中国发表 | 全球肠道微生物组图谱揭示炎症性肠病流行病学分期特异性特征
中国发表 | 全球肠道微生物组图谱揭示炎症性肠病流行病学分期特异性特征的核心信息是什么?
炎症性肠病(IBD)的全球流行率持续上升,但其与肠道微生物生态系统演变之间的关联尚未在人群尺度上得到系统阐释。近日, 中国医科大学附属第一医院消化内科戴聪教授 及其研究团队 于国际顶刊 Cell Reports Medicine 发表了一项大规模整合性基础研究,整合全球公开微生物组数据,构建了基于IBD流行病学分期的微生物组图谱框架。 研究设计 研究纳入 2...
炎症性肠病(IBD)的全球流行率持续上升,但其与肠道微生物生态系统演变之间的关联尚未在人群尺度上得到系统阐释。近日, 中国医科大学附属第一医院消化内科戴聪教授 及其研究团队 于国际顶刊 Cell Reports Medicine 发表了一项大规模整合性基础研究,整合全球公开微生物组数据,构建了基于IBD流行病学分期的微生物组图谱框架。 研究设计 研究纳入 245,627 份微生物组谱,其中 117,799 份16S rRNA扩增子样本覆盖 70个国家 ,依据GBD 2012–2021年IBD发病率与患病率划分为三个流行病学阶段(stage 1:25国;stage 2:29国;stage 3:16国)。 属于「拓麦精要」分类。 关键词:炎症性肠病。 本文由 TalkMED 拓麦医学编辑团队审核发布,内容来源清晰、引用完整,符合平台编辑方针和利益冲突披露政策。
本文核心问答
Q1: 该研究的关键数据和临床意义是什么?
同时整合 6个鸟枪法宏基因组队列 (n=2,861,含IBD 2,065例、健康对照796例)及 32,152 份宏基因组用于菌株水平系统发育分析。β多样性分析显示,三个阶段样本在Aitchison MDS空间中形成可区分的聚类(Davies-Bouldin指数=13.26,p<4×10⁻⁶),PERMANOVA提示分期解释了0.51%的总变异(F=10.94,p=0.005)。19菌属微生物炎症风险评分(MIRS)的诊断与预测价值 通过随机森林算法,从21个IBD相关菌属中筛选出 19个核心菌属 构建微生物炎症风险评分(MIRS): ▸ 区分IBD与健康对照的 AUC=0.92 (验证集n=857),优于纳入全部110个菌属的模型(AUC=0.87) ▸ 仅含年龄与国家的模型AUC为0.66,提示19菌属的判别力独立于人口学因素 ▸ 留一国家/留一BioProject交叉验证的平均AUC均为0.73 在国家层面,MIRS与总体IBD发病率/患病率无显著关联,但在 stage 3高负担国家 中,MIRS与IBD患病率呈正相关(Pearson r=0.54,p=0....
Q2: 这篇文章的来源和作者资质如何?
参考文献DOI:10.1016/j.xcrm.2026.102974。发布于2026-08-12。
Q3: 本文涉及哪些核心医学术语和研究方向?
本文围绕「中国发表 | 全球肠道微生物组图谱揭示炎症性肠病流行病学分期特异性特征」主题,涉及炎症性肠病等核心术语和研究方向。研究方法方面,统计分析采用方差分析、异质性检验、通路富集分析等方法。
Q4: 该研究采用了什么研究设计和方法?
本研究采用基因组学研究设计。
关键词:
通讯作者:
Cong Dai, Department of Gastroenterology, First Hospital of China Medical University, Shenyang, Liaoning, China.
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供稿:Meredith
校对:Joy
美编:Vanessa

声明:
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原文来自
Zhai J, Li Y, Liu J, et al. Global gut microbiome atlas identifies epidemiologic-stage-specific signatures in inflammatory bowel disease. Cell Rep Med. Published online August 10, 2026. doi:10.1016/j.xcrm.2026.102974
#IBD:Inflammatory Bowel Disease,炎症性肠病
#MIRS:Microbial Inflammatory Risk Score,微生物炎症风险评分
本文研究方法与设计类型
本研究采用基因组学研究设计。统计分析采用方差分析、异质性检验、通路富集分析等方法。
引用格式:中国发表 | 全球肠道微生物组图谱揭示炎症性肠病流行病学分期特异性特征. 发布日期:2026-08-12. 来源:TalkMED拓麦. URL: https://portal.talkmed.com/news/4468 参考DOI: https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2026.102974
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