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Cell Host & Microbe观点 | 戴磊团队提出解码肠道菌群的"涟漪效应"

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近年来,靶向肠道菌群的调控已成为疾病治疗和健康干预的重要策略之一。然而,在肠道微生态这一复杂系统中,针对特定物种的扰动可能引起整个群落稳态的转变。如何理解和预测这一现象,是微生物组工程的重要科学问题之一。

2026年7月8日,中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所戴磊研究员团队受邀在Cell Host & Microbe发表题为“Understanding ripple effects in the gut microbiome”的观点文章(Forum article)[1]。文章从系统生物学视角出发,深入阐述了肠道菌群研究中被忽视“涟漪效应(Ripple Effects)”:在高度互联的肠道微生态系统中,针对单一物种的靶向干预通过复杂的生态互作网络传播,可能引发群落结构与代谢功能的系统性重塑。文章从分子机制与生态机制两个层面系统阐述涟漪效应的形成规律,提出实验与模型相融合的研究范式,为微生物组精准调控提供了新的理论框架。


人体肠道是一个高度复杂且动态变化的微生物生态系统,数万亿微生物通过资源竞争、代谢互养、空间占据以及宿主介导调控等方式形成紧密互联的生态网络。随着菌群移植、益生菌、工程菌、合成菌群、噬菌体等不同的菌群干预技术进入临床研究,人们对肠道菌群的调控手段正在不断拓展。然而,大多数微生物组干预策略主要关注目标物种或功能本身的变化,缺乏对整个群落层面生态响应的系统性评估。由于微生态系统具有非线性、动态性和复杂互作的特征,一个微小的扰动对系统的影响,可以通过复杂的种间互作网络不断扩散,如同一颗小石子投入湖面所造成的涟漪,引发远超预期的群落组成和功能变化(图1a)。作者从分子机制和生态机制两个层面阐述了“涟漪效应”的形成与传播规律:在分子机制层面,扰动在微生物群落中的传播主要依赖于代谢互养、生态位重塑以及宿主介导的微生物互作等过程;在生态学层面,涟漪效应可能由少数关键物种(keystone species)主导,其传播强度取决于种间互作强度、网络拓扑结构等特征。


图1:微生物互作网络引发的涟漪效应

为实现对肠道菌群进行系统生物学层面的精准预测与调控,作者提出了实验与模型互相融合的研究范式:一是发展以噬菌体及其裂解酶等为代表的精准干预技术,二是建立人工智能驱动的群落响应预测模型。研究人员通常利用自下而上构建的合成菌群,通过物种移除实验结合多组学时间序列分析,解析特定成员缺失所引发的群落响应。然而,合成菌群与天然菌群在物种复杂度、生态冗余性和宿主关联性等方面仍存在差异,难以完全模拟复杂生态系统。因此,在实验技术方面,需要开发能够在复杂群落中精准移除特定微生物的新方法,例如噬菌体[2]噬菌体裂解酶[3](图1b)。通过对复杂菌群中的特定微生物实施精准扰动,有望解析扰动在肠道菌群生态网络中的传播过程,构建“扰动—响应”的定量映射关系。在预测模型方面,通过神经元微分方程等人工智能方法,学习微生物群落的组装规律[4]进而预测物种移除或环境扰动对群落组成和功能的影响[5](图1c)。

未来,“涟漪效应”的理解将重塑微生态干预的思路。基于高通量实验数据和人工智能方法,微生物组工程有望实现从针对单一物种的干预,转变为对复杂微生物群落结构和功能的精准预测和调控。

中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室/合成生物学研究所戴磊研究员为本文的通讯作者,课题组的左文龙副研究员为第一作者。

https://www.cell.com/cell-host-microbe/abstract/S1931-3128(26)00247-7

参考文献:

[1] Zuo, W et al. Understanding ripple effects in the gut microbiome, Cell Host & Microbe (2026)

[2] Shen, J. et al. Large-scale phage cultivation for commensal human gut bacteria. Cell Host & Microbe31, 665-677.e7 (2023).

[3] Liu, H. et al. Exploring functional insights into the human gut microbiome via the structural proteome. Cell Host Microbe34, 167-185.e9 (2026).

[4] Wang, X.-W. et al. Identifying keystone species in microbial communities using deep learning. Nat Ecol Evol8, 22–31 (2024).

[5] Wu, L. et al. Data-driven prediction of colonization outcomes for complex microbial communities. Nat Commun15, 2406 (2024).

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