5月25日下午，茶歇之后，开启了“如何识别肺炎”版块的下半场。

该部分的第一位讲者是来自北京大学医学部基础医学院的姜长涛教授，他以《肠道菌源酶：开辟免疫相关代谢性疾病干预的新路径》为讲题，为我们详细介绍了其科研团队在肠道菌群中的研究成果。肠道菌群与代谢性疾病密切相关，靶向菌群治疗代谢性疾病均为整体干预，缺乏特异性、靶向性。因此讲者提出，肠道菌源酶是代谢性疾病的潜在新靶点，自1848年分离出来的菌群胆汁酸能调控各种代谢性疾病，讲者研究团队对糖脂代谢紊乱相关疾病中的新型胆汁酸进行了筛选，检测胆汁酸谱发现其中的二元酰化胆酸-3-琥珀酰胆酸（3-sucCA）含量随MASH进程而降低，而单形拟杆菌有很强的产琥珀酰胆酸能力，基于活性的3-琥珀酰胆酸合成酶（BAS-suc）挖掘与验证，成功发现了一个被注释成β-内酰胺酶的基因异源表达菌株可以成功产生3-sucCA, 研究团队随后证明3-sucCA可通过菌群互作改善非酒精性脂肪性肝炎（NASH）进程。通过nagB促进嗜黏蛋白阿克曼菌（A. muciniphila）生长，其合成也与临床MASH进展密切相关，并可在临床上有效改善代谢性疾病。基于活性的肠道菌源宿主同工酶挖掘体系的构建，姜教授团队还发现了菌源DPP4能够诱导血糖稳态失衡，影响临床DPP4抑制剂疗效等。基于以上研究，讲者提出菌源宿主同工酶的新概念，“肠道菌源酶跨界调控免疫相关代谢性疾病”的新理论，以及靶向肠道菌源酶的免疫相关代谢性疾病防治的新策略。

第二位讲者是郑州大学第一附属医院的余祖江教授，他详细阐述了口咽菌群与COVID-19间的关系。首先，余教授概述了新冠两项研究结果，第一项研究评估了新冠Delta毒株合并HIV或TB后临床特征和免疫力，第二项研究评估了灭活疫苗对 Delta 变异株或Omicron变异株感染患者体液免疫反应的影响。基于上述研究结果，余教授发现不同毒株感染患者的临床表现不尽相同，但其背后的原因不甚明了。围绕该科学问题，余教授团队从微生态的角度入手，开展了新冠原始株感染者的口腔、肠道微生态及血清脂质特征研究，新冠原始毒株感染者口腔真菌微生态研究以及新冠奥密克戎BA5.2变异株感染和恢复过程中口咽部细菌微生物组的动态变化研究三项工作，阐述了不同毒株感染患者的临床表现受微生物组的影响及原因。随着感染人群的逐渐增多，康复后遗症逐渐受到人们的关注。目前并不清楚康复后机体状态的恢复机制，因此其团队从微生态入手，开展了新冠康复1年后的口腔、肠道细菌及血清代谢特征研究，率先阐明了新冠肺炎康复者1年后的口腔和肠道真菌特征。

第三位讲者讲者是来自华中科技大学生命科学技术学院的宁康教授，他为我们带来了题为《见微知著：微生物组大数据的人工智能挖掘和转化应用》的精彩演讲。其团队在人体微生物组学大数据在疾病诊断中的研究中提出了“同一智能，同一健康”的思想，宁教授研究团队对宿主基因与肠道菌群共进化及其与宿主免疫的互作研究中，发现不同民族的族群类别、宿主基因主成分及宿主基因相似性都与菌群多样性显著相关。族群宿主基因分化、菌群物种分化与菌群功能分化三种模式相统一，健康人群菌群干预需要同时考虑饮食与基因因素。而在肠道菌群阶段特异性紊乱与疾病的互作关系研究中，发现ICU菌群表现出两种极端紊乱模式——ICU肠型，该肠型I与更高的血清乳酸水平相关，其菌群β多样性与血清乳酸浓度呈正相关。讲者利用微生物组进行了跨地域疾病诊断、跨年龄健康监控、多种癌症诊断、多种癌症生存分析及病房菌群溯源等一系列的研究，均证明了微生物组相较于传统方法提高了预测准确性。随后，宁教授对基于深度学习的微生物组大数据挖掘、人体肠道微生物组大数据整合与动态规律挖掘及微生物组在动物/植物/环境领域的应用等多项研究结果进行了概述和点评。最后，宁教授对微生物组大数据挖掘与应用中尚未解决的问题提出了一系列的展望。

第四位讲者是中山大学中山医学院的丁涛教授，丁涛教授的报告题目是《呼吸道微生物组与人体健康》。现在的研究发现，从鼻腔到咽部的上呼吸道，以及气管和支气管、肺部构成的下呼吸道，其实都有菌群的分布，他们的平衡稳定状态，对于人体健康非常重要。讲者科研团队前期的工作关注到了病原感染与呼吸道菌群组成动态之间的显著关联。那呼吸道菌群的形成机制又是如何呢？口腔菌群与肺部菌群之间存在什么样的关系呢？为解决这个问题，讲者团队利用统计学模型定量研究了口腔菌群及其输入对于肺部菌群的影响。该研究发现口腔菌群是肺部菌群的重要来源，口腔菌群输入到肺部后，在肺部形成了截然不同的微生物群落，形成了两个肺型，即高口腔输入型（HOIT）和低口腔输入型（LOIT），其中HOIT可能拥有不良的肺部菌群特征，肺部弥散功能显著降低，且住院天数更长。该研究同时发现，病原感染也可显著塑造呼吸道菌群，其中病毒的感染对于上呼吸道菌群的塑造具有病毒种类特异性，呈现三种模式：Flu A, Flu B, RSV/HRV，Flu A 显著提高了上呼吸道菌群多样性，Flu A感染患者的常见病原菌生长速率升高，而链球菌成员则有拮抗病原菌生长的潜力。此外，讲者团队的另一项正在进行的研究发现人体菌群与疫苗接种之间存在复杂的相互作用现象。

最后一位讲者是蒋超，来自浙江大学生命科学院，报告题目为《暴露组在下呼吸道微生物组和疾病研究的潜在价值》。蒋教授首先为我们普及了什么是暴露学，而疾病表型与环境暴露密切相关，人类接触环境的主要途径包括空气、食物和皮肤。空气暴露监测主要包括物理暴露、化学暴露和生物暴露，传统的暴露监测方法缺乏通量和精度，而精准医疗需要精准的暴露监测，这包括非实时和被动式个人曝光体采样器(曝光计)，在个人层面同时监测空气中的生物和化学暴露物等。但主动式暴露采样器存在着一些问题，包括难以全天佩戴、电池耗电快、安静时噪音大以及非常昂贵，AirPie(⽓派)作为下一代个人暴露采样器有效克服了上述困难。除此之外建立免费的综合性生物和化学数据库也是必要的。他还介绍了一项初步探索水下密闭空间中暴露的研究，研究发现GC-MS和LC-MS/MS监测的化学暴露物表现出不同的性质，并且暴露物随着时间显著变化，生物暴露在进入密闭环境后会发生巨大变化，如进入密闭环境后相关抗生素耐药基因(ARGs)增加，而化学暴露体相关基因和生物暴露体相关基因表达在进入暴露环境后也发生了不同的变化。由于微生物丰度低和宿主污染，下呼吸道微生物组的研究一直具有挑战性，暴露组测量的新方法允许下呼吸道微生物组的直接深度测序，重建了下呼吸道微生物的MAGs。菌株级MAG分析揭示了ARGs的细粒度变化、新的重组热点及医院内获得性感染，从而可将暴露体纳入下呼吸道疾病和微生物组研究。最后蒋教授还对正在进行的微生物组在重症肺炎和宿主易感性中作用的大规模队列研究进行了简单介绍和展望。