如何系統性研究藥物對腸道菌群的影響

最新 02-26

文獻ID：

發表期刊：Scienceof the Total Environment

發表時間：2017-12-03

影響因子：4.9

作者及單位：LisaMaier等；德國海德堡基因組生物學實驗室；

關鍵詞：藥物-菌群互作

導讀：

質子泵抑製劑、降糖、化療葯和非甾體類抗炎葯等非抗生素類藥物可顯著影響腸道菌群；

可利用宏基因組及相關數據系統性分析藥物-菌群互作,解析其作用機制，了解菌群對特定藥物的作用方式或副反應的影響；

系統性分析藥物-菌群-宿主相互關係需注意造成偏倚的因素，需設計良好的對照研究；

前言

十年來，我們對人類共生微生物的理解大幅提升。我們現在對不同身體部位的微生物組成有很好的理解，它是如何隨著個體內部或個體間的時間而變化的。宏基因組學和相關數據分析技術的進步推動了人類微生物組圖譜的巨大改進，使我們的目光能夠從世界範圍內成千上萬個個體微生物的門/屬水平深入到株水平。同時，越來越多證據表明微生物的改變與生活方式，飲食、用藥以及疾病標誌之間存在關聯。藥物最近已成為影響腸道微生物組成的關鍵因素之一。在這裡，我們簡單介紹一下藥物-微生物群的關係，並討論未來系統研究這個問題的方法和關注點。

一、非抗生素藥物如何影響胃腸道菌群？

抗生素殺菌的副作用早已為人所知，儘管近年來更為人們所重視。但抗生素對腸道共生物影響的程度仍不清楚，對於非抗生素，我們的知識更為稀缺。一般來說，復方葯可能增加胃腸道疾病的發生率，諸如炎性腸病（IBD）等疾病。更具體地說，在過去幾十年中已經探索了一些與微生物的變化有關的藥物類型：質子泵抑製劑，非甾體抗炎葯（NSAID），非典型抗精神病葯，抗糖尿病葯和化學治療劑等。未來將有更多的藥物進行相關測試，可能更多的是對照研究。雖然這樣的數據具有很高的臨床意義，但還不足以回答一下兩個問題：

1.藥物對菌群是否是直接影響的，若是的話，藥物對細菌的確切靶點是什麼？

許多非抗生素藥物可以對腸道微生物產生直接影響。例如，已知各種抗精神病葯和抗抑鬱葯具有抗菌活性。第一個上市的抗抑鬱葯，單胺氧化酶抑製劑依索瑞肼，實際上是一種改良的結核菌素。最大的一類抗精神病藥物（以及幾種衍生物作為抗組胺葯），吩噻嗪最先被認為有抗感染作用。也許並不奇怪，吩噻嗪類如甲硫噠嗪目前正被考慮用作抗結核藥物。較新的抗抑鬱葯類，如選擇性5-羥色胺再攝取抑製劑（SSRI）也有報道抑制細菌外排泵。還有其他更多的人類靶向藥物或非抗菌抗感染藥物能抑制特定微生物的生長，但是它們的機理機理或效應範圍，以及是否在體內如腸道起作用，都是在未來需要系統解決的問題。

2.藥物對微生物的作用是其主要藥理作用（MoA）還是副作用？

這是一個更具挑戰性的問題。許多精神類藥物能引起體重變化，很可能就是通過腸道菌群發揮的作用。許多常見藥物對胃腸道能產生副作用，並且可能是對腸道菌群產生了影響。有證據表明，二甲雙胍對腸道菌群有強烈影響。並且進一步發現，移植使用過二甲雙胍個體的糞便給無菌小鼠，能改善受體小鼠的糖耐受性，而且二甲雙胍在結腸釋放藥效增強（而非肝臟）。這些研究結果說明了二甲雙胍是直接通過腸道微生物發揮藥效機制的。總的來說，藥物對腸道微生物組成的作用很可能比以前預期的要大得多。這對人類健康和藥物開發都有相當大的影響，特別是考慮到全球藥物消費量的增加。這也是未來幾年全面描述這種藥物-微生物互作的一個巨大挑戰。

二、系統性探索藥物-微生物-宿主互作因素

雖然臨床隊列研究中用宏基因組學的方法揭示了其生理相關性。但仍需要進一步驗證，因為它們可能是間接的或者是混雜因素造成的。二甲雙胍是後者的完美例子。雖然早期的研究報道了T2D患者存在特異性腸道維生素標記物，但後來發現主要是受二甲雙胍的影響（T2DM的主要藥物），而非疾病本身。事實上，在隨後的介入性研究中，二甲雙胍治療原發性T2D患者顯著改變了80個以上的菌株相對丰度。因此，為了系統地研究藥物-微生物互作的受控方式，必須首先監測單一藥物，並考慮到其他因素（其他藥物，健康狀況，地理，年齡，性別，菌群多樣性等造成的偏差）。這對於市場上的所有藥物都是難以做到的，更不用說它們的組合了。同樣，目前很難估計腸道微生物多樣性對這些結果的影響。即使這樣的障礙克服了，關聯性研究也不能推斷因果關係。因此，我們需要開發高效的體外試驗系統，對候選藥物進行系統預篩選，對代表性的人體共生物產生重大影響。

藥物-微生物組相互作用的體外試驗需要知道治療期間的身體部位的藥物濃度。除了少數例外（IBD，腹瀉或結腸直腸癌），藥物並不針對腸道，因此它們在小腸或結腸中的濃度在很大程度上是未知的。標準藥物參數如劑量，血漿濃度，生物利用率，半衰期和排泄途徑可用來推斷小腸或大腸中的濃度範圍，但由於缺乏對藥物總體代謝和藥物活性的了解，在腸道，這些信息常常不準確。一般來說，對於口服藥物，由於全部未吸收的藥物以及吸收後被膽汁外排的藥物在排泄前，都會在大腸中累積，所以預期腸內的濃度高於報道的血漿中的濃度。由於暴露時間延長，並且腸內水分滯留會增加了局部藥物濃度。了解藥物對腸道微生物的影響，精確獲得腸道內生物活性藥物濃度，通過宿主或微生物酶了解藥物穩定性及藥物代謝過程就顯得至關重要了。從微生物的角度來看，藥物敏感性試驗通常限制於低丰度的病原體，若存在於健康人的腸道，那麼更容易產生耐藥性。實驗條件下很難去篩選、驗證，因為這些微生物大多需要苛刻的厭氧生長條件。然而，這對了解藥物-菌群的相互作用，優化藥物篩選流程是不可避免的。

三、用於系統研究宿主-藥物-菌群相互作用的體外裝置

最簡單的方法是對具有代表性的腸道微生物和藥物進行成對測試。這需要微生物分離培養技術，並在厭氧條件下進行高通量篩選。包含可培養的和具有代表性的參考菌株的細菌用於小鼠腸細菌（miBC）。可以用不同的生長培養基組合物來模擬特定的（病理性）腸道環境（炎症，膽汁濃度）或限制飲食。然而，一個一個進行篩選忽視了群體效應，這可能會掩蓋或加劇藥物的影響。連續生物反應器類型（即恆化器）主要用於培養微生物菌群。使用微量滴定板或微流體裝置更適合於高通量方法，並且可以最大化探測的藥物和群落數量關係。在這樣的裝置中連續稀釋增長的細菌群落可以模擬替代恆化器的條件。

為了整合粘膜表面和宿主對腸道微生物組相互作用的反應，可以通過Transwell系統，微載體珠粒，片上腸道模型或腸道類器官將細菌培養物暴露於培養細胞。雖然這樣的設置傳統上用於探測需氧菌，但是最近的創新的基於微流體的模型旨在克服這種限制，允許和（專性）厭氧微生物分離共培養。對於此處描述的所有體外測定（圖1），測量藥物對微生物的影響的最簡單和最直接的讀數是增長：單個菌的光密度/熒光或菌群的相對丰度。

四、用於系統探測宿主-藥物-微生物組相互作用的體內模型系統

用模式生物在研究藥物- 微生物群體-宿主相互作用的動物模型是可行的。在線蟲秀麗隱桿線蟲（Caenorhabditiselegans）及其細菌食物（大腸桿菌，Comamonas）的情況下，兩個物種都可以進行高通量的基因篩選，並且已經被用於系統地研究藥物- 微生物- 宿主的相互作用。以類似的方式，進一步在常見的非哺乳模式生物可以用於高通量藥物- 微生物-宿主研究，例如果蠅黑腹果蠅，斑馬魚和蠟蠕蟲。但這些較簡單的模型系統並不模仿人類腸道的厭氧或微氧化環境，因此還不適合應用於人類共生微生物的研究。

由於近交系和遠交系的可獲得性，遺傳易感性，無菌或非生物繁殖技術的選擇，與人類微生物組合物的相似性（至少在門/門）中，實驗室小鼠是實驗室小鼠中最顯著和廣泛接受的模式生物。到目前為止，藥物對小鼠微生物群的影響已經被評估為只有極少數幾種治療藥物的藥物（表1）。由於許多人類腸道的細菌屬不存在小鼠腸道，反之亦然，人類共生菌群相關的小鼠或具有類似人類微生物組合物的動物系統經常用於微生物組研究（如豬）。但是，這樣的安排和模型進一步限制了量。由於微生物組領域是數據驅動的，我們經常首先從宏基因組關聯研究中確定藥物效應。在這種情況下，藥物-微生物組的相互作用可以在體外容易和全面地表徵，因為已經顯示臨床相關性。動物試驗必須遵循體外觀察的思路來自藥物發現管道，其中體外在小鼠模型中得到驗證。這同樣不一定適用於微生物領域，在那裡先前的臨床知識可以規避模式生物的需要。然而，模式生物對於測試旨在改善治療或調查宿主中微生物-藥物相互作用的生理學表現的干預策略仍將是有價值的。這些發現將不得不最終在人類的介入性臨床試驗中得到驗證（圖2）。

總結

總而言之，藥物-微生物組相互作用的系統映射是顯著的。這將通過宏基因組學的關聯研究與體外和體內高通量篩選方法結合起來加快進行。藥物也可以被腸道微生物修飾，從而被激活，滅活或代謝為有毒產物。目前已知有至少60種藥物被腸道菌群轉化（菌群與藥物互作資料庫:pharmacomicrobiomics），其中大部分已被很好地研究過，包括β-葡萄糖醛酸化酶重新激活化療藥物伊立替康在腸道中的毒性和特異性細胞色素氧化酶Eggerthellalenta降低心臟藥物地高辛等。此外，菌群也大量產生生物活性化合物，例如次級代謝產物，G蛋白偶聯受體激動劑以及許多調節微生物群落和宿主反應的小分子。類似的方法和概念可以應用於系統地評估藥物- 微生物-宿主界面的其他方面。總之，藥物- 微生物-宿主的相互作用是多方面的。系統地繪製這個界面並機械地解析其基本原理將徹底改變我們目前的藥理學觀點，並將加深我們對微生物系統及其與健康的聯繫的理解。

亮點

小編的思考

參考資料

DOI:10.1016/j.mib.2017.11.001

MaierL, Typas A. Systematically investigating the impact of medication onthe gut microbiome.[J]. Science of the Total Environment, 2017,619-620:587-599..

藥物與微生物互作的資料庫pharmacomicrobiomics：http://www.pharmacomicrobiomics.com/

非個人轉發需授權！