根据体能状况表征肠道菌群特征及其对肠道健康的影响 (MICROPEPS)
肠道微生物组宏基因组特征与身体适应性的关联及其对肠道健康的影响分析
肠道菌群由栖息在消化道的所有微生物组成,在多种内在和外在因素的影响下,在整个生命周期中不断演化。 在健康状态下,菌群保持稳定、具有恢复力,并与宿主维持共生关系。 相反,菌群失调指微生物组成和功能的改变,这与炎症性肠病(IBD)等疾病有关。 与健康个体相比,IBD(包括克罗恩病和溃疡性结肠炎)与菌群紊乱相关,导致肠道屏障完整性受损并激活局部炎症通路。
越来越多的证据也表明,运动员的肠道菌群与缺乏运动的个体不同,显示出更高的微生物多样性和更高浓度的短链脂肪酸(SCFAs)。 在此背景下,本临床研究旨在描述从缺乏运动的个体到具有高或极高能量需求的精英运动员这一连续范围内的肠道菌群细菌宏基因组特征。 该项目的最终目标是确定特定的肠道菌群组成和功能特征是否与不同水平的运动能力相关,并建立一个粪便菌群生物库,以供未来肠道健康研究之用。
研究概览
详细说明
肠道微生物群包括栖息在消化道中的所有微生物——细菌、病毒和真菌。 定植始于出生,并在饮食、抗生素使用、睡眠、压力、体力活动、环境因素暴露以及年龄、性别和种族或迁徙背景等多种因素影响下,在整个生命周期中不断演变(Hou等人,2022年)。
这种微生物生态系统为其宿主执行多种基本功能,包括消化和营养吸收、免疫调节以及抵御病原体(Estaki等人,2016年)。 通过发酵复杂碳水化合物,特别是人类酶无法消化的膳食纤维,某些细菌会产生短链脂肪酸(SCFAs),主要是丁酸盐、丙酸盐和乙酸盐。 这些代谢物在维持肠道屏障完整性和结肠细胞的能量代谢中发挥着关键作用(Estaki等人,2016年)。
当微生物组成或功能发生改变时,无论是在多样性、相对比例还是代谢途径方面,都会出现菌群失调状态。 这种不平衡在各种病理状况中经常被观察到,并与糖尿病、某些癌症、动脉粥样硬化、哮喘、炎症性肠病(IBD)甚至抑郁症等疾病的发展相关(Hou等人,2022年)。
IBD包括克罗恩病(CD)和溃疡性结肠炎(UC)。 虽然CD的特征是整个胃肠道的不连续病变,但UC涉及结肠的连续和浅表炎症。 这些病理影响全球人口的0.3-0.5%(Ng等人,2017年)。 大量研究表明,IBD患者与健康个体之间的微生物群组成存在显著差异(Oligschlaeger等人,2019年),导致肠道屏障功能受损(Qiu等人,2022年)。
同时,越来越多的证据表明,体力活动活跃个体的肠道微生物群与久坐人群不同(Estaki等人,2016年;Clarke等人,2014年;Barton等人,2017年;Mohr等人,2020年)。
最近,我们的实验室对50名志愿者的肠道微生物群进行了表征,范围从久坐个体到具有高(精英足球运动员)和极高(精英自行车手)运动能力的精英运动员(EXOMIC,NCT05220657)。 我们的数据显示,运动能力影响肠道微生物生态和粪便SCFA水平,与饮食无关。 有趣的是,具有极高运动能力的个体显示出微生物多样性、密度和功能途径丰度降低,这引发了一个问题:这样的微生物生态系统是否对宿主能量代谢和运动表现有益。 通过使用我们队列中人类供体的FMT对经抗生素处理的小鼠进行实验,我们进一步证明,与运动能力相关的供体微生物群会影响受体小鼠的胰岛素敏感性和肌肉糖原储存,突出了运动相关肠道微生物群在塑造宿主代谢反应中的关键作用(Martin等人,2025年)。
在此背景下,这项临床研究旨在表征从久坐个体到具有高或极高能量需求的精英运动员这一连续范围内的肠道微生物群的细菌宏基因组,并确定特定的肠道微生物群组成和功能谱是否与不同水平的运动能力相关。 该项目的最终目标是为未来的肠道健康研究创建一个粪便微生物群生物库。
MICROPEPS临床方案是一项前瞻性、单中心、比较性和最小干预性研究。 本方案中不会测试任何药物、医疗器械或产品。 该研究将在Exermove平台(M2S实验室)进行,以评估活跃、训练有素和高度训练的耐力男性的运动能力和肠道微生物群的宏基因组特征。 参与者将参加三次实验室访问:
- 纳入访问:人体测量、饮食和体力活动问卷。 参与者随后将收到一个粪便收集套件,用于在七天内收集并寄送粪便样本。
- 第二次访问:增量自行车测试以确定VO₂max。
- 第三次访问:空腹条件下的代谢评估,在休息和亚最大运动期间进行。
这些测试期间测量的代谢参数(例如,VO₂max、有氧和无氧阈值下的功率输出、最大碳水化合物和脂质氧化)将与从粪便样本获得的宏基因组鸟枪法数据相关联。
此外,该研究将建立一个按运动能力分层的供体粪便微生物群生物库。 通过使用粪便微生物群移植结合DSS诱导的结肠炎的小鼠模型,最终目标是确定供体运动能力和肠道微生物生态系统如何影响炎症反应和肠道通透性。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Britanny
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Bruz、Britanny、法国、35170
- University Rennes 2 - Laboratory "Movement, Sport and health Sciences"
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准:
- 男性参与者
- 年龄在18至30岁之间(含)
- 体重指数(BMI)在18至25 kg/m²之间(含)
- 无胃肠道疾病史,包括炎症性肠病
- 不吸烟者
- 具有规律的肠道传输(每天或隔天排便1-2次),无反复发作的腹泻或便秘
- 已提供自由、知情且书面的参与研究同意书
训练状态:
- 低至中等活跃受试者:每周进行2至4小时的中等至剧烈体力活动(VO₂max在40至50 mL·min⁻¹·kg⁻¹之间)。
- 训练有素的受试者:每周进行5至7小时的规律耐力训练至少一年(VO₂max在50至65 mL·min⁻¹·kg⁻¹之间)。
高度训练受试者:每周至少进行10小时的结构化耐力训练,每天或每天两次训练(VO₂max大于65 mL·min⁻¹·kg⁻¹)。
排除标准:
- 心血管疾病史
- 存在代谢紊乱(例如糖尿病)
- 过去3个月内使用过抗生素、抗真菌或抗寄生虫药物,或计划在研究参与期间使用
- 研究前7天内使用过益生元和/或益生菌补充剂,每日提供≥10⁸ CFU或微生物
- 目前使用慢性疼痛管理药物,包括扑热息痛、血管扩张剂、顺势疗法治疗或剂量>500 mg/天的阿司匹林
- 同时参与另一项涉及人类受试者的临床研究,或近期参与过先前研究且排除期尚未结束
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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低至中度活动受试者
V̇O₂max:40-50 毫升/分钟/公斤
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参与者将在自行车测力计上进行此项测试。
在整个测试过程中将持续测量气体交换,并在达到最大耗氧量前定期采集血乳酸样本。
在空腹状态下,进行25分钟的次最大运动试验(使用自行车测功计)。在整个测试过程中测量气体交换,并定期采集血乳酸样本。
将收集粪便样本,以便(1)进行宏基因组和代谢组学分析,以表征肠道微生物群的组成和功能,以及(2)创建粪便生物库,用于未来涉及小鼠粪便微生物群移植的研究。
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经过培训的受试者
V̇O₂max:50-65 毫升/分钟/公斤
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参与者将在自行车测力计上进行此项测试。
在整个测试过程中将持续测量气体交换,并在达到最大耗氧量前定期采集血乳酸样本。
在空腹状态下,进行25分钟的次最大运动试验(使用自行车测功计)。在整个测试过程中测量气体交换,并定期采集血乳酸样本。
将收集粪便样本,以便(1)进行宏基因组和代谢组学分析,以表征肠道微生物群的组成和功能,以及(2)创建粪便生物库,用于未来涉及小鼠粪便微生物群移植的研究。
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训练有素的受试者
V̇O₂max > 65 ml/min/kg
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参与者将在自行车测力计上进行此项测试。
在整个测试过程中将持续测量气体交换,并在达到最大耗氧量前定期采集血乳酸样本。
在空腹状态下,进行25分钟的次最大运动试验(使用自行车测功计)。在整个测试过程中测量气体交换,并定期采集血乳酸样本。
将收集粪便样本,以便(1)进行宏基因组和代谢组学分析,以表征肠道微生物群的组成和功能,以及(2)创建粪便生物库,用于未来涉及小鼠粪便微生物群移植的研究。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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肠道微生物群组成(α-多样性)
大体时间:第1周
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主要结局指标将是通过从每位参与者收集的粪便样本评估的α多样性(即香农指数)。该指数将作为检测与训练状态和有氧运动表现关键参数相关的肠道微生物群重构的主要标准。 在根据标准化表现量表将连续定量变量转换为离散变量后,我们将通过比较统计分析(根据数据分布选择参数或非参数方法)评估定义组间在α多样性上是否存在统计学差异。 该方法旨在揭示肠道微生物生物多样性、训练状态与有氧运动表现之间的关联,更广泛的目标是探索可能对肠道健康有益的微生物特征。 |
第1周
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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β多样性(即样本间的差异)
大体时间:第一周
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旨在确定肠道微生物群的β多样性(即样本间的差异)是否能够根据有氧运动表现的关键变量(例如最大摄氧量、碳水化合物和脂质氧化、通气阈值1和2)对参与者进行分类,从而区分不同组别。
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第一周
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建立粪便生物样本库
大体时间:第1周
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为使用小鼠肠道炎症模型进行未来功能分析,建立一个粪便生物样本库。
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第1周
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Frédéric DERBRE, PhD、Laboratory of Movement, Sport and health Sciences (M2S)
出版物和有用的链接
一般刊物
- Clarke SF, Murphy EF, O'Sullivan O, Lucey AJ, Humphreys M, Hogan A, Hayes P, O'Reilly M, Jeffery IB, Wood-Martin R, Kerins DM, Quigley E, Ross RP, O'Toole PW, Molloy MG, Falvey E, Shanahan F, Cotter PD. Exercise and associated dietary extremes impact on gut microbial diversity. Gut. 2014 Dec;63(12):1913-20. doi: 10.1136/gutjnl-2013-306541. Epub 2014 Jun 9.
- Martin D, Bonneau M, Orfila L, Horeau M, Hazon M, Demay R, Lecommandeur E, Boumpoutou R, Guillotel A, Guillemot P, Croyal M, Cressard P, Cressard C, Cuzol A, Monbet V, Derbre F. Atypical gut microbial ecosystem from athletes with very high exercise capacity improves insulin sensitivity and muscle glycogen store in mice. Cell Rep. 2025 Apr 22;44(4):115448. doi: 10.1016/j.celrep.2025.115448. Epub 2025 Mar 27.
- Mohr AE, Jager R, Carpenter KC, Kerksick CM, Purpura M, Townsend JR, West NP, Black K, Gleeson M, Pyne DB, Wells SD, Arent SM, Kreider RB, Campbell BI, Bannock L, Scheiman J, Wissent CJ, Pane M, Kalman DS, Pugh JN, Ortega-Santos CP, Ter Haar JA, Arciero PJ, Antonio J. The athletic gut microbiota. J Int Soc Sports Nutr. 2020 May 12;17(1):24. doi: 10.1186/s12970-020-00353-w.
- Barton W, Penney NC, Cronin O, Garcia-Perez I, Molloy MG, Holmes E, Shanahan F, Cotter PD, O'Sullivan O. The microbiome of professional athletes differs from that of more sedentary subjects in composition and particularly at the functional metabolic level. Gut. 2018 Apr;67(4):625-633. doi: 10.1136/gutjnl-2016-313627. Epub 2017 Mar 30.
- Qiu P, Ishimoto T, Fu L, Zhang J, Zhang Z, Liu Y. The Gut Microbiota in Inflammatory Bowel Disease. Front Cell Infect Microbiol. 2022 Feb 22;12:733992. doi: 10.3389/fcimb.2022.733992. eCollection 2022.
- Oligschlaeger Y, Yadati T, Houben T, Condello Olivan CM, Shiri-Sverdlov R. Inflammatory Bowel Disease: A Stressed "Gut/Feeling". Cells. 2019 Jun 30;8(7):659. doi: 10.3390/cells8070659.
- Estaki M, Pither J, Baumeister P, Little JP, Gill SK, Ghosh S, Ahmadi-Vand Z, Marsden KR, Gibson DL. Cardiorespiratory fitness as a predictor of intestinal microbial diversity and distinct metagenomic functions. Microbiome. 2016 Aug 8;4(1):42. doi: 10.1186/s40168-016-0189-7.
- Hou K, Wu ZX, Chen XY, Wang JQ, Zhang D, Xiao C, Zhu D, Koya JB, Wei L, Li J, Chen ZS. Microbiota in health and diseases. Signal Transduct Target Ther. 2022 Apr 23;7(1):135. doi: 10.1038/s41392-022-00974-4.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
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首次发布 (实际的)
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最后更新发布 (实际的)
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