编译：Sunshine，编辑：小菌菌、江舜尧。
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越来越多的证据表明，肠道微生物群可以调节代谢稳态，从而可能影响妊娠期糖尿病（GDM）的发生发展。然而，在妊娠期糖尿病中，肠道微生物群及其相关代谢物是否改变以及如何改变还不确定。
论文ID
实验设计
主要内容
在这项研究中共纳入59例妊娠期糖尿病患者和48例HC患者。两组的平均年龄或体重指数无显著差异。妊娠12周时，GDM组的空腹血糖（FBG）水平高于HC组。此外，妊娠24-28周时，妊娠期糖尿病组的空腹血糖、口服葡萄糖耐量试验后1小时和2小时的血糖水平显著高于对照组。其余变量如新生儿体重、分娩孕周和取样等没有组间差异。妊娠24、30、37周时两组胎儿超声检查的主要指标如双顶径、头围、腹围无明显差异。有趣的是，与HCs组相比，妊娠37周时GDM母亲的胎儿股骨长度略短。
2 妊娠期糖尿病母体微生物多样性和组成改变
本研究采用16S rRNA基因测序方法，对妊娠期糖尿病（GDM）和妊娠健康对照（HCs）患者的微生物组成进行了比较。在107个粪便样本中识别出4880685个高质量的读数，平均长度为412.39。这些读数可以归类为1309个细菌OTU。GDM组和HC组共享1057个OTU，而GDM和HC组分别独有125个和127个OTU（图1a）。然后研究人员比较了两组间的α多样性指数。发现与HC相比，GDM患者的系统发育多样性（PD）指数较低（图1b）。相比之下，Shannon、Chao和Ace指数在两组之间没有差异（图1c-e）。为了探讨妊娠期糖尿病患者和HC患者的微生物组成是否不同，进行了β多样性分析。为了直观地显示两组之间的分离，进行了主成分分析（PCA）。发现GDM组和HC组的总体微生物组成显著不同（图2a）。
图1 与HC相比，GDM的系统发育多样性（PD）指数更低。（a）维恩图显示，两组共检出1309个OTU中的1057个，其中125个和127个OTU分别是妊娠期糖尿病和HC所特有的。（b）α系统发育多样性分析表明，妊娠期糖尿病组的系统发育多样性（PD）指数低于对照组。（c-e）其余三项指标（Shannon、Chao、Ace）两组间差异无统计学意义。
3 区分妊娠期糖尿病和HC的微生物特征
用于区分GDM和HC的微生物特征，LEFSE被用来识别区分GDM和HC的关键肠道微生物。总共确定了18个不同的OTU（图2b）。与HC相比，GDM患者存在9个丰富的OTUS和9个缺失的OTUS和反刍球菌科，其中9个OTUS主要属于乳头菌科，而缺失的OTUS主要来自肠杆菌科。这18种不同的OTU主要属于细菌门（13/18，72.2%）和变形杆菌（3/18，16.7%）。
4 妊娠期糖尿病孕妇粪便和尿液代谢特征改变
由于肠道微生物区系调节宿主的代谢途径，使用基于GC-MS的代谢组学方法来比较GDM受试者和HC患者的代谢特征。妊娠期糖尿病患者的大便和尿液代谢特征与HC组明显不同（图2c-d）。所有这些代谢物都主要参与氨基酸代谢（图3a）。在尿样中，GDM组和HC组之间有15种代谢物不同。与HCS相比，妊娠期糖尿病患者的特征是3种上调的代谢物和12种下调的代谢物（图3b）。功能聚类分析表明，这些尿代谢物与氨基酸和碳水化合物代谢相关。大便和尿液代谢分析表明，妊娠期糖尿病以宿主氨基酸和碳水化合物代谢紊乱为特征。
图2 与HC相比，GDM的肠道微生物和代谢特征。（a）在OTU水平，主成分分析（PCA）显示妊娠期糖尿病患者和HCS患者之间微生物组成的区别趋势。（b）利用线性判别分析，确定了18个差异OTU对两组之间的差异。（c-d）PLS-DA分析结果显示GDM组与HCS组的大便、尿液代谢特征有显著差异。
图3 妊娠期糖尿病患者粪便和尿液样本中代谢产物的改变。（a）引起两组间差异的4种粪便代谢物的相对丰度。与HCS相比，妊娠期糖尿病患者具有2个上调代谢物（红色）和2个下调代谢物（黑色）的特征。这些代谢物主要参与氨基酸代谢。（b）与HCS相比，妊娠期糖尿病患者有3个尿液代谢物上调（红色）和12个尿液代谢物下调（黑色）。这些改变的尿代谢物主要属于碳水化合物和氨基酸代谢。
5 妊娠期糖尿病母体血糖值和胎儿体格特征与母体肠道细菌改变的关系
为进一步探讨妊娠期糖尿病主要临床指标与肠道菌群改变的潜在相关性，进行了相关分析。总体而言，包括妊娠12周的空腹血糖（FBG）值，以及妊娠24-28周的OGTT后1小时和2小时的空腹血糖（FBG）值在内的4个血糖值与一组细菌性OTUS均显示出显著的相关性（图4）。例如，2个细菌OTU（肠杆菌科_OTU 123和反刍球菌科_OTU 93）呈负相关，1个细菌OTU（反刍球菌科_OTU229）与妊娠12周时的空腹血糖水平呈正相关。这一发现表明，这种微生物对妊娠期糖尿病具有潜在的预测价值。此外，妊娠24-28周时，2个OTU（229,992）和2个OTUS（253,511）与空腹OGTT血糖值呈负相关；3个OTU（247,672和992）与OGTT后1h血糖呈正相关，1个OTU（253）与OGTT后2h血糖呈负相关（图4）。结果表明，乳酸菌_OTU 645与妊娠30周胎儿B超的腹围、股骨长、双顶径、头围等四项指标呈显著正相关，与胎儿腹围、股长、双顶径、头围呈显著正相关，与胎龄呈显著正相关。重要的是，这些发现表明肠道菌群失调与孕妇血糖值和胎儿超声测量的胎儿身体特征高度相关。
图4 血糖值、胎儿超声指数和肠道细菌改变之间的关系。20项临床指标的Spearman等级相关系数和18个肠道细菌OTU的热图随年龄和BMI调整。妊娠12周（空腹血糖水平）和24-28周（OGTT）的不同血糖值与一组细菌性OTU呈显著正相关，其中两种OTU属于乳螺科。此外，一些细菌性OTU与妊娠30周胎儿的腹围、股骨长度等超声指标也呈正相关。棕色方块和蓝色方块分别表示正关联和负关联。
6 母体肠道细菌、粪尿代谢物和血糖水平改变的共生网络分析
为了探索肠道细菌、粪便代谢物和血糖值变化之间潜在的相互作用，基于Spearman相关分析构建了一个共生网络。我们发现，来自肠杆菌科和乳螺科的细菌OTUS与碳水化合物和氨基酸代谢相关的粪便和尿液代谢物形成了很强的共生关系（图5）。与碳水化合物代谢相关的代谢物与与氨基酸代谢相关的代谢物也具有很强的相关性。例如，海藻糖与碳水化合物和氨基酸代谢物广泛相关，是这个共表达网络中两条代谢途径之间的重要节点。其他代谢物和细菌Lachnospiraceae_OTU247与妊娠12周的空腹血糖（FBG）和妊娠24~28周的OGTT血糖呈正相关。这些发现表明，肠道微生物和宿主代谢物的改变在妊娠期糖尿病中形成了协同和节点共存网络（图5）。
图5 由妊娠期糖尿病患者与HCS患者不同细菌OTU、粪便和尿液代谢物的相对丰度以及血糖值构成的共生网络。节点的大小表示这些变量的折叠变化（GDM相对于HC）。红点和蓝点分别表示妊娠期糖尿病受试者相对于HCS变量的相对丰度增加和减少。节点之间的边缘表示Spearman的负（浅蓝色）或正（浅红色）相关性，边缘厚度表示p值的范围（p<0.01）。缩写：空腹血糖，FBG；口服葡萄糖耐量试验，OGTT。
7 微生物和代谢标志物能较高准确率区分GDM和HC。
随机森林分析被用来探索微生物和代谢标志物是否可以用来区分GDM和HCs。研究发现，关键细菌OTU、尿液代谢物或粪便代谢物的单个标志板可以区分妊娠期糖尿病和HC，曲线下面积（AUC值）在0.843到0.907之间（细菌：肠杆菌科_OTU123和肠球菌科_OTU253，AUC值=0.858；尿代谢物：海藻糖和3-脱氢莽草酸，AUC值=0.907；粪便代谢物：5-羟基吲哚乙酸和缬氨酸，AUC值=0.843。此外，还发现由这六个生物标志物组成的组合标记小组比单独使用任何一个小组都能更有效地区分妊娠期糖尿病和HC（AUC=0.957）（图6b）。本研究还计算了这种联合标记物的阳性预测值和阴性预测值，因为这些诊断敏感性和特异性指标通常用于临床实践。结果发现，该组合标记板可以区分妊娠期糖尿病和肥厚性心脏病，阳性预测值为82.6%，阴性预测值为94.7%。这些标记板的诊断性能也通过10倍交叉验证进行了验证（图6a-b），证实了它们对GDM诊断的普适性。
图6 区分妊娠期糖尿病患者和HC的微生物和代谢标志物。（a）随机森林分析用于量化生物标志物面板的诊断性能。单项标志物组合可区分妊娠期糖尿病和慢性丙型肝炎患者。（b）包括这6个标记物的组合标记物比单独的微生物或代谢标记物具有更强的诊断性能。括号中的正确率是通过10次交叉验证计算出来的；误差值反映了正确率的标准差。
结论
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