近年来，靶向肠道菌群的调控已成为疾病治疗和健康干预的重要策略之一。然而，在肠道微生态这一复杂系统中，针对特定物种的扰动可能引起整个群落稳态的转变。如何理解和预测这一现象，是微生物组工程的重要科学问题之一。

2026年7月8日，中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室、合成生物学研究所戴磊研究员团队受邀在国际权威期刊Cell Host & Microbe发表题为“Understanding ripple effects in the gut microbiome”的观点文章（Forum article）[1]。文章从系统生物学视角出发，深入阐述了肠道菌群研究中被忽视的“涟漪效应（Ripple Effects）”：在高度互联的肠道微生态系统中，针对单一物种的靶向干预通过复杂的生态互作网络传播，可能引发群落结构与代谢功能的系统性重塑。文章从分子机制与生态机制两个层面系统阐述涟漪效应的形成规律，提出实验与模型相融合的研究范式，为微生物组精准调控提供了新的理论框架。

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原文链接：https://www.cell.com/cell-host-microbe/abstract/S1931-3128(26)00247-7

人体肠道是一个高度复杂且动态变化的微生物生态系统，数万亿微生物通过资源竞争、代谢互养、空间占据以及宿主介导调控等方式形成紧密互联的生态网络。随着菌群移植、益生菌、工程菌、合成菌群、噬菌体等不同的菌群干预技术进入临床研究，人们对肠道菌群的调控手段正在不断拓展。然而，大多数微生物组干预策略主要关注目标物种或功能本身的变化，缺乏对整个群落层面生态响应的系统性评估。由于微生态系统具有非线性、动态性和复杂互作的特征，一个微小的扰动对系统的影响，可以通过复杂的种间互作网络不断扩散，如同一颗小石子投入湖面所造成的涟漪，引发远超预期的群落组成和功能变化（图1a）。作者从分子机制和生态机制两个层面阐述了“涟漪效应”的形成与传播规律：在分子机制层面，扰动在微生物群落中的传播主要依赖于代谢互养、生态位重塑以及宿主介导的微生物互作等过程；在生态学层面，涟漪效应可能由少数关键物种（keystone species）主导，其传播强度取决于种间互作强度、网络拓扑结构等特征。

图1：微生物互作网络引发的涟漪效应

为实现对肠道菌群进行系统生物学层面的精准预测与调控，作者提出了实验与模型互相融合的研究范式：一是发展以噬菌体及其裂解酶等为代表的精准干预技术，二是建立人工智能驱动的群落响应预测模型。研究人员通常利用自下而上构建的合成菌群，通过物种移除实验结合多组学时间序列分析，解析特定成员缺失所引发的群落响应。然而，合成菌群与天然菌群在物种复杂度、生态冗余性和宿主关联性等方面仍存在差异，难以完全模拟复杂生态系统。因此，在实验技术方面，需要开发能够在复杂群落中精准移除特定微生物的新方法，例如噬菌体[2]、噬菌体裂解酶[3]等（图1b）。通过对复杂菌群中的特定微生物实施精准扰动，有望解析扰动在肠道菌群生态网络中的传播过程，构建“扰动—响应”的定量映射关系。在预测模型方面，通过神经元微分方程等人工智能方法，学习微生物群落的组装规律[4]，进而预测物种移除或环境扰动对群落组成和功能的影响[5]（图1c）。

未来，“涟漪效应”的理解将重塑微生态干预的思路。基于高通量实验数据和人工智能方法，微生物组工程有望实现从针对单一物种的干预，转变为对复杂微生物群落结构和功能的精准预测和调控。

中国科学院深圳先进技术研究院定量合成生物学全国重点实验室/合成生物学研究所戴磊研究员为本文的通讯作者，课题组的左文龙副研究员为第一作者。研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、深圳市医学研究专项资金以及深圳合成生物学创新研究院等项目的资助。

[1] Zuo, W et al. Understanding ripple effects in the gut microbiome, Cell Host & Microbe (2026)

[2] Shen, J. et al. Large-scale phage cultivation for commensal human gut bacteria. Cell Host & Microbe 31, 665-677.e7 (2023).

[3] Liu, H. et al. Exploring functional insights into the human gut microbiome via the structural proteome. Cell Host Microbe 34, 167-185.e9 (2026).

[4] Wang, X.-W. et al. Identifying keystone species in microbial communities using deep learning. Nat Ecol Evol 8, 22–31 (2024).

[5] Wu, L. et al. Data-driven prediction of colonization outcomes for complex microbial communities. Nat Commun 15, 2406 (2024)