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科研丨Cell子刊: 多组学整合分析揭示特定纤维对人类分子和微生物谱的影响

泰然健康网
2024-12-06 18:01

导读

膳食纤维可以通过微生物组发挥改善心血管健康并预防代谢紊乱和癌症的作用。为了了解膳食纤维补充剂对健康的益处，我们研究了两种流行的纯化纤维，阿拉伯木聚糖(AX)和长链菊粉(LCI)，以及五种纤维的混合物。我们提出了代谢组学、脂质组学、蛋白质组学、宏基因组学、细胞因子的多组学特征，以及对健康和胰岛素抵抗参与者的临床测量。每一种纤维都与依赖于纤维的生化和微生物反应有关。AX消耗与LDL的显著降低及胆汁酸的增加有关，有助于胆固醇的降低；LCI与双歧杆菌的增加有关。然而，在最高LCI剂量下，肝酶丙氨酸转氨酶升高且炎症增加。

本项研究深入了解了纤维补充剂的影响以及纤维诱导的胆固醇降低背后的机制，并显示了单一纯化纤维对微生物组的影响。

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论文ID

原名：Global, distinctive, and personal changes in molecular and microbial profiles by specific fibers in humans

译名：特定纤维对人类分子和微生物谱的整体、独特和个性变化影响

期刊：Cell Host & Microbe

IF：31.316

发表时间：2022.4

通讯作者：Michael P. Snyder

通讯作者单位：美国斯坦福医学院

实验设计

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结果

1. 实验设计和队列

本研究是一项纵向、随机、交叉设计(如图1所示)，18名IRB同意的参与者(8名男性和10名女性)定期在饮食中补充AX和LCI两种纤维，以及由等量的AX、LCI、阿拉伯胶、葡甘露聚糖和抗性淀粉组成的混合纤维。

参与者被随机分配，首先服用AX或LCI，最后服用混合纤维。所有纤维每周的补充量从第一周10克/天(早餐)增加到第二周的20克/天(早餐和晚餐各10克)，最后增加到第三周30克/天(早餐、午餐和晚餐各10克)。纤维系列之间包括一个6-8周的没有纤维补充的“清除”期。

我们使用纯化纤维而不是全纤维食物，因为这最接近标准化干预，而且单一纯化纤维会产生不受其他植物化学物质影响的效果。参与者还保留了食物日志，以便监测他们的整个饮食，包括来自其他来源的纤维。为了详细检查每种纤维的影响，我们在补充前、每周结束时、第3天(WD3)的基线时、清洗第10天(WD10)收集了血浆、血清和粪便样本以及生理测量值(例如HR、血压)。

最终冲洗(WF)用作后续纤维系列的基线。混合纤维没有WF。除了临床测量，血浆储存在–80°C并通过LC-MS分析代谢组学、脂质组学和蛋白质组学；血清储存在–80°C并通过62细胞因子和生长因子进行分析；粪便储存在–80°C，通过鸟枪法宏基因组学测序(3590万个平均独特reads/样本)，并分析物种丰度和基因丰度(参见STAR方法)。参与者的平均年龄为56.9岁，标准差为7.7。我们的队列对于大多数临床值处在健康范围内，但LDL和总胆固醇除外，其平均队列值(分别为113.18±36.46 mg/dL和193.20±40.40mg/dL)接近推荐健康水平的高端，即<160mg/dL和<240mg/dL(图2B)。

尽管队列规模较小(n=18)，但不同纤维剂量下的交叉设计和深度分析提高了统计能力，并提供了对不同纤维的个体反应的深入评估。

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图1 研究设计概述。

参与者被随机分为两组，首先是AX(下部)或LCI(上部)，最后是混合纤维。参与者每天摄入越来越多的纤维，持续3周。在原始状态、每周结束(第1-3周)和清洗期第3天和第10天(WD3和WD10)收集样本。参与者在每个周期之间的6-8周内没有服用纤维补充剂，以使其恢复到基线水平。在每个指定的时间点采集血液和粪便样本，并进行组学和临床分析。

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图2 基线统计数据和一般纤维的发现。

(A)用小提琴图显示的选定临床测量的基线。背景颜色代表每个测试的健康范围：红色，高于正常范围；黄色，边缘；绿色，正常范围。(B)基线变异系数表示为带有异常值的箱线图。每个图下方都列举了特征的数量。(C)基线临床测量的非度量多维标度。每种颜色代表不同的参与者。(D)从宏基因组学中，计算所有时间点的所有纤维的Shannon多样性。误差线是平均值的标准误差。变化显著(单因素方差分析)。WD3，冲洗第3天；WD10，清洗第10天；WF，最终清洗。(E)服用30 g时，在AX和LCI中计算的微生物基因丰度基线变化的散点图。X轴，AX；y轴，LCI。受纤维补充影响最大的细菌是有颜色的。

2. 纤维的一般生物效应

本研究首先通过变异系数(CV)检测了基线时不同组学强度的个体间变异。微生物数据中，微生物途径丰度(中位数：1.071，IQR：1.100)和微生物基因(中位数：0.849，IQR：0.689)的CV变异最大。其次变化最大的组学层是蛋白质组学(中位数：0.438，IQR：0.252)和脂肪组学(中位数：0.430，IQR：0.280)。变异最小的组是细胞因子(中位数：0.262，IQR：0.235)和代谢组学(中位数：0.066，IQR：0.074)数据。在比较不同组间的CV分布时存在显著差异(除脂质与蛋白质外，所有比较p<0.05；图2B)。

纤维依赖性变化很明显。但所有纤维类型都有一些一般性观察结果。

首先，与个体之间的纤维类型和纤维剂量之间的差异相比，个体内部的临床值和其他组学测量值更相似(图2C)。

其次，在所有纤维中，我们观察到微生物组组成发生变化和微生物Shannon多样性在纤维补充过程中下降(AX，p=1.38×10-7；LCI，p=4.91×10-5；Mix，p=0.0102；图2D)。包括纤维混合物的所有纤维都引起了类似的多样性下降(图2D)。

在补充纤维的过程中，丰度没有变化，Simpson多样性的变化与Shannon多样性的变化非常相似。

尽管微生物组的许多变化是特定于一种纤维的(如下所述)，但有些变化在AX和LCI之间是共享的(图2E)。

具体而言，两种纤维的Bacteroides ovatus和Bacteroides xylanisolvens均增加。其他泛纤维变化包括所有纤维的血尿素氮减少(AX，p=0.00711；LCI，p=3.90×10-4；Mix，p=0.0102)。

对于AX和LCI，来自所有组的128,350种分析物或微生物中有606种在两种纤维中的剂量依赖性反应中增加。这些重叠的分析物不包括脂质、细胞因子、蛋白质或临床测量值；而包括代谢物，如吲哚丙酸、吲哚和肉桂酰甘氨酸等。它们包括的微生物物种Bacteroides xylanisolvens和来自Bacteroides xylanisolvens、Haemophilus parainfluenzae、Veillonella parvula和Veillonella atypica的微生物基因。在分析物以剂量依赖性方式减少的集群中，128,350个特征中有1557个重叠。因此，虽然很小，但有更多共享的分析物或微生物在剂量依赖性反应中减少。

该组缺乏细胞因子、临床测量值和蛋白，但包括4种脂质种类(一种磷脂酰乙醇胺、两种磷脂酰乙醇胺-醚和一种磷脂酰乙醇胺-缩醛磷脂)、96种代谢物和Bacteroides stercoris，伴随细菌基因变化和通路变化。

同时我们在所有纤维补充期间收集了有关参与者舒适度、粪便测量和饮食的自我报告数据。大便频率随着时间的推移而增加，AX和Mix显示出最强的影响(AX，p=5.47×10-6；LCI，p=0.00186；Mix，p=3.47×10-6)。所有纤维的粪便体积增加，AX和Mix变化最大(AX，p=1.87×10-4；LCI，p=0.0200；Mix，p=2.76×10-4)。通过Bristol粪便图表评分评估的粪便稠度在AX和Mix中增加(AX，p=8.76×10−6；LCI，p=NS；Mix，p=0.00250)。LCI和混合纤维的腹胀增加，补充结束后腹胀减少(AX，p=NS；LCI，p=6.55×10-5；Mix，p=0.00454)。

肠胃胀气遵循类似的模式，在补充期间增加，然后在补充结束后减少(AX，p=0.00548；LCI，p=3.50×10-7；Mix，p=1.19×10-4)。

当将胃肠道症状与多组学相关联时出现了重要趋势。排便频率与8/12胆固醇酯(CE)、2/5鞘磷脂(SM)和5/18磷脂酰胆碱(PCs)呈负相关

(所有错误发现率(FDR)校正p值<0.05)。然而，它与临床胆固醇水平和胆汁酸无关。Bristol粪便量表与5/12 CEs呈负相关。对于宏基因组，AX和LCI(73 AX和70 LCI)中与排便频率存在相似数量的相关性。LCI与腹胀变化(66 LCI和3 AX)和其他症状(25 LCI和5 AX)的相关性高于AX。

最后，与大便稠度变化(AX中80分，LCI中38分)、Bristol评分(AX中29分和LCI中8分)和粪便体积变化(AX中60分和LCI中28分)的相关性高于LCI。饮食杂志在纤维补充过程中告知了营养摄入量。整体效果几乎没有变化，其中包括总糖的增加(66.2±39.1 g至89.3±45.5 g，p=0.00214)和碳水化合物摄入量略有增加(181.0±62.9 g至224.0±81.1 g，p=0.0443)。然而，来自碳水化合物的卡路里以及其他常量营养素分布没有改变。考虑到纤维补充和饮食改变的其他可能性之间一年中时间的变化，参与者的饮食几乎没有变化。

3. 宏基因组响应阿拉伯木聚糖而发生变化

接下来，我们深入研究了每种膳食纤维对临床和组学测量的影响。标准化后(参见STAR方法)，我们使用C均值聚类将分析物聚类为纵向流行模式。观察到三种主要模式以及其他次要模式。在AX补充期间，微生物、微生物基因家族和分子分析物以I类聚类模式表示(8016/128350分析物)，随后随着纤维的剂量反应增加(图3A)。例子包括在结肠中发酵纤维的两个类群Roseburia (p=0.00286, F=2.33)和Bacteroides xylanisolvens (p=1.38×10-5，F=3.01)。

此外，还包括L-瓜氨酸代谢的宏基因组超通路(p=0.00206，F=2.41)和木糖降解IV (p=0.0379，F=1.73)。该簇还包含负责代谢AX和与其结合的酚酸的宏基因组酶，木聚糖酶(K01181，p=0.00531，F=2.19)和阿魏酸酯酶(K09252，p=1.19×10−8，F=5.26)。木聚糖酶是一种碳水化合物活性酶，它是一种糖苷水解酶，负责分解阿拉伯木聚糖中糖之间的键。然后，我们在C均值聚类内进行了相关性分析。

在I类中，脂质和微生物组之间存在负相关(所有FDR<0.05)。与脂质簇呈负相关的微生物是副流感嗜血杆菌(Haemophilus parainfluenzae)、Veillonella parvula、Veillonella dispar和Megasphaera micronuciformis(所有FDR<0.05)。这表明那些在补充AX期间脂质增加的参与者没有这些微生物或微生物低于检测限，而那些脂质反应最弱的参与者具有更高的微生物丰度。

II类簇(7149/128350分析物)显示分析物或微生物减少，并揭示了与阿拉伯糖和木糖代谢相关的基因本体(所有重要基因FDR<0.01；K15921，p=0.0111，F=2.02；K18205，p=1.71×10-6，F=4.02；K18206，p=5.34×10-6，F=3.76；和K08138，p=0.00128，F=2.51)。这些基因编码的蛋白代谢来自其他植物的阿拉伯木聚糖形式。因为这个类含有丰富的脂质，包括临床脂质，因此在下文进一步深入讨论。

与AX补充剂相关的第三种主要模式显示分析物以非剂量反应方式增加(III类；8128/128350分析物)。这些在30 g时增加，并在洗脱时间点D3和D10期间保持升高，在WF时再次降低至接近基线水平。

这种延迟反应集群包括与发酵相关的途径，例如乙酸盐生产、混合酸发酵和几种脂肪酸途径。该簇中的基因家族包括木糖和阿拉伯糖代谢基因(所有重要基因FDR<0.05；K02099，p=0.00617，F=2.16；K02100，p=0.00555，F=2.18；K02467，p=0.0113，F=2.02；K06041，p=0.00536，F=2.19；K07806，p=0.00207，F=2.41；K10011，p=0.0123，F=2.00；K10537，p=0.00222，F=2.39；K10538，p=0.0114，F=2.02；K10539，p=0.0125，F=2.00；和K10544，p=0.0219，F=1.86)。

该延迟类别还包含几种细胞因子。因此，这些特征需要更长的时间才能通过补充纤维来提高，但在去除纤维后也会持续更长时间。总之，这些发现显示了对纤维补充的动态和持久的宏基因组反应(图3A)。

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图3 服用AX时的系统生物学变化。

(A)所有组学的C均值聚类，遵循剂量反应和反向剂量反应。为每个显示选择的路径和靶标特征。使用多元线性回归检验单个分析物的显著性。(B)在补充过程中所有三种纤维的LDL趋势。AX和Mix都显著(单因素方差分析)。将数据标准化为基线，然后提高到队列的平均值。误差线是平均值的标准误差。(C)胆汁酸UDCA、CDCA和LCA在所有三种纤维的纤维补充过程中的纵向响应。由单因素方差分析确定显著性。误差线是平均值的标准误差。(D)胆汁酸(y轴)和微生物类群(x轴)之间的显著相关性由气泡图表示。气泡按相关系数方向着色，气泡大小用–log10(p值)表示。

p值由Spearman相关性确定，FDR校正。(E)通过补充AX以剂量反应方式显著降低的CEs。由单因素方差分析确定显著性。误差线是平均值的标准误差。(F)脂质、胆汁酸和临床胆固醇水平的相关网络，其中负相关与红色边缘相连，正相关与蓝色边缘相连。橙色节点，胆汁酸；黄色节点，脂质；蓝色节点，临床血脂值。

4. 胆固醇、胆汁酸和脂质对AX的反应

有临床相关的分析物显示出与AX的反向剂量反应(II类；图3A)。其中包括LDL和总胆固醇(LDL，p=3.12×10-4；总胆固醇p=8.79×10-4；图3B)。混合纤维过程也显示出对AX的类似较小效果的反向剂量反应，效果较小可能是因为它含有较低剂量的AX。

与AX不同，LDL没有因补充LCI而发生变化，这与一些已发表的报告相矛盾(图3A)。补充AX期间HDL胆固醇没有显著变化(p=0.158)。此外，在脂质组学数据中检测到的许多CE物种与纤维呈反向剂量反应(图3E；所有FDR<0.05)。总之，这些结果表明，在补充AX期间，包括LDL在内的总胆固醇减少了。

胆汁酸是一类由胆固醇合成并通过肠肝循环重吸收的重要分子。在我们的队列中，血浆胆汁酸库在纤维补充期间发生了变化。在对纤维补充与不补充进行随机森林分类时，纤维补充的前八个预测因子中有六个是胆汁酸，胆汁酸是最显著预测AX的分子之一。

特别是胆汁酸熊去氧胆酸(UDCA；p=0.00966)和鹅去氧胆酸(CDCA；p=0.0439)，已知的胆固醇调节剂，在补充纤维后粪便中出现剂量依赖性增加(图3C)。这些胆汁酸与许多微生物相关(所有FDR<0.05；图3D)。例如UDCA与双歧杆菌呈正相关。这些关联突出了微生物组与胆汁酸丰度的相互作用。

胆汁酸和微生物组之间的相关性在纤维类型之间没有共享，因为胆汁酸和所有三种纤维补充剂中存在的微生物之间没有相关性。

其他次级胆汁酸，如石胆酸(LCA；p=0.686)，并没有随着AX的增加而显著增加，而在LCI中显著降低(p=0.0227)。因此，纤维不仅独特地塑造了微生物组，而且还塑造了胆汁酸库。在后续的7个人队列中，我们遵循了类似的方案，除了没有增加剂量，我们持续三周给参与者每天20克纤维。胆固醇趋势与前队列相同，在纤维补充过程中显著下降并在清除期恢复到基线(p=1.17×10-4，F=7.85)。此外，我们看到胆汁酸尤其是鹅去氧胆酸(p=0.0174，F=2.73)增加。因此，这些结果验证了原始剂量-反应研究的结果。在AX纤维补充过程中出现反向剂量反应关系的是一组脂质，包括PCs、磷脂酰乙醇胺(PEs)、PE缩醛磷脂(PEPs)、神经酰胺(CER)、SM和CEs(所有脂质FDR<0.05)。PCs和PEs与胆汁一起在卵磷脂中分泌，但通过肠肝循环的程度与胆汁酸不同。这些脂质也是髓鞘的富集成员。

总体而言，这种脂质减少表明AX具有普遍的降血脂作用。显示反向剂量反应的分子相互关联，包括PC、PEs、CEs、LDL和总胆固醇(所有FDR<0.05；图3F)。此外，这些分子与次级胆汁酸呈负相关(所有相关性FDR<0.05；图3F)。在该集群中的12个CEs中，8个与FDR校正后的排便频率呈负相关。总之，这些因素表明，在补充AX期间与微生物组相关的脂质和胆汁酸的变化。

5. 胆固醇反应者有不同的系统性效应

每个参与者对AX纤维补充剂都有独特的胆固醇反应。为了了解不同的胆固醇反应，我们将我们的队列分成三组，每组六人分析了我们的队列。第一组的胆固醇降低幅度最大(即强烈反应者)，第二组有中等反应，第三组是无反应者。

我们发现三种AX剂量的强反应者和无反应者之间存在许多显著差异。中间反应者和其他任何一组之间几乎没有显著差异。

从宏基因组来看，螺杆菌(FDR=0.00864)和氰化氢合酶(FDR=0.00269)在反应者中较低，而混合酸发酵(FDR<0.0500)、牛磺酸双加氧酶(FDR=0.00183)、色氨酸通透酶(FDR=0.00183)、对羟基苯甲酸外排泵(FDR=0.0123)和阿魏酸酯酶(FDR=0.0123)在反应者中较高(图4A)。

强反应者临床测量的总血清蛋白水平较低，主要是高丰度白蛋白、球蛋白和纤维蛋白原(图4B)。通过血浆蛋白质组学测量的几种关键的低丰度蛋白在反应者中升高，包括心脏兰尼碱受体(RY2R)和载脂蛋白C(APOC4；图4C)。

此外，蛋白质组学数据的独特通路分析显示(QIAGEN)，调节胆固醇转化为胆汁酸的核受体、肝X受体(LXR)和法尼醇X受体(FXR)在反应者与无反应者中的增加不同。LXR在补充AX期间上调，FXR控制蛋白的表达发生显著变化(LXR，p=1.59×10-33；FXR，p=2.49×10-34)。在整个队列中没有差异的临床甘油三酯在反应者补充期间较低(p=0.0164)。最后，我们从饮食期刊中发现，在基线时，膳食蛋白质与纤维的摄入比(p=0.00749)以及总蛋白质摄入量(p=0.0318)在反应者中更高(图4D)。除此之外，总营养摄入量与无反应者没有差异。

因此，膳食蛋白质摄入量较高的参与者可能对AX有更好的胆固醇和降血脂反应。

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图4 相对于无反应者，与强AX胆固醇反应者相关的系统性效应。

NR，无反应者；R，反应者。(A)粪便样本中螺杆菌属和宏基因组基因阿魏酸酯酶在两类中的相对丰度。Y轴是相对于基线的log2倍数变化，p值由Wilcoxon秩和检验确定，FDR校正。(B)在临床血清样本中，比较不同类别之间的总蛋白和甘油三酯。p值由Wilcoxon秩和检验确定，FDR校正。(C)火山图显示反应者组中的蛋白显著增加。X轴是30 g AX时蛋白相对于基线的值，y轴是log2倍数变化。(D)反应者与无反应者的膳食蛋白质与纤维的比例。p值由Wilcoxon秩和检验确定，FDR校正。

6. LCI改变宏基因组并在30g时产生有害反应

与补充AX一样，我们确定了对LCI补充的三种主要纵向反应模式(图5A)。来自每个组学层的分析物/微生物遵循增加的剂量反应(I类；5851/128350分析物)。

微生物组分析显示，产生丁酸盐的梭菌簇XIVa的成员存在剂量反应。它还包括两种双歧杆菌，B. bifidum和B. pseudocatenulatum。

I类细菌生化途径包括己糖醇发酵成乳酸，I类微生物基因家族包括那些参与果糖代谢的微生物基因家族，果糖是菊粉中的主要糖(所有重要基因FDR<0.05；K01193，p=2.51×10−4，F=2.88；K01624，p=0.0101，F=2.04；K02768，p=0.0356，F=1.75；K02769，p=0.00724，F=2.12；K02770，p=0.0322，F=1.77；K10709，p=0.00857，F=2.08；和K19506，p=0.00174，F=2.45)。这组基因家族包括一种用于分解菊粉中糖之间的酯键的糖苷水解酶。

I类簇还包含在补充LCI期间升高但在去除LCI后在冲洗期间不稳定的脂质。对于许多分析物，移除纤维并不会导致清洁“关闭”状态。

同样，对于来自每个组学层的分析物(II类；7724/128350分析物)，菊粉与剂量呈反比关系。在这个簇中，有抗生素基因和木糖同向转运体(所有重要基因FDR<0.05；K19061，p=3.06×10-16，F=10.8；K10673，p=6.91×10-4，F=2.65；K08223，p=0.0391，F=1.72；K08218，p=8.41×10−4，F=2.61；K04343，p=1.31×10−5，F=3.55；和K13252，p=0.0447，F=1.69；K08138，p=0.00128，F=2.51) (图5A)。补充LCI的另一个突出的纵向模式是在30 g时分析物/微生物的峰值(III类；8824/128350分析物)。

从宏基因组来看，尖峰的分类群包括放线菌门，主要由动物双歧杆菌以及Dorea、Lachnospiraceae和Klebsiella属的成员驱动(图5C)。

在该组中，存在与果糖代谢、抗生素生物合成、抗生素抗性基因和群体感应基因相关的基因(所有显著基因FDR<0.05；K16306，p=0.00739，F=2.17；K18333，p=2.03×10-9，F=5.72；K01597，p=2.77×10-4，F=2.86；K18926，p=3.91×10-6，F=3.82；K18900，p=0.00220，F=2.39；K18893，p=4.99×10−4，F=2.72；K18348，p=1.13×10−19，F=14.1；K18214，p=4.91×10−4，F=2.73；K14982，p=1.59×10−5，F=3.50)，后者可能表明密集的细菌物种在过度拥挤的生态位中竞争。

这些基因也可能表明，该组中的细菌包括强大的抗生素生产者，尽管最著名的抗生素生产者链霉菌不包括在被补充的放线菌中。在补充30 g LCI时，与健康状况不佳相关的分析物也很明显。虽然不是全队列范围的反应，但三名参与者的肝酶丙氨酸氨基转移酶(ALT)在30 g时超出正常范围(图5B)。在临床或代谢组学测量中，胆红素和初级胆汁酸均未增加，这表明我们观察到的ALT峰值具有除胆汁淤积以外的病因。

在ALT反应后，参与者迅速从菊粉中移除；因此，如果持续暴露于LCI，他们以后可能会发展为胆汁淤积症。与AX中的LDL类似，我们将ALT升高的参与者(反应者)与没有反应的参与者(无反应者)进行了比较。显著差异包括微生物基因Entericidin B K36148 (p=0.0394；图5E)、克雷伯氏菌属(p=0.0443)、生物膜形成基因K11907(p=0.0393)和蛋白IGHV3-53(p=0.00728)的增加，而在ALT-spike组中流行率较低的是基因胆汁酸-辅酶A连接酶K15868 (p=0.0421；图5D)。

最重要的是，在补充30g时存在显著的细胞因子级联反应，包括细胞因子IL-6 (p=0.0484)、TGF-b (p=0.0359)和VEGF-A (p=0.0456)等，这表明全身炎症反应。同时在较低剂量下细胞因子低于基线(图5F)，表明LCI相关炎症的剂量依赖性效应。具有最大细胞因子峰值的个体不是那些具有ALT峰值的个体，表明对高菊粉压力有两种不同的反应。

此类的相关性表明，细胞因子与Pediococcus pentosaceus、Subdoligranulum variabile、Clostridium ramosum、副流感嗜血杆菌和链球菌属呈负相关(所有FDR<0.05)。有炎症反应的个体内这些微生物的水平较低。

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图5 服用长链菊粉时的系统变化。

(A)来自多组学数据的剂量反应和反向剂量反应途径，由C均值聚类确定。由多元线性回归确定的单个分析物的意义。(B)参与者ZOZOW1T、ZVBQY1N和ZL9BTWF在30 g LCI时都观察到ALT高于正常水平，其中大多数参与者(个体，灰色；平均队列，黑色)显示ALT水平几乎没有变化。误差线是平均值的标准误差。(C)在补充LCI的过程中可以看到每个参与者的双歧杆菌丰度，其中ALT异常值是彩色的，整个队列的平均增加是黑色的。所有其他参与者都是灰色的，所有参与者的平均值是黑色的带有标准误差线。(D)与没有尖峰的人相比，在ALT尖峰者中减少的宏基因组基因：胆汁酸-辅酶A。每个点颜色代表不同的参与者。p值由Wilcoxon秩和检验确定，FDR校正。NC ALT，ALT没有变化。(E) ALT反应者中的Entericidin B增加。p值由Wilcoxon秩和检验确定，FDR校正。(F)与基线相比，服用10 g和20 g LCI时细胞因子减少；然而，在30 g时，细胞因子丰度显著增加。使用单因素方差分析表示显著增加的单个细胞因子(*)。

7. 混合纤维表现出较小的中间表型

摄入多种不同的纤维对人体健康很重要。在我们的队列中，与任何一种单独的纤维相比，混合纤维补充剂产生的显著变化较小，这表明在我们的研究中，单一纤维可能具有最强的效果。

混合纤维补充剂包含AX和LCI，我们观察到许多相同的分析物趋向于与纯纤维相似的剂量依赖性反应。

例如与单独补充AX相比，胆固醇适度降低(低密度脂蛋白，p=0.00351；总胆固醇，p=0.00204；图3B)。此外，与单独的菊粉相比，存在中间细胞因子反应，显著的细胞因子较少，反应幅度较小。因此，与纯纤维相比，我们发现纤维组合的中间表型。

8. 对纤维的个性化反应

尽管在整个队列中观察到了趋势，但每个参与者也表现出对纤维补充的独特反应。如上所述，大多数队列的AX降低了胆固醇，但有些个体没有反应。在另一种纤维LCI中，一些参与者甚至增加了LDL。同时如临床研究中那样可能会出现一系列反应，并且由于微生物组、纤维来源和研究人群的复杂性，纤维研究具有高度可变性。为了系统地评估个体反应，我们使用异常值分析来检测强烈的个体反应。每个人在补充纤维期间都有一些异常的分析物及微生物；然而，有些人的分析物集中在特定的途径中。

有几个有趣的反应，参与者ZOZOW1T在第2周和第3周在混合纤维补充期间出现炎症反应。

在进一步调查临床记录和调查反应后，没有发现参与者在这段时间有临床症状或明显的疾病。这些发现表明，个体的细胞因子和免疫系统可能会在几周内发生巨大变化，而不会出现任何症状或常规临床测试的变化。对细胞因子峰值期间ZOZOW1T中发生变化的代谢物的分析表明能量代谢发生了很大变化。此外，虽然在补充30 g菊粉时对我们队列中的一些成员造成负面健康影响，但参与者ZQFL1P3的瓜氨酸、酚酸和血浆胆汁酸浓度较高，这些通常都与健康的纤维反应有关。这些健康改善通过健康代谢途径(包括泛酸和CoA生物合成以及花生四烯酸代谢)的富集得到证实。因此，这些参与者对纤维补充剂有独特的反应，这可能会为他们的个人健康或微生物组健康提供见解。

讨论

膳食纤维与改善代谢和心血管健康有关，但尚未使用多组学数据集研究了解单一纤维对微生物和代谢组学反应的影响。在调查临床标志物(例如胆固醇和葡萄糖)的研究中，报告的结果有时不一致。使用交叉研究设计和对数千个标志物和微生物途径的深入分析，我们发现单一纤维可以在群体和个体水平上产生显著而不同的反应。

总体而言，AX以剂量依赖性方式改善了脂质谱，降低了LDL、总胆固醇和其他脂质。然而，个体反应各不相同，一些参与者发现胆固醇水平几乎没有变化。那些反应强烈的个体表现出不同的全身反应，包括其宏基因组中更多的酚酸代谢基因和更低的临床甘油三酯。

在LCI补充期间，低剂量显示细胞因子适度减少和通常被认为有益的细菌增加。然而，在补充30g时，一些参与者经历了细胞因子和肝酶ALT的峰值，这表明这种纤维过多可能是有害的。

总体而言，本研究结果表明，纤维的益处取决于纤维类型、剂量和参与者，由纤维、肠道微生物组和宿主之间相互作用产生的一系列因素。这些结果对个性化响应和干预具有重要意义。目前的研究认为来自整个水果和蔬菜的异质纤维对健康是有益的，尽管尚未全面研究它们在发酵能力和其他化学特性方面的差异。在本研究中，混合纤维相对于单一纤维具有中间效应，表明这种特殊的纤维组合没有协同作用。例如纤维混合物显示出与纯化AX相似的胆固醇降低趋势，但程度较小。此外，在补充30 g混合纤维期间，部分细胞因子会出现峰值，类似于LCI，但程度较轻。

几种高纤维食物具有降低胆固醇的作用，本研究表明，这些降低可能是由未精制植物性食物中纤维混合物的个别成分驱动的。当前研究的一些局限性值得注意。我们的混合纤维补充剂中不包含不溶性纤维，这可能会改变可溶性混合纤维的特性。

此外，在我们的研究设计中，混合纤维总是出现在纯化纤维之后，这可能会引入一个混杂变量。然而，我们在每次补充纤维之间包含了一个漫长的清除期，这种情况可能不会发生。此外，我们的研究没有将混合纤维补充剂与天然食品中混合纤维的消耗进行比较。

因此，我们的结果可能会受到食用方式的影响，而全植物食品可能包括其他已知的植物化学物质和营养物质，这些植物化学物质和营养物质可以推动系统生物学朝着其他可能更健康的方向发展。来自多种植物的AX可降低胆固醇，研究假设这是由于AX直接结合肠腔中的胆固醇，帮助胆固醇直接通过消化系统。本研究结果表明AX降低胆固醇与胆汁酸产生增加或胆汁中的其他变化有关。尤其是我们发现在补充AX期间胆汁酸增加。

除了排出胆固醇池外，它们还充当胆固醇代谢的信号分子，结合受体FXR和LXR，控制胆固醇代谢及其转化为胆汁酸。这些受体在我们研究的参与者中优先受到调节，胆固醇降低幅度最大。与这一假设一致，胆汁酸含量与胆固醇和胆固醇酯呈负相关。

在AX补充期间，PCs、PEs、CEs和其他脂质也会减少。

与胆固醇类似，这些脂质以卵磷脂的形式在胆汁中分泌，但不像胆汁酸那样参与肠肝循环。因此，通过肠肝循环的胆汁中的脂质(即胆汁酸)增加，而不通过肠肝循环的脂质(即PEs、PCs和CEs)减少。这种增加的胆汁流量可能是由微生物组驱动的，因为许多胆汁酸与微生物组显著相关。因此，我们发现AX通过改变微生物组，使胆汁酸池多样化和扩大化，增加胆汁流量并改变胆汁成分，这些行为有助于消耗胆固醇池(图6)。此外，尽管胆固醇本身与排便频率无关，但在AX补充组中，一些CEs与排便频率呈负相关。

这表明增加排便的降胆固醇作用可能是由于胆固醇酯直接通过肠道。尽管排便频率增加，但在补充LCI期间CEs不会减少，表明这种现象是AX特有的。因此，我们建议要完全了解膳食纤维降低胆固醇的作用，应该考虑影响胆固醇水平的多种机制，包括胆汁的变化和由微生物产生次级胆汁酸驱动的胆汁酸池。

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图6 观察到的纤维对宿主系统生物学的影响。

绿色分析物表示增加的分析物，红色表示减少的分析物。黑色箭头表示分析物通过身体的运动。AX的假设作用机制。为了进一步了解胆固醇反应，我们将最强的胆固醇反应者与最弱的反应者进行了比较。

微生物群落和基因库发生了变化，包括代谢两种酚酸的宏基因组酶阿魏酸酯酶和对羟基苯甲酸外排质子泵增加。这些酶的变化可能是由于与AX结合的酚酸在肠道微生物发酵后可生物利用被吸收。酚酸本身是疏水分子，已知具有抗氧化特性，并且已知与多酚一起有助于微生物健康茁壮成长。阿魏酸也被认为可以降低小鼠和人类的低密度脂蛋白。因此，菊粉中不存在的酚酸可能会专门选择有助于降低LDL胆固醇和改变脂质分布的微生物。低密度脂蛋白的降低在膳食蛋白质与纤维比例较高的人群中更为明显。

鉴于LDL反应组和无反应组的总纤维摄入量相似，高蛋白饮食的个体可能从膳食纤维补充剂中获益更大。菊粉是一种常用的纤维补充剂，与许多积极的健康结果相关。然而，有研究将小鼠的菊粉消耗与肝损伤联系起来。本研究证实了高剂量菊粉对人体的不利影响，观察到一部分参与者的ALT升高。ALT的增加是已知的肝损伤的潜在标志物，在没有胆汁淤积的情况下发生表明其他机制可能导致这种现象。我们还看到了在补充LCI 30g下诱导的许多炎症和细胞因子标志物(最强烈的IL-6、TGF-b和VEGF-A)，表明这种纤维在较高剂量下会引起炎症。

ALT和细胞因子的峰值在不同的个体中不同，表明个人对高菊粉压力的反应存在差异。有人提出，高剂量的菊粉会导致肠道发酵失调，每天摄入超过20克可能会对健康产生负面影响。然而，人们认为低剂量的菊粉对人体是安全的，并且在低剂量的LCI下，我们看到炎症标志物相对适度减少。

此外，在补充LCI期间，石胆酸减少，双歧杆菌增加，两者都与长期肠道健康有关。

这些研究结果表明，菊粉剂量对于健康益处至关重要，并进一步证明对不同个体健康的影响各不相同。本研究的两个限制是参与者消耗纤维的时间短和参与者人数少。这些限制被收集和分析的大量样本的深层分子和微生物分析所平衡。使用的标准剂量和冲洗分析使我们能够跟踪不同纤维的剂量反应效应以及它们的作用持续的动力学。参与者的数量很少，但交叉的纵向设计使我们能够跟踪每种纤维对同一参与者的影响。综上所述，本研究阐述了两种流行的纯化膳食纤维补充剂LCI和AX的全身作用。

研究结果包括

(1)发现负责阿拉伯木聚糖代谢的AX糖苷水解酶，

(2)发现在我们的人群中单一纤维比混合纤维具有更强的作用，

(3)血浆胆汁酸增加，纤维不会消耗胆汁酸，

(4)高剂量LCI会增加人体肝损伤的风险，

(5)补充LCI会引起人体炎症，

(6) AX的全脂类降血脂效果，特别是PCs、PEs和CEs，

(7)补充纯化纤维后微生物多样性降低，以及(8)对纯化纤维的个性化反应，这对于理解个性化营养至关重要。

本研究结果表明，两种纤维的生理、微生物和分子效应差异很大。此外，本研究结果展示了使用由微生物组介导的靶向纤维在可预测的个性化方向上推动健康和系统生物学的广阔前景。

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