脑肠轴必读综述 | 肠道菌群是如何影响人的情绪疾病呢？（一）
导语
我们先来了解下肠道微生物这个复杂的生态系统的潜力和发展。长期以来，物理学家们一直在寻求一种关于万事万物的理论，一种单一的、假设的、包罗万象的框架，用以解释和联系宇宙的所有物理方面，医学上可能在肠道微生物组中找到了自己的终极理论。
人与微生物组-万物进化的新理论
其实人可以看做一个超级生物体，人肠道中大约有10万亿个细菌存在，数量惊人，肠道细菌数量远远超过我们自己的细胞数量，打个比方，如果看细胞比例，你只有1/2是人，但是如果看基因比例，你只有1%是人。因为我们从父母那里遗传到的基因约20,000个，但是身体中与我们共生的微生物带来的基因是几百万个。
人们很早就知道肠道菌群的存在，但推测这些细菌是共生微生物，即对人类宿主无害但无益的。现在人们认识到，实际上这严重低估了肠道微生物是一个复杂的共生互动的生态系统，几乎会影响所有的人的生理及心理过程。
近年来，大家都对肠道微生物组感兴趣。从心脏病学到肿瘤学，从精神病学到内分泌学，各学科专业人员开始意识到存在于我们肠道中的数以万计的细菌的巨大潜力。微生物组研究在过去20年中经历了爆炸式的发展，并提出了一个新的范例来研究现代生活中的许多常见疾病。事实上，我们的肠道细菌已经涉及所有的疾病状态，包括肥胖、糖尿病、癌症、心脏病、哮喘、过敏、抑郁、自闭症、老年痴呆症等等。许多这些非传染性疾病具有广泛的病理生理学关联，如免疫失调、功能失调的应激反应和生活方式因素，包括饮食、运动和饮酒或吸烟。肠道微生物组的不确定性涵盖了所有这些领域。
当然我们在这里主要讨论关于肠道菌群通过脑肠轴影响一些人心理疾病的一些过程。
那么是怎么发现肠道菌群是影响精神病的一个原因呢？
洛伊德理论在二十世纪初主导了精神病学思维，弗洛伊德假设，未解决的情感复杂会转化为身体疾病，可以解释许多身体状况。当涉及到胃肠道 (GIT) 时尤其如此。肠易激综合征 (Irritable bowel syndrome，IBS) 是功能性胃肠病的原型。虽然这种情况的病因尚不清楚，但众所周知，这种病与精神病共病，特别是抑郁和焦虑的发生率极高（Whitehead et al.2002），提示心理因素有重要的病因学作用。许多常见的无功能性胃肠道疾病也是如此，包括炎症性肠病（IBD） 。双向肠脑轴允许我们的大脑和情绪状态对胃肠稳态和功能的自上而下的影响，以及通过神经、内分泌和免疫系统对大脑功能和行为的自下而上的调节。我们最近逐渐意识到，我们的肠道细菌是这一信号系统中的一个至关重要的节点。
文章重点
肠道微生物组涉及广泛的心理障碍的病理生理过程。临床前研究为我们提供了微生物组促进双向肠道大脑通信机制的关键见解。有许多信号通路参与其中，包括下丘脑垂体肾上腺轴、免疫调节、色氨酸和 5-羟色胺代谢、胆汁酸转化、微生物产生神经活性化合物以及调节内源性大麻素系统。微生物组对许多生理和心理过程的复杂和广泛的干扰，使人们对其治疗抑郁症、焦虑症、自闭症和其他精神疾病的潜力产生了浓厚的兴趣。已有研究表明，患有这种疾病的人的微生物组成与健康对照者有显著差异，尽管该研究还处于初级阶段，但通过使用益生菌、益生元或改变饮食来改变一个人的微生物组的干预性研究可以缓解精神病理症状。
后续的话会持续更新肠道菌群影响心理疾病的机制。以下可以看到目录，欢迎大家关注以及交流讨论。
内容大纲
1.菌群-脑-肠轴----交流的机制
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微生物和应激反应。
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微生物组与免疫。
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微生物组和短链脂肪酸。
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微生物组和神经递质产物。
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微生物组和迷走神经。
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微生物组和血清素。
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微生物组与胆汁酸。
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微生物组和内源性大麻素系统。
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2. 菌群-脑-肠轴：人类研究
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情绪障碍：微生物组特征
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情绪障碍：干预性研究
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焦虑症：微生物组特征
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焦虑症：干预性研究
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精神病障碍：微生物组特征
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精神病障碍：干预性研究
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神经发育障碍：微生物组特征
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神经发育障碍：干预性研究
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微生物组在心理医学上应考虑为排前面的治疗方法？
持续更新中！！！！
重点总结
- 肠道微生物是肠脑轴的关键组成部分。
- 肠道细菌通过多种途径与大脑沟通，包括其中包括下丘脑-垂体-肾上腺轴（HPA轴）、免疫调节、色氨酸代谢以及各种神经活性化合物的产生。
- 患有包括抑郁症、双相情感障碍、创伤后应激障碍和自闭症谱系障碍在内的多种心理疾病的患者，其肠道微生物组表现出明显的组成变化。
- 含有乳酸杆菌和双歧杆菌的益生菌。在健康人群和患者群中均显示了改善情绪、焦虑和认知功能的能力。
未来问题
- 需要进一步阐明肠道细菌影响大脑功能的机制，这可能通过正在进行的动物和人类研究得以阐明。
- 需要特别强调的是，要在当前临床前工作的基础上进一步开展人类研究。这将包括分析特定患者群体中微生物组的组成结构，以及使用益生菌、益生元、粪菌移植和特定饮食调整进行干预性试验。
- 无论从组成还是功能上，都需要对一个正常的微生物组进行更精确的表征，而这可以通过大规模的群体研究来实现。
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