陈按：肠道菌群是一个复杂的微生物群体，目前研究非常热门，我也非常有兴趣在博士阶段做这方面的研究。这一篇综述以胃肠道和瘤内微生物群为研究对象，系统的阐明了胃肠道菌群与癌症免疫治疗等的影响，而且在介绍进展的同时提出了该方向面临的一些挑战和亟待解决的问题。对于肠道菌群感兴趣的可以参考。下载原文看最后面提示。
要点
肠道和肿瘤菌群的全面且经济高效的表征有助于理解常见特征与表型之间的动态关联。
居民共生菌群的多样性和丰富性极大地影响了治疗措施的有效性。
微生物群具有对宿主免疫反应诱导有害和有益作用的潜力。
微生物群落与宿主免疫反应之间的永久和动态的串扰可以决定治疗效果。
微生物代谢产物代表了微生物的作用性能，并在独特的免疫调节作用中发挥关键作用。
在抗癌治疗的背景下，微生物组学有潜力被用来作为诊断工具以及治疗辅助。
词汇表
过继性细胞移植(Adoptivecelltransfer)：一种抗感染或抗肿瘤疗法，涉及患者体内细胞的移植。这些细胞可以来自患者本身（自体移植）或不同的个体（同种异体移植）。
过继免疫疗法(Adoptiveimmunotherapy)：癌症治疗主要使用源自患者或个体的细胞，并产生肿瘤特异性免疫细胞，注入到肿瘤患者以识别，靶向和杀死肿瘤细胞为目标。
α多样性(Alpha-diversity)：单个微生物群样本中的平均物种多样性。
抗PD-1免疫疗法(AntiPD-1immunotherapy)：单克隆抗体，主要用作癌症免疫疗法。它阻断了免疫CD8+T细胞表面表达的程序性死亡1（PD-1）免疫检查点，从而使它们从疲劳中恢复活力，从而维持抗肿瘤反应。
组装或非组装读段(Assembledorunassembledreads)：读段是指测序过程完成后获得的簇序列。用户将序列数据作为未汇编的读段接收。序列组装是指将长DNA测序中的片段进行比对和合并，以重建原始基因组。
BacilleCalmette-Guerin（BCG）：也就是卡介苗，牛分枝杆菌的减毒活菌株；FDA批准用于原位膀胱癌的主要疗法。
β-多样性(Beta-diversity)：不同微生物群样品之间的平均物种多样性。
检查点抑制剂(Checkpointinhibitors)：通常是指抑制关键检查点受体（例如PD-1）的抗体。当这些蛋白质被阻断时，免疫系统的“刹车”被释放，细胞毒性T细胞就可以更有效地杀死某些癌细胞。
拷贝数变异（Copynumbervariation，CNV）：基因组多样性的一个重要组成部分；它是一种结构变异，定义为与参考基因组相比，基因组的其中某个部分存在着一千个碱基（kb）或更大的复制或缺失事件的类型。
数字PCR分析(Digital-PCRassays)：一种精确的PCR方法；可用于直接定量和克隆扩增的核酸链，例如DNA，cDNA或RNA；应用目标包括突变检测和拷贝数变异。
营养不良性肠道(Dysbioticgut)：也称为肠道营养不良。与健康性肠道相反，肠道中出现了紊乱或适应不良的菌群。饮食变化，抗生素和/或慢性炎症可能导致营养不良。
健康性肠道(Eubioticgut)：特征在于潜在有益的微生物菌群占主导地位，主要属于两个细菌门，硬毛菌和拟杆菌。健康或益生性肠道是一个平衡但灵活的生态系统，可以耐受菌群中的病原体。
“有利的”微生物组(‘Favorable’microbiome)：与“不利的”微生物组相比较，瘤胃球菌菌的α多样性和相对丰度要高得多。
吉西他滨(Gemcitabine)：用于治疗多种实体和血液肿瘤的细胞毒药物。
肠相关淋巴组织（Gutassociatedlymphoidtissues,GALT）：粘膜相关淋巴组织的关键成分；与免疫系统协同作用，以防止肠道感染。
高通量培养(High-throughputculture)：用于有效筛选大量通过微量极端培养尝试生长并进行测定的一系列方案和技术。
人体微生物组项目(HumanMicrobiomeProject)：美国国立卫生研究院的研究计划，旨在提高人们对涉及人类健康和疾病的微生物菌群的了解。
免疫检查点(immunecheckpoints)：调节免疫系统活性和自我耐受性的分子。这些检查点可以是刺激性的（例如CD28，CD40）或抑制性的（例如CTLA-4，PD-1）。
吲哚胺2,3-二加氧酶（Indoleamine2,3-dioxygenase,IDO）：催化色氨酸氧化为N-甲酰基犬尿氨酸的第一步和限速步骤。
炎性体(inflammasome)：胞质蛋白复合物，可通过成熟和分泌分泌激活炎症反应细胞因子，例如白介素1b（IL1b）和白介素18（IL-18）。
伊立替康(Irinotecan)：主要用于治疗结肠癌和小细胞肺癌的细胞毒性药物。
MALDI-TOF：基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱是一种快速，准确且经济高效的微生物表征和鉴定方法。
分子模拟(Molecularmimicry)：是指外源肽与自身肽之间的序列相似性，可导致自病原体衍生的肽对自身反应性T或B细胞的交叉激活。
下一代测序技术(Next-generationsequencingtechniques)：描述多种现代高通量测序技术（IllumniaSolexa，Roche，Proton/PGM和SOLiD测序）的统称，并适用于基因组测序，基因组重测序，转录组谱分析（RNA-Seq），DNA-蛋白质相互作用（ChIP测序）和表观基因组表征。所有这些方法都可以快速，准确地对DNA和RNA进行测序。
操作分类单元(Operationaltaxonomicunits,OUT)：用于对相关密切物种的组群进行分类，是一个在不同的分类级别中务实的微生物种类的代理，通常按特定分类标记基因的DNA序列相似性进行分组。
奥沙利铂(Oxaliplatin)：细胞毒性药物，主要用于治疗结肠癌。
模式识别受体(Patternrecognitionreceptors,PRRs)：主要由先天免疫细胞表达；种系编码的宿主受体，专门用于检测病原体相关的分子模式（PAMP）和损伤相关的分子模式（DAMP）。
PCR引物和扩增偏倚(PCRprimerandamplificationbias)：一种在全基因组扩增中常见的伪影；当扩增方法的最终产物不能可靠地概括起始DNA时，会产生上述结果。
16SrRNA基因：编码原核核糖体30S小亚基组分的基因；用于重建系统发育。
αβ+T细胞：T细胞具有一个由两个糖蛋白组成细胞链的TCR，α和βTCR链（T细胞的95％）。
γδ+T细胞：在表面上具有T细胞受体的T细胞，由一条γ链和一条δ链组成。在肠和其他粘膜中含量很高。
调节性T细胞（Tregulatorycells,Tregs）：调节免疫系统，维持自我耐受和动态平衡的T细胞亚群。通常，Treg具有免疫抑制作用，并下调效应CD8+T细胞的诱导和生长。
Th1效应细胞(Th1effectorcells)：与Th17细胞平行诱导，并且与Th17一样，这些极化细胞具有促炎作用。它们产生INFδ和TNF-β。
Th17CD4+淋巴细胞：转化生长因子β，白介素6（IL6），IL21和IL23可以将幼稚的CD4+T淋巴细胞分化为Th17亚型。可通过主要募集嗜中性粒细胞的促炎细胞因子（例如IL-17，IL-21，IL-22）促成局部和慢性炎症。
TIGIT：具有Ig和ITIM结构域的T细胞免疫受体；T细胞和自然杀伤（NK）细胞上发现的免疫受体。
Toll样受体：Toll样受体是单一的跨膜非催化受体，在先天免疫细胞（例如巨噬细胞和树突状细胞）上表达。他们识别出源自微生物病原体的结构保守分子。
整体宏基因组测序（WMS）：或鸟枪宏基因组学，可以对给定复杂样品中存在的所有生物中的所有基因进行全面采样。评估细菌多样性并检测各种环境中微生物含量的出色工具。
悬而未决的问题
为什么将16S基因用作细菌基因组标记？我们如何比较和利用用于分类和功能表征微生物组的不同方法的优势？细菌代谢物在驱动和指导癌症治疗结果方面所起的独特作用是什么？
在塑造T细胞库中，微生物和肿瘤抗原之间存在持续的串扰。越来越多的证据表明，这些关联是特定于上下文的。比较并对比微生物群对各种抗癌治疗剂治疗后我们的免疫反应的影响。已经显示出对抗癌疗法的反应取决于肠道微生物多样性的增加和特定细菌类群的不同丰度。目前正在临床前模型和临床试验中进行测试，以找出可以帮助形成“有利微生物组”的最佳微生物调节剂（粪便微生物群移植，确定的细菌群落，饮食等），每种都有各自的优势。是否有理由选择一种方法而不是另一种方法？
正文
肠道菌群是一个复杂的微生物群体，它们的基因组会产生许多对宿主的新陈代谢、免疫、激素和体内平衡功能起着至关重要的影响。在临床前小鼠模型和人类研究当中，最近的工作阐明了肠道和肿瘤菌群对全身抗癌治疗反应的影响。有鉴于此，针对微生物组以改善治疗反应的策略正在进行中，包括针对肠道和肿瘤内菌群的努力。在这里，我们讨论菌群可能影响全身和抗肿瘤免疫的机制，以及该领域的悬而未决的问题。在我们设计以肠道菌群为目标的推定策略时，对这些问题的更深层次的理解是至关重要的。
癌症治疗中针对肿瘤和肠道菌群的理论基础
人体已经与复杂的微生物群落共同进化[1-3]，早期环境暴露有助于在出生后的几个月和几年内塑造微生物生态[3，4]。这些微生物区系(包括细菌、病毒、真菌和原生动物)和它们的集体基因组(称为微生物组)通过许多不同的机制影响整体免疫功能，导致从耐受到免疫激活的广泛反应[5]。人们越来越认识到不同解剖部位的微生物区系对免疫的影响，以及对包括癌症在内的不同病理条件的影响。下一代测序技术(见词汇表)的使用极大地促进了这一点，它扩展了我们对微生物区系的广度和功能的理解，超越了传统的培养技术(见方框1-3)。
生态位内的微生物群处于恒定的通量状态，并且通过与免疫系统的不同分支之间持续不断的动态串扰来维持体内平衡。这种平衡是微妙的，事实可以证明它的破坏被称为“营养不良”，可以导致多种慢性疾病，包括癌症[6]（图1）。最近，有关人类队列的令人信服的临床前数据和翻译研究表明，肿瘤（以及肠道菌群）的各个方面（通过整体微生物多样性和特定分类单元的不同丰度）可以整体调节治疗效果和抗癌治疗的耐受性[7-12]。尽管数据的出现确实令人大开眼界，而且正在进行广泛研究致力于描述统一的机制，但同时也认识到通过队列来获得细菌特征的有限覆盖。无论如何，微生物组是可获得的，能复原的并且易于靶向的这一事实已被普遍接受，这使其成为通过使用调节剂来进行治疗操作的极具吸引力的靶标，例如粪便菌落移植，设计混菌体系和膳食补充剂[13]。在本文中，我们试图捕捉该领域日益增长的兴奋点，并综合现有文献，进行一场关于肿瘤，肠道菌群和免疫系统之间的独特相互作用适时和具体情况的讨论，因为它们与治疗反应相关。
方框1:表示微生物组的特性：16S核糖体RNA（rRNA）测序
肠道菌群的大多数研究都涉及粪便样品的收集和分析，这可以由参与者自己进行非侵入性获得，也可以使用直肠或粪便拭子。活组织检查提供了采样肠道菌群的另一种选择，尤其是在结肠镜检查或乙状结肠镜检查时[]。另外，活检和/或手术切除标本可用于研究瘤内微生物组，其中标本的处理成为关键。在这些情况下，必须注意确保绝对无菌，并且在切片取样品时或运输和存放过程中不要引入细菌。收获的肿瘤标本既可以在液氮中速冻，也可以在石蜡包埋前固定在福尔马林中，尽管面临克服诸如DNA产量低，片段化和序列伪影等挑战的问题[]。
用于评估微生物组的最常见方法之一是对16SrRNA基因（仅存在于原核细胞中）进行测序。
该技术涉及将相关样品加工成DNA，对16S基因的一个或多个高变区进行基于PCR的扩增，然后进行测序并与参考数据库如Greengenes[]，SILVA[]和核糖体数据库计划（RDP）[]进行比对。全长16S基因在所有细菌中普遍存在，包含9个交替的保守和高变区，称为V区，尽管没有单个区域（或区域的组合）被证明可实现完全区分群种，但研究人员已证明，对V4区进行测序可对大多数细菌区域产生高特异性和覆盖率[]。
从16S测序产生的数据可用于生态指标量化，例如α和β多样性[]，其中α多样性可量化给定样本中细菌的丰富度，而β多样性可估计样本之间的相关度。还可以对细菌分类单元或操作分类单元（OTU）的差异丰度进行表征，并与相关的元数据进行比较[]。16S测序具有多个优势，因为它可以相当快速地执行并且分析成本相对较低。但是，由于不可避免的错误，例如拷贝数变异，PCR引物和扩增偏差，它降低了分类学鉴定的准确性，也无法告知给定微生物群落的功能性生物学能力[,]。该技术主要
