虽然你看不见“我” ， 但是“我”无所不在 ， 遍布你身体的每处 。 虽然“我”不属于你身体的一部分 ， 但是“我”与你互惠互利 ， 同仇敌忾 ， 共同茁壮成长 。 成千上万的“我”居然是你的健康咨询师和疾病诊断师 ， 是不是很神奇？来 ， 让“我”来带你走进“我们”的世界 。
“我”和“我们”
【奇草百年|新知丨虽然“我”体格小，但是“我们”是你的专属医生】“我”是一颗小小的人体共生微生物 ， “我”生活在人类体内或者体表 。 在“我”的大家族中 ， 因为自身结构的不同 ， 一出生就取了不同的名字 。 比如 ， 那些结构最简单的家伙们 ， 他们叫病毒 ， 只有核酸长链和蛋白质外壳组成 。 比如 ， 那些叫细菌的小朋友们 ， 虽然比病毒结构复杂些 ， 有了细胞的结构 ， 但是他们缺乏细胞核、细胞骨架和细胞器 。 再比如那些叫真菌的大哥哥们 ， 他们已经有真正意义的细胞核了 。 还有一些小伙伴被称为古菌 ， 也只有单个细胞组成 ， 结构类似细菌 ， 但是有些特征与真菌类似 。 再有就是叫原生动物的 ， 虽然他们的身体也有一个细胞 ， 但是就一个小小的细胞就具有维持生命和延续后代所必需的一切功能 ， 如行动、营养、呼吸、排泄和生殖等 。
“我”的个体很小 ， 人的肉眼是难以看到“我”的 ， 数以万亿计的“我”组成了一个新的名词——人体共生菌群 ， 人体共生菌群所包含的所有遗传物质被称为“人体微生物组” ， 其数量是人类基因组中基因数量的200倍 。 但是实际上 ， “我们”常常被称为菌群或者微生物组 ， 这两个名称并没有严格的区分 。 自1970年以来 ， 研究表明“我们”的数量是人体自身细胞的10倍左右 。 但2016年的一项研究表明 ， “我们”和人类细胞数量比为1.3：1 ， 也就是“我们”的数量略多于人体细胞数量 ， 当然这里不包括病毒和病毒颗粒 。
（图片来自网络）
“我们”从哪儿来？
虽然还有争议 ， 但是大众公认“我们”的身影是不会出现在子宫内胎儿中的 。 当新生儿诞生 ， 妈妈产道中或者周围环境中的“我们”会伺机进入婴儿消化道、皮肤、口腔、呼吸道等部位 ， 并且安营扎寨（定植） 。 在婴儿刚出生的一两年 ， “我们”是一个动荡的时期 ， 母乳、周边环境和其他因素都会影响“我们”这个大家族的组成 ， 到大约三岁的时候“我们”成员的种类和每个成员的数量就基本稳定下来了 。 但是“我们”也不是一成不变的 ， 人体的周围环境、饮食结构、社会压力以及药物服用情况均会对“我们”造成一定的影响 。 也就是说 ， 人的生命中“我们”处在一个“动荡-稳定-动荡-稳定”的无限循环中 。
“我们”是坏人吗
病毒、细菌、真菌、寄生虫……这些称呼似乎都让人与疾病产生联系 ， 所以“我们”是危险分子吗？除去一些病原微生物、病毒和寄生虫 ， “我们”中很大一部分都是“好人” ， 甚至被称为益生菌 。 例如 ， 新生儿是无法分解母乳中某些糖分的 ， 但是“我们”却可以帮助新生儿更好的消化吸收母乳的营养成分 。
一项研究表明 ， 假如新生儿是剖腹产出生的 ， 即不像顺产宝宝一样在妈妈产道中与“我们”亲密接触 ， 那么宝宝们将会有更高的肥胖和哮喘风险 。 同时 ， “我们”的存在会帮助人体消灭入侵的危险病原菌和病毒或者阻止他们定植 ， “我们”生活中产生的物质（代谢物）能够抑制类风湿性关节炎以及增强人体对有害微生物的抵抗力 。 此外 ， 我们的身份不是一成不变的 ， 某些“好人”在某些特殊情况下（出现在错误的地方或者数量急剧增加）也可能成为“坏人” ， 危害人体的健康 。
“我们”是你的专属医生
“我们”与人体共生共存 ， 大量的研究证明“我们”与人类疾病状态息息相关 ， 包括炎症性肠病、过敏性疾病、肥胖症、I型糖尿病、自闭症和结肠癌等 。 “我们”中的某些“坏人”被发现与一些疾病密切相关 ， 因此现有的疾病诊断手段主要通过检测这些“坏人” ， 然后利用一种计算机算法（机器学习的模型训练）判断人体是否患病 。 但是问题出来了 ， 大多数疾病中这些“坏人”并没有被完全揪出来 ， 而且这些“坏人”并不仅仅与一种疾病相关联 ， 因此常会出现“漏诊”、“误诊”问题 。
近期 ， 中科院青岛能源所单细胞中心的研究人员另辟蹊径 ， 跳过了揪出“坏人”以及复杂的机器学习步骤 ， 直接把“我们”的全部遗传物质（元基因组）信息输入一种搜索引擎——微生物组的搜索引擎MSE（Microbiome Search Engine; ） ， 即可实现人体或者环境的健康状态的判断和识别 。
这是怎么实现的呢？具体说来 ， 经过大量科学家的努力 ， 现有数据库中已经收录了“我们”很多元基因组信息 ， 有来自健康人群的 ， 也有来自患病人群的 。 MSE通过比对人体中“我们”的元基因组信息与现有所有健康人群的元基因组信息 ， 即可得出这个人是否健康的判断；通过比对与不同疾病患病人员的元基因组信息 ， 即可识别这个人患了哪种疾病 。 值得提出的是 ， 将“我们”的元基因组信息导入MSE ， 即可在0.5秒轻松完成疾病诊断 ， 准确率可达80%以上 。

稿源：(奇草百年)

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