《Acta Diabetologica》：A metagenomic study of the gut microbiome in patients with type 2 diabetes mellitus and myocardial infarction
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本研究聚焦于2型糖尿病(DM)患者合并心肌梗死(MI)风险增加的临床难题，探索肠道菌群在其中扮演的角色。研究人员通过宏基因组测序技术，比较了DM+MI患者与单纯DM患者的肠道菌群特征。研究发现，两组患者虽在总体菌群多样性上无显著差异，但在特定菌群分类和代谢功能通路上存在显著差异，并基于此构建了具有良好诊断效能的随机森林模型。这为理解糖尿病相关心血管并发症的肠道微生物学机制提供了新见解，并可能为风险评估和靶向干预提供新的生物标志物。
糖尿病（DM）正日益成为全球性的健康挑战，其相关的心血管并发症是导致糖尿病患者死亡的首要原因。尽管现代医学在心肌梗死（MI）的治疗和二级预防方面取得了显著进展，但糖尿病患者在经历MI后，仍然面临着更高的并发症发生率和更差的长期预后。这不禁让人追问：在传统风险因素之外，是否还存在其他被忽略的“推手”，加剧了糖尿病患者的心血管风险？近年来，一个庞大的“微观宇宙”——肠道菌群，逐渐走入了科学家们的视野。这些寄居在我们肠道内的数以万亿计的微生物，不仅仅是食物的“分解工”，更被认为是调控宿主新陈代谢、免疫反应和疾病易感性的关键参与者。越来越多的证据暗示，肠道菌群的失调（Dysbiosis）与包括2型糖尿病和动脉粥样硬化性心血管疾病在内的多种代谢性疾病密切相关。那么，在糖尿病合并心肌梗死这一高危人群中，肠道菌群是否展现出独特的“指纹”图谱？这些微生物特征，能否成为预测和干预糖尿病心血管风险的“哨兵”或“靶点”？为回答这些问题，一项发表在《Acta Diabetologica》上的研究，为我们揭示了肠道菌群在连接2型糖尿病与心肌梗死之间的可能桥梁作用。
为了探索上述问题，研究人员设计了一项病例对照研究。他们从单一医疗中心（嘉兴市第一医院）招募了患者，并设置了两个比较组：一组是合并心肌梗死的2型糖尿病患者（DM+MI组，n=29），另一组是仅有2型糖尿病的患者（DM组，n=33）。研究采用了严格的排除标准，以最小化药物（如抗生素、益生菌）、近期手术、其他胃肠道疾病等混杂因素的影响。所有参与者均提供了新鲜粪便样本。核心研究方法为宏基因组鸟枪法测序，随后利用一系列生物信息学工具进行数据分析，包括使用fastp进行数据质控，MEGAHIT进行从头组装，CD-HIT构建非冗余基因集，并利用DIAMOND软件比对NR、KEGG、EggNOG和CAZy数据库进行物种与功能注释。统计分析则包括了多样性分析（如PCA、PCoA、NMDS）、差异物种识别（如LEfSe、Wilcoxon秩和检验）以及用于构建预测模型的随机森林算法。
物种组成与丰度分析
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肠道微生物多样性：研究通过主成分分析（PCA）、主坐标分析（PCoA）和非度量多维尺度分析（NMDS）等方法评估了β多样性。结果显示，DM+MI组与DM组在物种水平的整体菌群结构没有显著差异，表明两组间微生物群落总体构成是相似的，尽管存在细微的分离趋势。
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肠道菌群组成的比较分析：尽管整体结构相似，但在具体物种组成上存在差异。韦恩图分析显示，DM+MI组拥有更多独特的菌种（587个 vs. DM组的346个）。LEfSe分析识别出两组间存在显著差异的细菌类群：DM+MI组富集了拟杆菌目（Bacteroidales）、普雷沃氏菌科（Prevotellaceae）和毛螺菌科（Lachnospiraceae）等。Wilcoxon秩和检验进一步确认了多个在组间丰度差异显著的物种，其中差异最大的是血链球菌（Streptococcus sanguinis）。
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基于微生物物种的诊断模型：利用随机森林模型，研究人员基于物种丰度数据构建了预测模型。当纳入重要性排名前10的物种时，模型的预测性能达到最佳，曲线下面积（AUC）为0.868。这些关键物种包括未分类的伯克霍尔德菌属（unclassified Burkholderia）、粪拟杆菌（Bacteroides stercoris）等。
功能水平分析
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功能注释概况：研究对非冗余基因集进行了KEGG（京都基因与基因组百科全书）、COG（直系同源蛋白簇）和CAZy（碳水化合物活性酶数据库）功能注释。在KEGG一级分类中，“代谢”是最富集的类别；在CAZy注释中，糖苷水解酶（GHs）和糖基转移酶（GTs）占主导地位。
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功能差异与预测模型：在功能基因层面，KO（KEGG Orthology）水平的分析显示两组间存在显著差异。研究共鉴定出510个差异显著的KO单元和21条差异显著的KEGG三级通路，包括ABC转运蛋白、群体感应和一般代谢通路等。碳水化合物转运与代谢以及糖苷水解酶活性是最富集的功能类别。同样，基于49个关键KO单元和7条关键KEGG通路构建的随机森林模型，也分别取得了0.885和0.820的AUC值，显示出良好的区分能力。
本研究通过宏基因组学分析，系统揭示了2型糖尿病合并心肌梗死患者肠道菌群的独特特征。结论部分指出，与单纯糖尿病患者相比，DM+MI患者虽然整体菌群多样性无显著差别，但其肠道菌群在特定物种分类和功能基因特征上存在显著差异。这些差异体现在拟杆菌目、普雷沃氏菌科等菌群的富集，以及多达510个KEGG直系同源（KO）单元和21条代谢通路（如ABC转运蛋白、群体感应）的改变上。这些微生物层面的改变，可能通过影响宿主代谢、炎症反应等机制，参与心肌梗死的发病过程。讨论部分进一步阐释了这些发现的意义。例如，在DM+MI组中富集的物种如血链球菌（S. sanguinis），已知具有形成生物膜、促进血小板聚集等毒力因子，可能直接或间接参与心血管病理过程。功能分析则提示，碳水化合物代谢、膜转运（如ABC转运蛋白）和细胞间通讯（如群体感应）等通路的改变，是连接肠道菌群失调与心血管风险的重要功能环节。综合来看，这项研究不仅证实了肠道菌群失调与糖尿病心血管并发症的关联，更重要的是，它成功构建了基于肠道微生物物种和功能特征的预测模型，为糖尿病患者的MI风险早期分层提供了潜在的、非侵入性的生物标志物。这为未来开发针对肠道微生物的精准干预策略（如饮食调整、益生元/益生菌应用）以降低糖尿病患者的心血管风险，开辟了新的理论依据和研究方向。当然，作者也指出了研究的局限性，包括样本量较小、单中心设计、无法确定因果关系等，未来需要更大规模的前瞻性研究和深入的机制探索来验证和拓展这些发现。
