引用本文： 周文月, 梁家浩, 李泽豪, 王海, 李岩. 肠道菌群与抽动障碍的因果关联：孟德尔随机化研究. 华西医学, 2024, 39(8): 1195-1203. doi: 10.7507/1002-0179.202311179 复制
抽动障碍（tic disorder, TD）是一种起病于儿童或青少年时期的神经精神障碍性疾病，临床以一个或多个部位运动和/或发声抽动为主要特征[1]。据报道，我国儿童 TD 的总患病率为 2.68%，与全球患病率数据接近[2-3]。近年来，TD 发病有增多的趋势，该病病程长且病情复杂[4]，不仅会影响患儿的正常学习和生活，也会给家庭、学校、社会造成危害[5]。现有研究表明，TD 与遗传、免疫、社会心理等多种因素相关，但其病因及发病机制并未明确[3]。Xi 等[6]通过基因组测序分析 49 例 TD 患儿和 50 例健康对照者粪便样本中的肠道微生物群，发现 TD 患儿肠道微生物群发生了改变。肠道微生物群可以通过“微生物群-肠道-脑轴”影响中枢神经系统生理和功能，肠道微生态与 TD 密切相关[7]，但目前尚不清楚二者之间所潜在的具体因果关联。孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）是一种利用遗传变异作为工具变量来探讨暴露对疾病结局的因果效应的遗传流行病学方法，受混杂问题的影响较小，且能准确作出因果推断[8]。本研究基于全基因组关联研究（genome-wide association study, GWAS）总结数据进行 MR 分析，探究肠道菌群与 TD 之间的因果效应关系，以期对 TD 的预防和诊疗开辟新思路。
1 资料与方法
1.1 研究设计
采用 MR 方法，以工具变量来分析肠道菌群与 TD 的因果关联。MR 使用大量遗传变异的 GWAS 汇总统计数据，提取与暴露和结果变量相关的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism, SNP），进一步揭示暴露与结局之间的因果关系。MR 方法需要满足 3 个核心假设（图1）：首先，用作工具变量的 SNP 与肠道菌群密切相关，并达到全基因组阈值（假设 1）；其次，工具变量与混杂因素相互独立（假设 2）；第三，工具变量只能通过暴露因素对结局变量产生影响而不能通过其他途径（假设 3）[9]。
图1
本研究分析模型
1.2 数据来源
本研究使用的 TD 数据来源于 IEU Open GWAS Project 数据库[10]，从中选取上传于 2021 年的数据集（finn-b-KRA_PSY_TIC）作为结局变量，该数据集研究对象为欧洲的男性和女性，包括 172 例 TD 病例和
1.3 工具变量筛选
为了确保关于肠道菌群与 TD 风险之间因果关系的真实性和准确性，通过以下步骤在 R 软件进行数据筛选以选取最佳工具变量。首先，在全基因组范围阈值下与肠道菌群中呈强相关（P<1.0×10–5）的 SNP 被选为潜在的工具变量。其次，为了确保每个 SNP 的独立性，对其进行连锁不平衡处理，剔除在
1.4 统计学方法
本研究以逆方差加权（inverse variance weighted, IVW）作为主要分析方法，加权中位数法、MR-Egger 回归法、加权模式法和简单模式法作为辅助方法。通过比值比（odds radio, OR）及其 95% 置信区间（confidence interval, CI）来检测肠道菌群与 TD 之间是否存在因果关系。IVW 方法使用 Meta 分析方法结合每个 SNP 的 Wald 估计值，以获得肠道菌群对 TD 影响的总体估计值。在没有水平多效性的情况下，IVW 结果无偏倚性[15]。MR-Egger 回归是一种可以在 MR 分析中检测和调整多效性，并获得因果效应的方法。如果截距项等于 0，则表明不存在水平多效性，当截距不为 0 时，存在水平多态性，其统计学意义将由截距的 P 值决定。MR-PRESSO 分析通过去除显著的异常值来检测并尝试降低水平多效性[16-17]。当高达 50% 的工具变量无效时，加权中位数方法可以正确估计因果关系。当具有相似因果估计的大多数工具变量有效时，即使其他工具变量不满足 MR 方法对因果推断的要求，加权模式方法仍然有效[18]。
基于 IVW 的 Cochran Q 统计量用于量化工具变量的异质性，若 P>0.05，表明不存在异质性，反之则存在异质性。此外，为了识别潜在异质性的 SNP，本研究通过依次省略每个工具 SNP 进行留一法敏感性分析，以此来评估 MR 结果的稳健性。
所有统计分析均使用 R 4.1.2 软件，通过“TwoSampleMR”软件包完成。由于 IVW 方法提供了最精确的因果关系估计，故本研究以 IVW 作为主要分析方法，统一使用随机效应模型。检验水准 α=0.05。
2 结果
2.1 工具变量筛选结果
IVW 分析结果表明，有 6 种菌群与 TD 发病风险潜在因果关联（P<0.05），分别为红螺菌科（Family Rhodospirillaceae）、红螺菌目（Order Rhodospirillales）、Parasutterella、毛螺菌属（Genus Lachnospira）、瘤胃球菌属 NK4A214 群（Ruminococcaceae NK4A214 group）和 Candidatus Soleaferrea。其中红螺菌科 MR 分析所用到的有效 SNP 为 15 个，红螺菌目 14 个，Parasutterella 14 个，毛螺菌属 6 个，瘤胃球菌属 NK4A214 群 13 个，Candidatus Soleaferrea 10 个，所对应统计量 F 均>10，有效减少了弱工具变量的偏倚。详情见表1。
表1
与 TD 风险相关的 6 种肠道菌群相关 SNP 的特征
2.2 MR 分析结果
通过 MR 分析得出各 SNP 位点对结局变量的影响，利用 IVW 和 MR-Egger 方法综合分析各个 SNP 效应值，结果如图2 所示。可见，红螺菌科、红螺菌目和 Parasutterella 为保护因素，IVW 和 MR-Egger 综合分析所得效应值均小于 0，表明随着暴露的增加，结局的发病风险随之减少；毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea 为危险因素，表明随着暴露的增加，结局的发病风险也随之增加。由于瘤胃球菌属 NK4A214 群所对应的 MR-Egger 和 IVW 的结果方向不一致，提示瘤胃球菌属 NK4A214 群与 TD 之间的关系结果并不稳定，还需要进行更多的研究验证，故不纳入后续分析范畴。
图2
孟德尔随机化分析结果森林图
纵坐标代表各个单核苷酸多态性，横坐标代表效应值，当效应值小于 0 代表该暴露因素为结局的保护因素，大于 0 则为危险因素
由表2和散点图（图3）可知红螺菌科［OR=0.398，95%CI（0.191，0.831），P=0.014］、红螺菌目［OR=0.349，95%CI（0.164，0.743），P=0.006］、Parasutterella ［OR=0.392，95%CI（0.171，0.898），P=0.027］与 TD 呈负向因果，表明暴露是结局的保护因素；毛螺菌属［OR=8.784，95%CI（1.160，66.496），P=0.035］和 Candidatus Soleaferrea［OR=2.572，95%CI（1.161，5.695），P=0.020］与 TD 呈正向因果关系，提示暴露是结局的危险因素。由不同方法（IVW、加权中位数、MR-Egger、加权模式和简单模式方法）所得到的对应线段总体走向一致（图3），表明该因果关系具有一定稳定性。漏斗图（图4）中每一个黑点同样代表一个 SNP，总体呈左右对称趋势，说明结果稳定，SNP 的选择无明显偏倚。
表2
基于 IVW 法分析肠道菌群与抽动障碍的因果效应
图3
孟德尔随机化分析结果散点图
MR：孟德尔随机化；SNP：单核苷酸多态性
图4
孟德尔随机化分析结果漏斗图
MR：孟德尔随机化；IV：工具变量；SE：标准误
水平多效性：MR-Egger 回归和 MR-PRESSO 检验均提示，对于红螺菌科、红螺菌目、Parasutterella、毛螺菌属、Candidatus Soleaferrea，暴露因素的工具变量不存在水平多效性（P>0.05）。见表3。
表3
异质性和水平多效性检验结果
异质性检验：MR-Egger 和 IVW 两种方法均表明所纳入 SNP 不存在统计学异质性（P>0.05）。见表3。
采用留一法进行逐个剔除检验，评估 MR 结果是否具有稳健性。结果显示，当排除任意某个 SNP 并重新进行 MR 分析时，对整体结果不会产生较大的影响（图5）。
图5
留一法敏感性分析结果
3 讨论
人类肠道菌群是由数万亿细菌组成的高度多样化的生态系统。胃肠道微生物群与人体的肠道细胞具有共生关系，肠道微生物群通过直接和间接途径与中枢神经系统保持双向相互作用，其中涉及内分泌、免疫、自主神经系统和肠道神经系统，从而形成微生物-肠-脑轴[19]。有研究表明，肠道菌群通过与肠脑轴和中枢神经系统的相互作用来影响中枢神经系统的发育和功能[20]。肠道菌群经干预神经递质、神经免疫因素等因素不断地反馈生物信息给大脑，维护人体生理活动的平衡[21]。而 TD 的发病与中枢神经递质的紊乱有关，肠道菌群可以产生多种代谢物和神经递质，如短链脂肪酸、胆汁酸、色氨酸代谢物、多巴胺、血清素和 γ-氨基丁酸等，从而影响情绪和大脑发育，进而引发 TD。Erny 等[22]提出肠道微生物群可以调节小胶质细胞的成熟和功能，这说明肠道微生物群可能通过活化小胶质细胞影响皮质-纹状体-丘脑-皮质回路影响 TD 的发病。肠道微生物群的改变可能引起肠道通透性和肠道屏障功能的变化，影响胃肠道上皮细胞和免疫系统以及肠道神经系统，而肠道细菌可能通过有缺陷的肠道屏障激活免疫系统，从而引起全身炎症反应，进而损害血脑屏障并促进神经炎症，从而影响 TD 的发生[23]。有研究指出，在胃肠道中发现的一些微生物（例如病原体或共生细菌）可能会激活中枢神经系统和神经通路的信号传导过程，并有助于相关疾病的发展[24]。肠道菌群可直接或间接参与各种神经递质的产生，通过肠-脑轴影响神经、免疫和内分泌系统，影响 TD 发病。
Eckburg 等[25]进行宏基因组分析，确定肠道微生物群落由 6 个门组成，分别为厚壁菌门、拟杆菌门、变形菌门、放线菌门、梭杆菌门和疣微菌门六大门。我们通过 MR 分析鉴定出 5 种肠道菌群与 TD 有因果关系，分别为红螺菌科、红螺菌目、Parasutterella、毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea。动物实验表明，当健康小鼠与小儿多发性抽动症模型小鼠进行粪便微生物移植时，小儿多发性抽动症小鼠厚壁菌丰度明显降低[6]。项金等[26]研究表明，使用文静汤治疗抽动患儿后，厚壁菌门的菌群丰度减少，抽动症状明显减轻。6 岁以下儿童的肠壁尚未发育完全，而且屏障功能较差，故肠道菌群失调可能是诱发儿童 TD 的一个重要因素[27]。一项 Meta 分析结果表明，与健康对照组相比，TD 患者外周血中的肿瘤坏死因子-α 和白细胞介素-6 水平升高，这提示肠道菌群失调可以通过调控 T 细胞的分化和稳态，使 T 细胞亚群失衡，促使炎症因子水平改变，进而影响 TD 的发病[28]。
红螺菌科、红螺菌目、Parasutterella 均属变形菌门，是革兰阴性杆菌，严格厌氧。有研究表明，Parasutterella 与肠黏膜中的炎症反应和全身代谢异常有关[29]，Parasutterella 可能在生态失调导致的全身性低度代谢性炎症的发展、微生物活动和宿主反应方面具有一定作用[30]。Parasutterella 的存在改变了肠道中的芳香族氨基酸代谢，增强了肠道色氨酸代谢的脱氨和链缩短过程。而 Parasutterella 定植导致的次黄嘌呤水平升高可能对肠黏膜稳态产生潜在的有益影响[31]。一项实验表明，次黄嘌呤可能调节肠上皮细胞的能量平衡，并在维持肠道屏障功能方面发挥关键作用[32]。目前对于红螺菌科和红螺菌目作用于疾病的相关报道较少，我们通过 MR 分析发现红螺菌科、红螺菌目和 Parasutterella 对 TD 的发生具有保护作用，可能通过调节神经递质释放的水平和受体的表达，改善神经功能，调控炎症反应，从而缓解 TD 症状，为未来研究 TD 的治疗提供了参考。
毛螺菌属归类为厚壁菌门，是一种厌氧性菌类，其丰度与疾病的发生关系密切。一项 MR 分析显示毛螺菌属是阿尔茨海默病和肌萎缩侧索硬化症的危险因素[33]，毛螺菌属的丰度会随着体重的增加而显著减少[34]。而毛螺菌属在一些疾病中是潜在的有益因素。在一项队列研究中，毛螺菌属可能在多发性硬化症和类风湿性关节炎中起保护作用[35]。有研究表明，毛螺菌属可作为具有中等价值的抗组胺药功效的标志[36]。一项脑肿瘤的研究表明，毛螺菌属可能是脑肿瘤患者的一个潜在生物标志物[37]。有研究表明 Candidatus Soleaferrea 与哮喘呈负相关[38]，而房室传导阻滞与 Candidatus Soleaferrea 呈正相关[39]。本研究中 Candidatus Soleaferrea 是 TD 的危险因素（OR>1）。未来可进一步探讨毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea 对 TD 的相关病理生理机制，以期降低 TD 发病风险。
本研究发现肠道微生物与 TD 的发生有关，且可能是其潜在因素，为 TD 的病因和发病机制研究提供了新思路。生态失调导致相对较低的碳水化合物代谢能力和较高的蛋白质代谢能力可能在 TD 的发病机制中起作用。由于能量降低和神经传递改变，较低的短链脂肪酸可能导致抽动症状的发生。但需要注意的是，此研究还有几个局限性，由于暴露数据集中最低的分类水平是属，我们无法在物种水平上进一步探索肠道微生物群和 TD 之间的因果关系。为了进行敏感性分析和水平多效性检测，需要将更多的遗传变异作为工具变量，因此分析中使用的 SNP 未达到传统的 GWAS 阈值（P<5×10–8）。在 GWAS 的大多数参与者是欧洲人群，因此将研究结果外推到其他族裔群体可能是有限的。
综上所述，本研究通过 MR 分析鉴定出 5 种肠道菌群与 TD 患病风险相关，分别为红螺菌科、红螺菌目、Parasutterella、毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea。红螺菌科、红螺菌目和 Parasutterella 可以降低 TD 的发病风险，是 TD 的潜在保护因素，毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea 是 TD 的潜在危险因素。这可能为 TD 的治疗提供了新线索，为寻找新疗法提供了方向。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
抽动障碍（tic disorder, TD）是一种起病于儿童或青少年时期的神经精神障碍性疾病，临床以一个或多个部位运动和/或发声抽动为主要特征[1]。据报道，我国儿童 TD 的总患病率为 2.68%，与全球患病率数据接近[2-3]。近年来，TD 发病有增多的趋势，该病病程长且病情复杂[4]，不仅会影响患儿的正常学习和生活，也会给家庭、学校、社会造成危害[5]。现有研究表明，TD 与遗传、免疫、社会心理等多种因素相关，但其病因及发病机制并未明确[3]。Xi 等[6]通过基因组测序分析 49 例 TD 患儿和 50 例健康对照者粪便样本中的肠道微生物群，发现 TD 患儿肠道微生物群发生了改变。肠道微生物群可以通过“微生物群-肠道-脑轴”影响中枢神经系统生理和功能，肠道微生态与 TD 密切相关[7]，但目前尚不清楚二者之间所潜在的具体因果关联。孟德尔随机化（Mendelian randomization, MR）是一种利用遗传变异作为工具变量来探讨暴露对疾病结局的因果效应的遗传流行病学方法，受混杂问题的影响较小，且能准确作出因果推断[8]。本研究基于全基因组关联研究（genome-wide association study, GWAS）总结数据进行 MR 分析，探究肠道菌群与 TD 之间的因果效应关系，以期对 TD 的预防和诊疗开辟新思路。
1 资料与方法
1.1 研究设计
采用 MR 方法，以工具变量来分析肠道菌群与 TD 的因果关联。MR 使用大量遗传变异的 GWAS 汇总统计数据，提取与暴露和结果变量相关的单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism, SNP），进一步揭示暴露与结局之间的因果关系。MR 方法需要满足 3 个核心假设（图1）：首先，用作工具变量的 SNP 与肠道菌群密切相关，并达到全基因组阈值（假设 1）；其次，工具变量与混杂因素相互独立（假设 2）；第三，工具变量只能通过暴露因素对结局变量产生影响而不能通过其他途径（假设 3）[9]。
图1
本研究分析模型
1.2 数据来源
本研究使用的 TD 数据来源于 IEU Open GWAS Project 数据库[10]，从中选取上传于 2021 年的数据集（finn-b-KRA_PSY_TIC）作为结局变量，该数据集研究对象为欧洲的男性和女性，包括 172 例 TD 病例和
1.3 工具变量筛选
为了确保关于肠道菌群与 TD 风险之间因果关系的真实性和准确性，通过以下步骤在 R 软件进行数据筛选以选取最佳工具变量。首先，在全基因组范围阈值下与肠道菌群中呈强相关（P<1.0×10–5）的 SNP 被选为潜在的工具变量。其次，为了确保每个 SNP 的独立性，对其进行连锁不平衡处理，剔除在
1.4 统计学方法
本研究以逆方差加权（inverse variance weighted, IVW）作为主要分析方法，加权中位数法、MR-Egger 回归法、加权模式法和简单模式法作为辅助方法。通过比值比（odds radio, OR）及其 95% 置信区间（confidence interval, CI）来检测肠道菌群与 TD 之间是否存在因果关系。IVW 方法使用 Meta 分析方法结合每个 SNP 的 Wald 估计值，以获得肠道菌群对 TD 影响的总体估计值。在没有水平多效性的情况下，IVW 结果无偏倚性[15]。MR-Egger 回归是一种可以在 MR 分析中检测和调整多效性，并获得因果效应的方法。如果截距项等于 0，则表明不存在水平多效性，当截距不为 0 时，存在水平多态性，其统计学意义将由截距的 P 值决定。MR-PRESSO 分析通过去除显著的异常值来检测并尝试降低水平多效性[16-17]。当高达 50% 的工具变量无效时，加权中位数方法可以正确估计因果关系。当具有相似因果估计的大多数工具变量有效时，即使其他工具变量不满足 MR 方法对因果推断的要求，加权模式方法仍然有效[18]。
基于 IVW 的 Cochran Q 统计量用于量化工具变量的异质性，若 P>0.05，表明不存在异质性，反之则存在异质性。此外，为了识别潜在异质性的 SNP，本研究通过依次省略每个工具 SNP 进行留一法敏感性分析，以此来评估 MR 结果的稳健性。
所有统计分析均使用 R 4.1.2 软件，通过“TwoSampleMR”软件包完成。由于 IVW 方法提供了最精确的因果关系估计，故本研究以 IVW 作为主要分析方法，统一使用随机效应模型。检验水准 α=0.05。
2 结果
2.1 工具变量筛选结果
IVW 分析结果表明，有 6 种菌群与 TD 发病风险潜在因果关联（P<0.05），分别为红螺菌科（Family Rhodospirillaceae）、红螺菌目（Order Rhodospirillales）、Parasutterella、毛螺菌属（Genus Lachnospira）、瘤胃球菌属 NK4A214 群（Ruminococcaceae NK4A214 group）和 Candidatus Soleaferrea。其中红螺菌科 MR 分析所用到的有效 SNP 为 15 个，红螺菌目 14 个，Parasutterella 14 个，毛螺菌属 6 个，瘤胃球菌属 NK4A214 群 13 个，Candidatus Soleaferrea 10 个，所对应统计量 F 均>10，有效减少了弱工具变量的偏倚。详情见表1。
表1
与 TD 风险相关的 6 种肠道菌群相关 SNP 的特征
2.2 MR 分析结果
通过 MR 分析得出各 SNP 位点对结局变量的影响，利用 IVW 和 MR-Egger 方法综合分析各个 SNP 效应值，结果如图2 所示。可见，红螺菌科、红螺菌目和 Parasutterella 为保护因素，IVW 和 MR-Egger 综合分析所得效应值均小于 0，表明随着暴露的增加，结局的发病风险随之减少；毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea 为危险因素，表明随着暴露的增加，结局的发病风险也随之增加。由于瘤胃球菌属 NK4A214 群所对应的 MR-Egger 和 IVW 的结果方向不一致，提示瘤胃球菌属 NK4A214 群与 TD 之间的关系结果并不稳定，还需要进行更多的研究验证，故不纳入后续分析范畴。
图2
孟德尔随机化分析结果森林图
纵坐标代表各个单核苷酸多态性，横坐标代表效应值，当效应值小于 0 代表该暴露因素为结局的保护因素，大于 0 则为危险因素
由表2和散点图（图3）可知红螺菌科［OR=0.398，95%CI（0.191，0.831），P=0.014］、红螺菌目［OR=0.349，95%CI（0.164，0.743），P=0.006］、Parasutterella ［OR=0.392，95%CI（0.171，0.898），P=0.027］与 TD 呈负向因果，表明暴露是结局的保护因素；毛螺菌属［OR=8.784，95%CI（1.160，66.496），P=0.035］和 Candidatus Soleaferrea［OR=2.572，95%CI（1.161，5.695），P=0.020］与 TD 呈正向因果关系，提示暴露是结局的危险因素。由不同方法（IVW、加权中位数、MR-Egger、加权模式和简单模式方法）所得到的对应线段总体走向一致（图3），表明该因果关系具有一定稳定性。漏斗图（图4）中每一个黑点同样代表一个 SNP，总体呈左右对称趋势，说明结果稳定，SNP 的选择无明显偏倚。
表2
基于 IVW 法分析肠道菌群与抽动障碍的因果效应
图3
孟德尔随机化分析结果散点图
MR：孟德尔随机化；SNP：单核苷酸多态性
图4
孟德尔随机化分析结果漏斗图
MR：孟德尔随机化；IV：工具变量；SE：标准误
水平多效性：MR-Egger 回归和 MR-PRESSO 检验均提示，对于红螺菌科、红螺菌目、Parasutterella、毛螺菌属、Candidatus Soleaferrea，暴露因素的工具变量不存在水平多效性（P>0.05）。见表3。
表3
异质性和水平多效性检验结果
异质性检验：MR-Egger 和 IVW 两种方法均表明所纳入 SNP 不存在统计学异质性（P>0.05）。见表3。
采用留一法进行逐个剔除检验，评估 MR 结果是否具有稳健性。结果显示，当排除任意某个 SNP 并重新进行 MR 分析时，对整体结果不会产生较大的影响（图5）。
图5
留一法敏感性分析结果
3 讨论
人类肠道菌群是由数万亿细菌组成的高度多样化的生态系统。胃肠道微生物群与人体的肠道细胞具有共生关系，肠道微生物群通过直接和间接途径与中枢神经系统保持双向相互作用，其中涉及内分泌、免疫、自主神经系统和肠道神经系统，从而形成微生物-肠-脑轴[19]。有研究表明，肠道菌群通过与肠脑轴和中枢神经系统的相互作用来影响中枢神经系统的发育和功能[20]。肠道菌群经干预神经递质、神经免疫因素等因素不断地反馈生物信息给大脑，维护人体生理活动的平衡[21]。而 TD 的发病与中枢神经递质的紊乱有关，肠道菌群可以产生多种代谢物和神经递质，如短链脂肪酸、胆汁酸、色氨酸代谢物、多巴胺、血清素和 γ-氨基丁酸等，从而影响情绪和大脑发育，进而引发 TD。Erny 等[22]提出肠道微生物群可以调节小胶质细胞的成熟和功能，这说明肠道微生物群可能通过活化小胶质细胞影响皮质-纹状体-丘脑-皮质回路影响 TD 的发病。肠道微生物群的改变可能引起肠道通透性和肠道屏障功能的变化，影响胃肠道上皮细胞和免疫系统以及肠道神经系统，而肠道细菌可能通过有缺陷的肠道屏障激活免疫系统，从而引起全身炎症反应，进而损害血脑屏障并促进神经炎症，从而影响 TD 的发生[23]。有研究指出，在胃肠道中发现的一些微生物（例如病原体或共生细菌）可能会激活中枢神经系统和神经通路的信号传导过程，并有助于相关疾病的发展[24]。肠道菌群可直接或间接参与各种神经递质的产生，通过肠-脑轴影响神经、免疫和内分泌系统，影响 TD 发病。
Eckburg 等[25]进行宏基因组分析，确定肠道微生物群落由 6 个门组成，分别为厚壁菌门、拟杆菌门、变形菌门、放线菌门、梭杆菌门和疣微菌门六大门。我们通过 MR 分析鉴定出 5 种肠道菌群与 TD 有因果关系，分别为红螺菌科、红螺菌目、Parasutterella、毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea。动物实验表明，当健康小鼠与小儿多发性抽动症模型小鼠进行粪便微生物移植时，小儿多发性抽动症小鼠厚壁菌丰度明显降低[6]。项金等[26]研究表明，使用文静汤治疗抽动患儿后，厚壁菌门的菌群丰度减少，抽动症状明显减轻。6 岁以下儿童的肠壁尚未发育完全，而且屏障功能较差，故肠道菌群失调可能是诱发儿童 TD 的一个重要因素[27]。一项 Meta 分析结果表明，与健康对照组相比，TD 患者外周血中的肿瘤坏死因子-α 和白细胞介素-6 水平升高，这提示肠道菌群失调可以通过调控 T 细胞的分化和稳态，使 T 细胞亚群失衡，促使炎症因子水平改变，进而影响 TD 的发病[28]。
红螺菌科、红螺菌目、Parasutterella 均属变形菌门，是革兰阴性杆菌，严格厌氧。有研究表明，Parasutterella 与肠黏膜中的炎症反应和全身代谢异常有关[29]，Parasutterella 可能在生态失调导致的全身性低度代谢性炎症的发展、微生物活动和宿主反应方面具有一定作用[30]。Parasutterella 的存在改变了肠道中的芳香族氨基酸代谢，增强了肠道色氨酸代谢的脱氨和链缩短过程。而 Parasutterella 定植导致的次黄嘌呤水平升高可能对肠黏膜稳态产生潜在的有益影响[31]。一项实验表明，次黄嘌呤可能调节肠上皮细胞的能量平衡，并在维持肠道屏障功能方面发挥关键作用[32]。目前对于红螺菌科和红螺菌目作用于疾病的相关报道较少，我们通过 MR 分析发现红螺菌科、红螺菌目和 Parasutterella 对 TD 的发生具有保护作用，可能通过调节神经递质释放的水平和受体的表达，改善神经功能，调控炎症反应，从而缓解 TD 症状，为未来研究 TD 的治疗提供了参考。
毛螺菌属归类为厚壁菌门，是一种厌氧性菌类，其丰度与疾病的发生关系密切。一项 MR 分析显示毛螺菌属是阿尔茨海默病和肌萎缩侧索硬化症的危险因素[33]，毛螺菌属的丰度会随着体重的增加而显著减少[34]。而毛螺菌属在一些疾病中是潜在的有益因素。在一项队列研究中，毛螺菌属可能在多发性硬化症和类风湿性关节炎中起保护作用[35]。有研究表明，毛螺菌属可作为具有中等价值的抗组胺药功效的标志[36]。一项脑肿瘤的研究表明，毛螺菌属可能是脑肿瘤患者的一个潜在生物标志物[37]。有研究表明 Candidatus Soleaferrea 与哮喘呈负相关[38]，而房室传导阻滞与 Candidatus Soleaferrea 呈正相关[39]。本研究中 Candidatus Soleaferrea 是 TD 的危险因素（OR>1）。未来可进一步探讨毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea 对 TD 的相关病理生理机制，以期降低 TD 发病风险。
本研究发现肠道微生物与 TD 的发生有关，且可能是其潜在因素，为 TD 的病因和发病机制研究提供了新思路。生态失调导致相对较低的碳水化合物代谢能力和较高的蛋白质代谢能力可能在 TD 的发病机制中起作用。由于能量降低和神经传递改变，较低的短链脂肪酸可能导致抽动症状的发生。但需要注意的是，此研究还有几个局限性，由于暴露数据集中最低的分类水平是属，我们无法在物种水平上进一步探索肠道微生物群和 TD 之间的因果关系。为了进行敏感性分析和水平多效性检测，需要将更多的遗传变异作为工具变量，因此分析中使用的 SNP 未达到传统的 GWAS 阈值（P<5×10–8）。在 GWAS 的大多数参与者是欧洲人群，因此将研究结果外推到其他族裔群体可能是有限的。
综上所述，本研究通过 MR 分析鉴定出 5 种肠道菌群与 TD 患病风险相关，分别为红螺菌科、红螺菌目、Parasutterella、毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea。红螺菌科、红螺菌目和 Parasutterella 可以降低 TD 的发病风险，是 TD 的潜在保护因素，毛螺菌属和 Candidatus Soleaferrea 是 TD 的潜在危险因素。这可能为 TD 的治疗提供了新线索，为寻找新疗法提供了方向。
利益冲突：所有作者声明不存在利益冲突。
