文献解读 | 便秘患者肠道菌群研究发现产SCFA益生菌减少

一、背景介绍

便秘是现代常见病，可由多种不良生活方式引起，比如外卖快餐导致纤维摄入不足、长时间静坐、熬夜打乱生物节律及长期心理高压等，此外也与精神压力大、药物副作用及肠易激综合征(IBS-C)等疾病密切相关，在女性与老年群体中尤为高发。我国成年人功能性便秘患病率达16%，其中IBS-C占三分之一，患者常伴腹胀腹痛、痔疮出血、焦虑失眠，生活质量严重下降。近年研究发现肠道菌群失衡在便秘形成中起关键作用，比如说IBS-C患者肠道内产短链脂肪酸的有益菌(如双歧杆菌)减少，促炎菌增多，会导致结肠能量供应不足、蠕动减弱，引发低度炎症。因此整合肠道菌群的测序与代谢研究，可识别致病菌与代谢异常，揭示“菌群-代谢-宿主”互作网络，破解便秘机制，为个体化干预提供科学依据。

 

二、材料方法

研究共纳入44名参与者，分为IBS-C组与对照组，其中实验组包括22名符合诊断标准的便秘型肠易激综合征患者，并排除其他疾病或药物影响等因素，参与者按标准流程自行采集粪便，样本在2小时内由研究人员分装至多个冻存管，样本保存在−80°C以备基因分析，或者在−20°C保存用于代谢分析。肠道菌群提取总DNA，以Illumina NovaSeq 6000测序，原始数据经去接头、低质量过滤、去宿主序列等处理；代谢物提取以甲醇加入匀浆，离心后取上清、冻干，再用50%乙腈复溶，LC-MS/MS检测，质谱设备为AB Sciex TripleTOF 6600+，色谱柱为Waters HSS T3，原始数据进行峰提取、对齐与归一化处理。肠道菌群物种注释，进行物种水平分类、预测基因、构建非冗余基因目录、比对计算基因丰度，功能预测基于KEGG数据库进行通路富集分析；差异代谢物筛选采用三重标准，保证 质控样本中变异系数(CV)< 30%、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)中变量重要性投影(VIP)> 1、单变量检验(Welch’s t-test或Mann-Whitney U)经FDR校正后p < 0.05；组间比较使用t检验、非参数检验、卡方检验，多样性分析α多样性组间比较采用Wilcoxon秩和检验，β多样性组间差异采用PERMANOVA等。 

 

三、结果讨论

研究结果显示菌群α和β多样性分析显示两组整体微生物结构相似，但在属和种水平上，IBS-C组中脆弱拟杆菌和均匀拟杆菌相对富集，而对照组中普雷沃氏菌和长双歧杆菌丰度更高。LefSe分析进一步发现，5种有益菌(如两歧双歧杆菌、埃氏巨球形菌)在对照组显著富集，而阴道乳杆菌在IBS-C组中升高。功能层面，宏基因组分析显示IBS-C组中ABC转运系统、淀粉与蔗糖代谢、群体感应等碳水化合物利用相关通路显著下调，而核糖体、RNA降解和鞭毛组装等通路上调，提示菌群代谢功能受损。

代谢组学在正负离子模式下共鉴定出159种差异代谢物，其中多种短链脂肪酸(SCFA)相关中间体在IBS-C组中显著降低，而促炎物质白三烯D5则上调。KEGG富集分析证实，差异代谢物主要集中于丙酸、丁酸和乙酸代谢通路，表明SCFA合成能力减弱。相关性分析显示，两歧双歧杆菌和埃氏巨球形菌等有益菌与SCFA呈显著正相关，而阴道乳杆菌与部分SCFA呈负相关，提示菌群结构变化直接影响宿主代谢状态。

 

四、研究概括

研究发现了便秘患者存在特定肠道有益菌(如两歧双歧杆菌、埃氏巨球形菌)减少、碳水化合物代谢功能下降及短链脂肪酸水平降低的特征，揭示了“菌群失衡—代谢紊乱”的关键病理链条。由此可借鉴到，通过整合宏基因组学与代谢组学，可以突破传统分析对菌群结构的表层描述，在功能和代谢层面精准解析微生物与宿主互作的机制，为理解便秘发病机制及开发靶向干预手段提供重要依据。

 

五、结果展开

图1. 显示肠道菌群多样性分析结果。

(a) 依次显示便秘组与对照组肠道菌群α多样性的Shannon指数、Simpson指数、倒Simpson指数、Richness指数、Evenness指数计算结果的箱线图。

(b) 基于菌群物种组成绘制的PCoA图显示组间β多样性，其中每个点对应一个样本，相同颜色的点属于同一组别，同组样本之间的距离反映了数据的可重复性，距离越近可重复性越强；不同组样本之间的距离反映了组间差异，距离越大组间异质性越高。

 

图2. 显示便秘组与对照组肠道菌群在不同分类水平上组成。

(a) 显示便秘组与对照组肠道菌群在门水平上组成。

(b) 显示便秘组与对照组肠道菌群在纲水平组成。

(c) 显示便秘组与对照组肠道菌群在目水平组成。

(d) 显示便秘组与对照组肠道菌群在科水平组成。

(e) 显示便秘组与对照组肠道菌群在属水平组成。

(f) 显示便秘组与对照组肠道菌群在种水平组成。

 

图3. 线性判别分析效应量（LEfSe）柱状图对比便秘组与对照组之间差异富集的细菌种类。

图中柱子的长度与差异物种的影响程度呈正相关。

 

图4. 显示基于KEGG注释的微生物功能通路富集分析图。

横轴表示差异基因丰度的大小，纵轴表示通路名称，气泡代表在相应通路中富集的基因数量，气泡越大表示富集的基因数量越多。

 

图5. 显示便秘组与对照组粪便代谢物差异表达图。

(a) 负离子检测模式下的代谢物表达。

(b) 正离子检测模式下的代谢物表达。

 

图6. 显示便秘组与对照组差异代谢物的KEGG富集分析图。

图中气泡表示代谢通路，横轴为差异代谢物在该通路中的富集程度，气泡大小表示该通路包含的差异代谢物数量多少。

 

图7. 热图显示差异细菌物种与差异代谢物相关性。

(a) 为负离子模式下差异菌群分类单元与代谢物之间的相关性热图。

(b) 为正离子模式下差异菌群分类单元与代谢物之间的相关性热图。

 

参考文献：

Wang YL, Xu XQ, Long YY, Cheng YL. Characterization of gut microbiota and metabolites in individuals with constipation-predominant irritable bowel syndrome. Front Microbiol. 2025 Sep 4;16:1617288. doi: 10.3389/fmicb.2025.1617288.