李兰娟院士团队重磅研究：检测10种粪便菌群能判断肠菌是否失衡！

我们常说，肠道是人体的“第二大脑”，是免疫的“中枢基地”，是健康的“气象站”。但一个关键问题至今困扰医学界：如何科学、快速、精准地评估一个人肠道菌群的稳态水平？

过去，人们大多依赖高通量测序（如16S rRNA、宏基因组）进行大规模分析，但这种方式成本高、操作复杂、周期长，难以真正落地临床检测与个体化评估

2023年，《Engineering》期刊刊发了一项来自李兰娟院士团队的重磅研究，首次提出并验证了一种基于qPCR快速检测10种核心菌群，即可准确评估肠道微生态平衡状态的方法。通过这套模型，医生能判断一个人是否菌群“失衡”，还能辅助筛查肝硬化等相关疾病。

一句话总结：肠道健康不再需要“测全景”，只需精准盯住“十个关键角色”

0110种菌群组成“健康晴雨表”，评估肠道稳态有据可依

本研究核心在于构建了基于10种粪便细菌的肠道菌群稳态评估系统，该组合包括：

• 益生菌群：乳酸杆菌（Lactobacillus）、双歧杆菌（Bifidobacterium）、F. prausnitzii、C. leptum
• 功能菌群：Bacteroides、Atopobium、E. rectale
• 条件致病菌群：肠杆菌科（Enterobacteriaceae）、肠球菌（Enterococcus）、大肠杆菌（E. coli）

研究团队共纳入744人样本，其中包括500名健康人、244名肝硬化患者。他们利用qPCR方法对10种菌进行定量检测，并建立了健康组各菌群的参考值范围。

▲健康人群肠道菌群。(a) 十种细菌在不同年龄段的差异。

结果发现，健康人肠道中益生菌占主导比例，条件致病菌受抑制，而一旦菌群比例严重偏离这一平衡结构，极可能提示微生态失衡，甚至是疾病风险。

这意味着，这10种菌群就是“肠道状态的代谢仪表盘”，对失衡与健康之间的差异，具有高度敏感性和识别力。

02菌群随年龄变化而动，Atopobium是“老化敏感菌”？

有趣的是，这套评估模型还揭示出一个重要现象：不同年龄段的人，肠道菌群构成存在显著差异

研究表明，健康人群中：

• Atopobium随着年龄增加显著下降，提示其可能与“年轻态肠道环境”高度相关；
• 肠球菌（Enterococcus）在老年组中升高，可能与免疫下降和菌群易位有关；
• 双歧杆菌与乳酸杆菌在中年群体中最为活跃，但在高龄组出现轻微下降趋势。

这些发现提示我们，肠道菌群变化或可作为“生理年龄”的微生态指标，未来有望为衰老评估、慢病风险预测提供辅助路径。

在临床上，医生可据此构建“年龄—菌群—疾病”三维模型，为早期干预与营养指导提供决策支持。

03肝硬化患者菌群严重紊乱，这套模型可辅助临床识别

研究进一步在244例肝硬化（LC）患者样本中验证了这套10菌模型的鉴别能力。

结果发现，与健康人相比，肝硬化患者的肠道菌群出现系统性紊乱：

• 有益菌如F. prausnitzii、C. leptum显著下降；
• 条件致病菌如Enterococcus、Enterobacteriaceae比例上升；
• 多种菌群之间的比例关系被打破，微生态屏障功能丧失。

▲LC患者和 HC 受试者的肠道菌群。

其中，研究团队提出了3个具有临床筛查潜力的关键菌群比值

1、C. leptum/Bacteroides：衡量厌氧代谢稳定性

2、E. coli/Bifidobacterium：反映益生菌-致病菌对抗状态

3、Enterococcus/Enterobacteriaceae（Ec/E）：高度相关于肝硬化分级及并发症风险

这些比值为临床医生提供了一个全新的、非侵入性、高效识别“菌群失衡状态”的工具，尤其适用于肝病、肠肝轴疾病、代谢综合征等高风险人群的预警筛查。

04人工智能登场！机器学习助力构建肠道“诊断算法”

为了进一步提升模型识别力，李兰娟院士团队还引入了机器学习算法，构建了基于10菌数据的肝硬化预测系统。

共测试了6种算法模型，包括：

• 逻辑回归（LR）
• 支持向量机（SVM）
• 随机森林（RF）
• 极端梯度提升（XGBoost）
• AdaBoost
• K近邻（KNN）

结果显示：

• XGBoost模型的准确率最高，AUC值达0.94，适合用于疾病排除与风险分层；
• 随机森林模型表现最稳定，识别敏感性最强，适合用于临床早筛策略。

这也预示着，未来肠道菌群检测将不仅仅依赖单一菌种分析，而是通过“菌群+算法+临床信息”三位一体的智能判断系统，实现更高效的健康评估与慢病预测。

▲多种机器学习模型。

05肠道健康量化时代来了，“十菌模型”有望写入临床指南

这项研究的最大意义，不只是验证了一种新的检测技术，更是为“肠道微生态稳态”这一抽象概念，提供了可复制、可量化、可推广的标准化评估模型

它的优势体现在三个层面：

1、成本可控，适用于临床落地：qPCR平台普遍具备，不依赖复杂测序；

2、评估明确，指标直观：菌群含量+比值组合，形成清晰判断框架；

3、模型可扩展，具备AI融合能力：适配多病种筛查及未来个体化营养/治疗指导。

正如论文结语所说：“我们期待这一微生态检测模型，成为未来肠道健康评估、疾病辅助诊断、精准营养干预的基础构件之一。”

在全民健康管理走向精准化的今天，我们更需要这样的科研成果，走下实验室，走入每一个人的生活中。

注明参考文献

• Zhongwen Wu, Xiaxia Pan, Yin Yuan, Pengcheng Lou, Lorina Gordejeva, Shuo Ni, Xiaofei Zhu, Bowen Liu, Lingyun Wu, Lanjuan Li, Bo Li,
• An Evaluation Method of Human Gut Microbial Homeostasis by Testing Specific Fecal Microbiota,
• Engineering,
• Volume 29,
• 2023,
• Pages 110-119,
• ISSN 2095-8099,
• https://doi.org/10.1016/j.eng.2023.03.007.