 根據作者的說法，這些結果首次在人類身上證明了一種與大腦中神經血管損傷的形成有關的菌群。

研究顯示，與健康個體相比，CA患者俱有獨特的微生物組。在生物合成和基因水平上的分析表明，在CA患者中與LPS合成相關的基因更加豐富，這與腸道生成的LPS驅動CA疾病的作用一致。這項研究進一步表明，具有不同疾病特徵的CA患者俱有不同的微生物群，血漿生物標誌物和糞便微生物組組成的組合可增強這種分化。

微生物組可區分有無海綿狀血管瘤(CA)的人類受試者

基於操作分類單元的試驗性16S核醣體RNA（rRNA）擴展子分析表明，CA和非CA個體之間存在微生物組差異。為了更詳細的比較微生物組差異，我們招募了一個團隊，進行了宏基因組Shotgun sequencing對準分析和基因組簇的分類學鑑定（圖b–d）。

(b)在物種一級對宏基因組shot彈槍數據進行多元差分豐度分析。(c)通過隨機森林分析鑑定關鍵物種(d)ROC曲線是根據通過多變量和隨機森林分析確定的常見細菌物種的最佳加權組合確定的 (圖源：Nature)

為了進一步證明，我們還使用16S rRNA 擴大子樣本數據和年齡與性別匹配的非CA個體的美國樣本項目數據進行了比較，這些患者俱有糾正的序列變異（ESV）分類學稱呼（圖1e–g）。

(e)基於16 S rRNA基因擴增子測序數據，通過香農和辛普森指數對糞便樣品進行α多樣性分析(f)非CA和CA人群中革蘭氏陰性菌和革蘭氏陽性菌的相對豐度(g)16S rRNA基因擴增子測序數據的多元差異豐度分類學分析。(圖源：Nature)

CA微生物組富含LPS合成相關基因

元基因組Shotgun sequencing測序數據也用於重建和比較CA和非CA樣品中的代謝途徑。無針對性的分析表明，CA樣品中LPS生物合成相關的途徑顯著豐富（p FDR≤0.05  ）（圖2a），這與革蘭氏陰性菌產生LPS促進小鼠研究中CA樣病變形成的作用一致。此外，在CA微生物組中，通過靶向分析，許多LPS生物合成相關基因的相對豐度明顯更高（p FDR≤0.05  ，圖 2b）。與維生素B6生物合成和尿素循環相關的基因也顯著富集（p FDR ≤0.05）在CA相關微生物組中（p FDR≤0.05  ，圖 2a），可能反映了其他作用機制。此外，在血漿LPS結合蛋白質（LPB）的水平，蛋白質經常當血LPS含量增加下調，分別在相對於非CA患者（圖CA降低患者 2C）。綜上所述，這些分析表明，CA允許的微生物組富含產生LPS的革蘭氏陰性細菌。

(a)使用元基因組shot彈槍數據比較細菌代謝途徑的相對基因豐度(b)非CA和CA個體之間LPS合成途徑相關基因的顯著不同的相對豐度(c)非CA和CA個體外周血漿中LPB的批次校正值(圖源：Nature)

CA亞群中的微生物組差異

我們先前設計了一個分類系統，根據大病灶的磁共振成像（MRI）計數，症狀發作的年齡和症狀性出血的數量，將患者一生中患有侵略性或非侵略性疾病分類。元基因組Shotgun sequencing共現網絡分析表明，積極和非積極的CA患者俱有不同的網絡連通性和獨特的基石種類。多變量差異豐度分析和隨機森林分類器確定了五個重要的貢獻類群，即雙歧桿菌，雙歧桿菌，茄形桿菌，多桿菌，多利亞和大腸桿菌。

CA患者在上年影像學和臨床症狀的定義出血（CASH）是在未來的出血風險較高的。這些患者可能會接受侵入性和高風險的手術治療。我們測試了CASH患者是否具有獨特的微生物組特徵。共現網絡分析能夠 為非CASH患者而非CASH患者構建顯著的網絡，與反映CA診斷（即病灶發展）的LPS機制相比，疾病嚴重程度和出血的微生物組關聯似乎不同且更為複雜，因此需要進一步研究。

微生物組和血漿生物標誌物的共同貢獻

我們先前探測循環血漿炎性細胞因子和血管生成蛋白的水平，和疾病特徵之間的關係。我們現在測試了被鑑定為CA生物標誌物的微生物分類群是否與這些循環因子相關（圖 4a）。在CA獨特細菌種類和先前與疾病相關的許多循環因素之間觀察到了幾種相關性（圖 4a）。但是，與疾病活動最相關的加權組合細菌物種與血漿生物標誌物只有極少的顯著相關性，表明它們可能有助於互補性關聯（圖 4b）。

(a)個別細菌種類與循環因素之間的關係。(b)根據臨床問題確定的物種組合與循環因子之間的相關性。(圖源：Nature)

總而言之，我們已經確定了人類CA患者的病原微生物組特徵，該特徵允許CA的發展，這與先前的小鼠力學研究表明LPS信號的作用是一致的。不同的微生物組特徵與疾病的嚴重程度 有關。至少，我們已經證明，機器學習方法的應用可以識別微生物組標誌和血漿生物標誌物的替代組合，從而增強疾病嚴重性。未來的研究應包括前瞻性介入的尺度研究，以檢測實驗室以及最終的轉化研究也應探討飲食或特定微生物組修飾對CA形成和出血的影響。

參考資料：

Permissive microbiome characterizes human subjects with a neurovascular disease cavernous angioma