Nature发布2025 ZOE微生物健康排名：建立肠道微生物健康评价体系
肠道微生物不再是一个模糊的概念，意大利科学家们通过3.4万人的大数据分析，首次给肠道细菌贴上了“好”与“坏”的标签，这可能是精准医疗迈向新阶段的关键一步。
一项发表在《Nature》杂志上的研究首次建立了肠道微生物健康评价体系——“2025 ZOE微生物健康排名”。这项研究整合了五个大型队列的数据，涵盖34,694名美国和英国参与者，是迄今规模最大的肠道微生物与健康关系研究。
研究团队收集了每个人的肠道微生物样本（通过宏基因组测序）、详细的饮食记录、以及一系列健康指标（包括体重指数、血糖、胆固醇、炎症标志物等）。通过机器学习模型分析，他们发现肠道微生物的组成能够准确预测一个人的多项健康指标。
研究方法革新：大规模数据与机器学习结合
传统肠道微生物研究多局限于小样本队列，统计效力不足，且难以克服地域性生活方式和饮食习惯的偏差。这项研究通过整合ZOE PREDICT项目中五个大型队列的数据，实现了研究规模的质的飞跃。
所有样本均通过宏基因组测序，并采用MetaPhlAn 4进行物种级基因组箱水平的分类学分析，确保了数据的一致性和可比性。
研究团队采用机器学习模型评估了肠道微生物组成预测各种宿主指标的能力。结果显示，在五个队列中，微生物组能够一致且准确地预测多种健康指标，包括血糖、胆固醇、甘油三酯和炎症标志物。
这一分析证实了在大规模人群中，微生物组与健康及饮食之间存在广泛且可重复的关联，为后续的物种水平深入分析提供了合理性。
ZOE微生物健康排名：好坏细菌有了明确标准
研究团队从检测到的肠道微生物物种中，筛选出661个常见的物种级基因组箱（SGB），并根据它们与37项健康标志物的关联程度，进行了系统性排名。
排名越接近于0，表示该物种与健康指标的正向关联越强（即“好细菌”）；排名越接近1，则表示负向关联越强（即“坏细菌”）。
研究发现了一个引人深思的现象：在排名最靠前的50种“好细菌”中，有22种是尚未被培养的未知物种，另外24种虽已知但功能未明。这凸显了我们对肠道有益菌的认知还存在巨大空白。
相反，排名最靠后的50种“坏细菌”，大多已有明确命名和研究，例如活泼瘤胃球菌（Ruminococcus gnavus），此前已被发现与肥胖、肠道炎症等不良健康状态相关。
排名验证：与BMI和疾病的显著关联
为确保排名系统的科学性，研究团队进行了多方面验证。他们发现，健康排名与BMI呈强正相关（Spearman’sρ=0.72），即有益菌丰度随BMI升高而下降，有害菌丰度则上升。
通过对另外27个公共队列（涵盖5348人）的荟萃分析证实，健康体重的人比肥胖者平均多携带5种“好细菌”，而肥胖者则比健康体重者多携带2种“坏细菌”。
在疾病关联分析中，研究团队分析了包括结直肠癌、炎症性肠病、2型糖尿病等在内的25种疾病的公开研究数据（共4816个样本）。结果发现，健康对照群体肠道中“好细菌”的数量和总丰度显著高于患病群体，而“坏细菌”则恰恰相反。
饮食干预：可有效改善肠道菌群
最令人振奋的发现，来自于两项饮食干预临床试验（ZOE METHOD和ZOE BIOME研究，共746人）。
研究发现，通过个性化的饮食方案或补充特定的益生元，参与者的肠道中“好细菌”（例如一些产丁酸菌）的丰度显著增加，而“坏细菌”的丰度则明显下降。
在ZOE METHOD研究的个性化饮食干预组中，有46种微生物水平基因组箱的相对丰度发生显著改变，而对照组仅有2种。类似地，在ZOE BIOME研究的益生元干预组中，57种微生物的相对丰度发生显著变化。
关键的是，在两项试验中，饮食干预导致显著增加的微生物其健康排名和饮食排名均显著优于减少的微生物。这证明通过合理的饮食干预，我们可以有方向性地塑造肠道菌群，使其向更健康的状态转变。
研究局限与未来方向
尽管这项研究提供了前所未有的洞察，但作者强调，基于横断面数据，尚不能推断因果关系。需要前瞻性队列研究和干预性临床试验来探索因果机制。
另一个重要发现是，当前商业化益生菌（如乳酸菌）在健康排名中并不占优势。这表明目前市售益生菌产品可能并非最理想的健康促进菌种，未来需要基于新发现开发更有针对性的益生菌。
研究还揭示了肠道微生物研究中存在的巨大知识空白。在排名最有利的50个微生物物种中，大部分是尚未被培养或表征的“未知”物种。这为未来研究指明了方向：需要加强对这些未知有益微生物的培养和功能研究。
这项研究的实际应用前景已经显现。ZOE微生物健康排名可供研究界采用，用于评估特定人类肠道菌群样本是否具有更有利或不利的健康相关物种特征。
未来，进一步探索特定食物与特定肠道微生物及其健康效应的直接联系，有望最终实现真正的“精准营养”——根据每个人的肠道菌群特征，量身定制最有效的饮食方案。
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