从免疫治疗应答者身上筛出“抗癌菌群”：Nature Microbiology 最新报道

免疫检查点抑制剂，尤其是anti-PD-1/PD-L1 治疗，已经改变了许多肿瘤的治疗格局。但一个现实问题始终存在：并不是所有患者都会应答。过去几年，越来越多研究提示，免疫治疗效果不仅与肿瘤突变、PD-L1 表达和肿瘤免疫微环境有关，也可能与肠道微生物有关。

2026 年，上海交通大学团队在 *Nature Microbiology* 发表研究“A clinic-responder-derived defined microbial consortium enhances anti-PD-1 immunotherapy efficacy in mice”。研究者从非小细胞肺癌 anti-PD-1 治疗应答者相关肠道菌中，构建出一个定义明确的15菌株组合RCom。在多种小鼠肿瘤模型中，口服 RCom 可以增强 anti-PD-1 的抗肿瘤效果，并提高肿瘤内 CD8+ T 细胞浸润和杀伤功能。

这篇文章最值得培养组学领域关注的地方，不只是“发现菌群与疗效相关”，而是进一步走到了：

临床样本 → 菌群特征 → 活菌分离 → 定义菌群 → 动物模型 → 抗肿瘤免疫机制。

这正是培养组学的转化价值：把测序看到的菌群信号，变成可培养、可组合、可验证的活菌资源。

图1 ：RCom 的构建不是随机混菌，而是从临床应答者线索出发，经过宏基因组筛选、安全性过滤、活菌分离和代谢互作预测后形成的定义菌群。 一、研究从哪里开始：应答者肠道菌群里藏着什么线索？

研究对象来自接受 anti-PD-1 治疗的非小细胞肺癌患者。团队首先比较应答者和非应答者的粪便宏基因组数据，寻找在应答者中富集、且人群出现率较高的候选菌。

随后，研究者加入了安全性筛选逻辑：排除可能与高级别免疫相关不良反应相关，或可能携带毒素、多重耐药基因的菌种。接着，再结合代谢互作模型，评估这些菌是否可能形成相对稳定、协作的群落。

最终，团队构建出一个 15 个细菌物种组成的定义菌群，命名为RCom。

原文结果图1：RCom 的设计 与临床相关性分析。

图 1a 展示了 RCom 的设计逻辑：从非应答者与应答者粪便样本出发，结合培养分离菌株，筛选出应答者中更常见、更安全、且具有潜在协作关系的菌，最终形成 15 物种 RCom。图 1b 热图显示研究者选择的多种菌在 anti-PD-1 应答者中更富集。图 1c 为代谢互作网络。它提示这些候选菌之间并非完全孤立，而可能通过营养利用和代谢物交换形成群落关系。图 1d 则把 RCom 相关菌群水平与患者总生存期联系起来。高 RCom 组显示出更长的中位总生存期。

培养组学意义：这一步完成的是“从临床信号到候选活菌组合”的转换。测序告诉我们哪些菌可能重要，培养组学让这些菌有机会变成真实可操作的菌株资源。

二、RCom 不是简单混合：菌株组合需要稳定与协作

如果只是把 15 株菌混在一起，并不能保证它们进入肠道后还能稳定存在，更不能保证它们能发挥免疫调节作用。

一个真正有转化潜力的定义菌群，至少要回答三个问题：

1. 这些菌能不能一起生长？

2. 组合内部是否存在互利或共栖关系？

3. 是否能通过代谢互作形成相对稳定的群落结构？

原文第二张图围绕这些问题展开。

原文结果图2：RCom 成员之间的共培养、相对丰度和代谢互作分析。

图 2a 和 2b 关注不同接种比例下，RCom 成员在体外培养后的相对丰度。结果显示，接种比例与培养 48 小时后的相对丰度之间存在较强相关性，提示这个组合在体外体系中有一定可控性。图 2c 到 2f 进一步分析菌株之间的相互作用。简单说，研究者不是只看“每株菌能不能单独长”而是看它们在一起时是否会互相促进、互相抑制，或形成更复杂的互作网络。图 2g 和 2h 则从代谢角度观察交叉喂养现象。研究者用同位素标记底物追踪代谢物流向，提示组合成员之间可能存在代谢物共享或利用关系。

三、RCom 先改变免疫状态：CD8+ T 细胞功能被增强

如果 RCom 真能帮助 anti-PD-1 治疗，它应该不仅改变菌群组成，还要改变宿主抗肿瘤免疫状态。原文第三张图显示，RCom 在不同基础肠道菌群小鼠中进行补充后，可以影响结肠免疫反应、盲肠微生物和代谢物。

原文结果图3：RCom 在小鼠中的免疫调节作用、CD8+ T 细胞功能和代谢物变化。

图 3a 展示了实验流程：不同基础菌群的小鼠连续口服 RCom或对照菌群，随后检测结肠免疫反应、盲肠微生物和代谢物。图 3b 和 3c 关注 CD8+ T 细胞功能。结果显示，RCom 组中 IFNγ+ CD8+ T 细胞、TNF+ CD8+ T 细胞比例上升。IFNγ和 TNF 都是抗肿瘤免疫中非常重要的效应因子。图 3d 把不同基础菌群背景的小鼠放在一起比较，仍能看到 RCom 与 CD8+ T 细胞功能增强相关。这一点很重要，因为真实人体肠道菌群差异极大，如果一个菌群组合只在某一种背景下有效，转化价值就会大打折扣。图 3e 和 3f 则提示 RCom 会影响肠道代谢功能，尤其是丁酸、肌苷等免疫调节相关代谢物。

这一步说明RCom 的作用不是简单“补菌后菌变多”，而是可能通过代谢物和免疫细胞，把肠道信号传递到宿主免疫系统。它为后面anti-PD-1 增效实验打下了机制基础。

四、关键结果：RCom 与 anti-PD-1 联合能更强抑制肿瘤

真正决定这篇文章分量的，是小鼠肿瘤模型实验。

研究者在多种同系肿瘤模型中测试 RCom 与 anti-PD-1 的联合效果，包括 LLC、B16-F10、MC38、CMT-167 和 ASB-XIV 等模型。

原文结果图4：RCom 与 anti-PD-1 联用增强小鼠肿瘤模型中的抗肿瘤效果。

图 4a 展示 LLC 肿瘤模型中不同处理组的肿瘤体积变化。单独 RCom 或单独 anti-PD-1 都不是最强，真正明显的是RCom + anti-PD-1联合组，肿瘤生长曲线明显下降。图 4b 显示肿瘤组织中 CD8+ T 细胞浸润增加。CD8+ T 细胞是抗肿瘤免疫的核心执行者，它们越能进入肿瘤，越可能发挥杀伤作用。图4c 指向树突状细胞相关变化。树突状细胞可以理解为免疫系统里的“情报递送者”，它们负责抗原呈递和 T 细胞激活。图4d 到 4e 的结果进一步支持：RCom 增强 anti-PD-1 疗效的作用，需要 CD8+ T 细胞和树突状细胞参与。当关键免疫细胞被干预后，RCom 的增效作用会被削弱。图 4f 到 4l 则说明这一现象不局限于一个肿瘤模型。RCom 与 anti-PD-1 联用在多个模型和不同基础菌群小鼠中均表现出抗肿瘤增效趋势。

一句话概括：

RCom 不是直接“杀死肿瘤”，而是增强宿主抗肿瘤免疫，让 anti-PD-1 解除刹车后的 T 细胞更容易进入肿瘤并发挥杀伤作用。

图5 机制示意图：RCom 可能通过肠道代谢物和树突状细胞增强 CD8+ T 细胞抗肿瘤功能，从而提高 anti-PD-1 疗效。 五、进一步验证：RCom 能否逆转“非应答者菌群”带来的治疗抵抗？

如果 RCom 真的有应用价值，它还需要面对一个更贴近临床的问题：

在非应答者相关菌群背景下，它还能不能帮助 anti-PD-1 发挥作用？

原文第五张图使用了来自非应答者的 FMT 模型。研究者先用抗生素处理小鼠，再移植非应答者粪菌，随后给予 RCom 和 anti-PD-1，观察肿瘤生长。

原文结果图5：RCom 在非应答者 FMT 背景下增强 anti-PD-1 抗肿瘤作用。

图 5a 展示实验流程：抗生素处理、非应答者粪菌移植、建立LLC 肿瘤模型、给予 RCom 和 anti-PD-1。图 5b 显示不同非应答者供体之间既有共享菌，也有各自独特菌群。这符合真实临床情况：非应答者并不是一个完全同质的人群。图 5c 和 5d 是关键结果。在多个非应答者 FMT 背景下，RCom 与anti-PD-1 联合组的肿瘤体积或肿瘤重量进一步降低。这说明 RCom 不只是能在普通小鼠背景下增强 anti-PD-1，也可能在“非应答者样菌群背景”中部分缓解治疗抵抗。

这一步的转化意义很强。临床真正需要解决的不是“健康人是否能再增强免疫治疗”，而是“对 anti-PD-1 反应差的人，能不能通过可控微生态干预改善疗效”。Fig.5 正是在模拟这个问题。

结语

肿瘤免疫治疗正在进入一个更复杂也更有趣的阶段。过去我们主要关注肿瘤细胞本身，后来关注肿瘤免疫微环境，现在越来越多证据提示，远在肠道中的微生物，也可能参与决定免疫治疗的成败。

但真正推动这个领域向前的，不只是测序发现“哪些菌相关”，而是把这些菌变成可研究、可验证、可应用的活菌材料。这篇 *Nature Microbiology* 研究，正是这个方向的最新代表案例。换句话说，RCom 展示了一个很清晰的开发范式：从临床应答者中找菌，从培养组学中拿菌，从功能实验中验证菌，从定义菌群中设计微生态干预。

参考文献

1. Zhou H, Sun R, Nie X, et al. A clinic-responder-derived defined microbial consortium enhances anti-PD-1 immunotherapy efficacy in mice. *Nature Microbiology*. 2026;11:993-1007.

2. PubMed record: A clinic-responder-derived defined microbial consortium enhances anti-PD-1 immunotherapy efficacy in mice. PMID: 41803498.

3. ProteomeXchange dataset PXD064618: A clinic responder-derived defined microbial consortium enhances anti-PD-1 immunotherapy efficacy in mice.