评估环境中条件致病菌的风险程度并了解其传播途径是公共健康中最为重要的环节之一。之前研究虽然已经发现针对特定疾病的微生物标记，并建立基于微生物组的诊断方法，但对复杂微生物组群落致病性的全面综合量化（例如，致病菌总体含量、致病菌类型、疾病类型等），仍然缺乏高效的生物信息分析手段。此外，微生物组研究通常以整体菌群作为考察对象，会掩盖菌群中有特殊功能的子类群（比如条件致病菌）的独特功能。因此亟待开发和完善相关生物信息方法以解决上述问题。

2022年1月10日，Journal of Genetics and Genomics 在线发表青岛大学苏晓泉教授团队题为“Comprehensive understanding to the public health risk of environmental microbes via a microbiome-based index”的研究论文。该研究开发的生物信息工具MIP 从人体条件致病菌角度考察微生物组多样性和致病性，并从微生物组大数据层面揭示条件致病菌分布情况。

https://doi.org/10.101‍6/j.jgg.2021.12.011

条件致病菌指数 （Microbial index of pathogenic bacteria，MIP) 工具中包含一个由人工收集、整理和维护的“致病菌-疾病”关系网络，以及由167,641条全长16S rRNA 基因组成的参考序列数据库（其中18,389条来自条件致病菌）。通过检测菌群中条件致病菌，MIP能够评估菌群的总体风险程度，并推断出由条件致病菌所引起的疾病和人体易感器官等信息。

该研究利用MIP工具对某医院新院区启用前后的环境菌群致病性进行评估和对比，揭示室内条件致病菌以环境为中介的“人-环境-人”传播途径。尽管医护人员与住院患者之间身体和环境菌群结构有明显差异，却有极为相似的致病菌构成和疾病风险，这是使用常规菌群多样性分析难以发现的。此外，科研人员利用MIP工具对微生物组搜索引擎（Microbiome Search Engine, MSE）中收录的超过26万个人体和环境样本分析得出，室内环境和食物中存在较高条件致病菌风险，而自然环境中的条件致病菌水平极低，且昆虫等非哺乳动物表现出比哺乳动物更高的致病菌携带风险。上述结果也为理解全球范围内致病菌的组成和分布提供启示。

利用条件致病菌的菌群结构评估环境微生物风险

A, B：医院开放前后的微生物风险评估分析；C：条件致病菌在医院中的潜在传播途径；D, E：医院中整体菌群和条件致病菌菌群的多样性分析；F, G：不同人体和环境样本的条件致病菌指数。

中国科学院青岛生物能源与过程研究所孙政博士和刘旭东为该论文共同第一作者，苏晓泉教授为通讯作者。相关工作得到国家重点研发计划和国家自然科学基金等资助。

引用本文：Zheng Sun, Xudong Liu, Gongchao Jing, Yuzhu Chen, Shuaiming Jiang, Meng Zhang, Jian Xu，Xiaoquan Su. (2022). Comprehensive understanding to the public health risk of environmental microbes via a microbiome-based index. Journal of Genetics and Genomics.

DOI: 10.1016/j.jgg.2021.12.011

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