2022热心肠奖学金获奖者精彩发声 | 22日基础研究（含药学）专场

2022年5月22日17:00，“2022热心肠奖学金获奖者论坛”如期在线上拉开帷幕，开播首日吸引了约4500人在线观看。

第一场直播论坛为基础研究（含药学）专场，共有10位获奖者带来了精彩演讲，我们将10位获奖者及导师的分享内容进行了整理，供大家阅读。

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马越

中国科学院大学微生物研究所

2018级博士研究生

演讲精要

几十年来，抗生素耐药性病原微生物持续增加，全球每年耐药菌感染所致死亡人数达70万，成为现代医学面临的严峻挑战。抗菌肽（AMPs）有不易产生抗药性、作用快速等的优势，使研发应对抗多重耐药菌的新型抗菌肽迫在眉睫。

基于多种神经网络预测模型，我们在万余样本微生物组发掘并合成216种潜在新型抗菌肽。体外实验验证，181条肽对测试的4种菌具有抗菌活性（83.8%），部分肽对多重耐药革兰阴性菌有较强抑菌能力，并经动物感染模型验证体内活性和安全性。

王军

中国科学院微生物研究所研究员

导师点评

这项工作开创了一个比较新颖的微生物组研究范式。微生物代谢研究除关注小分子外，还有很多微生物直接编码的大分子活性产物，包括多肽、RNA等也可独立发挥重要的作用。它们的重要来源，在测序方法进步的今天，我们通过大量获得基础数据，利用人工智能技术完成高精度、高通量判别，开创了所谓从硬盘到药物的新的研究模式。

第一个抗菌肽的工作发表后，我们将继续拓展如抗癌肽、RNA、蛋白等应用范围。我们一方面希望给微生物组的数据利用提供更好的例子，另一方面也希望能尽量解决感染、肿瘤、慢病等临床问题。

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曹佳宝

中国科学院大学微生物研究所

2019级博士研究生

演讲精要

传统病原体检测面临很多挑战，我们针对临床病原体高效检测研究发现：与mNGS相比，mtNGS有效提高了检测效率；病原检测结果与传统临床诊断结果一致性较高；mtTGS促进病原微生物的识别，可缩短检测时间；ONT的直接RNA测序和定向测序，拥有较大潜力。

COVID-19 可影响肠道微生态，我们有关新冠患者肠道病毒组研究发现：与健康人相比，新冠患者的肠道病毒组和细菌组存在较大差异；肠道菌群多样性降低，重症患者机会病原体显著富集；病情严重程度不同，肠道病毒组、细菌明显不同。

王军

中国科学院微生物研究所研究员

导师点评

测序技术的发展，正推动微生物研究处于百年未有之大变局。最近我们完成了细菌组、病毒组和真菌组的三部曲。一篇正在上线Natural Communication的研究发现，同一个菌种可以有不同的菌株，其对代谢产物、健康指标的贡献也有差异。在正要上线Molecular Ecology的文章中，我们用三代测序方法系统研究了肠道真菌组织，发现实际上百分之七八十的肠道真菌未被培养，基因组织功能尚未可知。

所以一个新的技术能够带来更多新的应用，在这种新的应用里，我们获得新的数据，在数据驱动基础上我们发现新的科学问题，进而开拓新的研究方向。

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董婷婷

西湖大学生命科学学院

2019级博士研究生

演讲精要

百余年前已有肿瘤中存在细菌的报道，近年被测序技术、细菌培养等技术验证。那么细菌是否对肿瘤的进展有影响呢？

我们的实验结果发现：乳腺肿瘤组织中内存在细菌，细菌确实可以促进肿瘤转移，大部分是胞内菌；清除肿瘤内细菌能显著减少肺转移，不影响肿瘤原位生长，无菌小鼠模型同样证明肿瘤菌群具有促进肿瘤转移的生物学功能。生物信息数据分析结果进一步提示，早期肺转移的细菌可能带有原位肿瘤的菌群特征，随肿瘤的进展开始受肺部微环境的影响。

尧冰清

西湖大学生命科学学院

2018级博士研究生

演讲精要

通过MMTV-PyMT小鼠自发肿瘤模型，我们发现：转移定植期间，胞内菌入侵肿瘤细胞后，通过特定信号通路（RhoA-ROCK）重塑细胞骨架，帮助肿瘤细胞抵抗血管内压力，避免转移过程中受损。这意味着，循环肿瘤细胞携带的肿瘤细菌可促进宿主细胞存活，机制是重塑细胞骨架、增强肿瘤细胞对流体剪切应力的抵抗力。体内实验过程同样可见，调控RhoA活动可促进转移。

收集配对乳腺癌患者的肿瘤、癌旁和淋巴结组织的结果显示，小鼠乳腺癌组织与人乳腺癌组织具有相同的微生物谱、动态变化。

蔡尚

西湖大学生命科学学院研究员

导师点评

感谢热心肠提供这么好的平台，激励年轻人展现和锻炼科研能力。这是非常珍贵的经历，也是我第一次听学生从头到尾地讲他们的故事，感觉挺神奇的。

这个课题给我的感受同样可以用神奇来概况。一是，绝大部分结论与开题设想截然不同。我们既没想到细菌处于肿瘤细胞内，单细胞研究也始终未找到预想的免疫机制。让我们深刻意识到，对这个领域的了解太少了。二是，这个研究与其说解决了一些问题，不如说触发了更多问题。这个领域的进展较初级，如细菌如何进入细胞，肿瘤免疫和细菌如何相互作用，在肿瘤转移过程中发挥多大作用等问题都值得深入探索。我觉得需要更多的专家和学者共同推动这个方向的进展。

这是一个太多未知的领域，所有实验条件的摸索、功能的鉴定都需要搭建新的平台。如果没有坚定的信念，很难取得今天的成绩，我为他们感到骄傲。

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崔梅慧

天津大学生命科学学院

2017级博士研究生

演讲精要

王汉杰

天津大学生命科学学院教授

导师点评

每位站在这个舞台上的同学都值得大家去点赞，基本代表了近期国内这个领域里一些非常优秀工作的作者，我感到非常震撼。在我心目中，热心肠研究院是一个权威、聚心聚力、持之以恒的平台，包括我个人在内的整个团队都是它的粉丝。

梅慧通过努力证明了自己在科研阶段取得的喜人成果。在肠道产业这个大范畴、产学研合作的大平台下，我们的工作侧重工程应用，期待感兴趣的同学积极加入我们的团队，也希望与有志于做转化应用和产业界的朋友，一起推动国内市场蓬勃发展。

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帅梦雷

西湖大学生命科学学院

2018级博士研究生

演讲精要

基于人群队列研究的方法，我们刻画了老年人群的肠道真菌组图谱，首次分析了中老年人群的真菌组差异及与衰老的关联。3年左右的长期随访揭示了人体肠道真菌菌群组成的长期稳定性，进一步奠定了肠道真菌作为肠道生态系统基石的可能性。

结合丰富的多组学和临床表型数据，基于跨界医学的理论概念，我们深入探索了肠道真菌与肠道细菌的跨界交互，以及人体代谢健康的关联、潜在机制。该项工作为后续微生物组跨界医学的研究提供了重要的参考价值。

郑钜圣

西湖大学生命科学学院独立课题组负责人（PI）、特聘研究员

导师点评

三年多前，我们机缘巧合地获得了这批一两千份的肠道微生物样本。通过文献检索，我们锁定了真菌研究，选择重点关注中老年人群。由于真菌的数据结构复杂、已有数据库不成熟等情况，梦雷在工作过程中解决了很多的技术难题和挑战。

很多的研究发现其实都出乎我们的预料。如真菌与细菌的交互作用，真菌通过一些细菌功能介导与导心血管疾病风险因子——低密度脂蛋白胆固醇发生交互作用等。由此我们意外发现真菌与代谢性疾病存在关联，这是一个良好的开始，也是非常新颖的研究领域。

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赵喆

中国医学科学院北京协和医学院（清华大学医学部）药物研究所临床药学

2017级博士研究生

演讲精要

近年基础、临床研究提示，肠道菌群对帕金森病（PD）的发生发展起重要作用。课题组前期研究发现，番荔枝酰胺类衍生物——芬乐胺（FLZ）具有良好的神经保护作用，但作用机制不明确。

我们的研究首次揭示，FLZ可以纠正肠道菌群紊乱，对口服鱼藤酮诱导的慢性PD小鼠模型具有良好的神经保护作用，通过抑制TLR4/NF-κB信号通路介导的肠道炎症、神经炎症可能发挥重要作用。本研究完善了“微生物菌群-肠-脑轴“相关研究，也为PD临床治疗提供新思路与新策略。

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周昊

康奈尔大学微生物系微生物学

2017级博士研究生

演讲精要

微生物的水平基因转移是微生物生态学、进化的基础，与人类健康息息相关。物种形成、多重耐药病原体出现都与水平基因转移密切相关。

我们针对细菌基因组提出了一种高度准确的机器学习方法，用于筛选与水平基因转移相关的微生物功能特征。我们还提出，与人类相关的细菌影响宿主健康的潜在疾病相关途径。并以宿主为中心的分析策略为宏基因组学研究提供了机制假设生成平台，我们同时发现许多微生物组蛋白可能作为治疗药物作用于人类靶标。

Ilana Brito

康奈尔大学生物医学工程系助理教授

导师点评

我的实验室致力探究人类微生物组，了解微生物如何影响人体健康。周昊是我团队的成员，专注于微生物方面的研究。他是一个聪明、勤奋的学生，在科研工作上投入了大量的时间，并在2021年获得了Hsien Wu and Daisy Yen Wu奖学金。

2021年，他在Science Advances上发表了研究成果。该研究利用机器学习的方法对细菌基因组的功能特征进行分析，以预测基因水平转移和抗生素耐药性的出现。近期，他在Genome Biology发表了又一新成果，研究利用宿主-菌群蛋白间相互作用捕捉疾病相关通路。我为他获得的一系列成果感到骄傲！

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康雄斌

比勒菲尔德大学工学院基因组数据科学系生物新信息学

2020级博士研究生

演讲精要

基于二代测序技术发展，宏基因组学可在特定生境中快速识别微生物，无需长时间培养和分离。临床研究中，不同菌株的耐药性、毒性或与环境相互作用等差异颇大。当前一大重要挑战是如何在菌株水平分析特定生境下的宏基因组。

我们提出一种可以保留所有菌株特殊变异高分辨率的组装方法——StrainXpress。实验中，通过组装模拟数据和多组真实数据集，StrainXpress被证明可成功组装深度较低的菌株。而且在所有数据集中，重建菌株特异性序列的平均数量超过现有其他组装软件26.75%。

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刘洋

墨尔本大学医学院

2018级博士研究生

演讲精要

为明确肠道菌群能否前瞻性预测肝病风险，我们对7115人中位随访15年，用机器学习研究基线肠道宏基因组，及其与常规风险因素联合使用对新发肝病的预测能力。

研究发现：肠道菌群与常规风险因素有相似的预测性能，整合菌群（菌种水平）和常规风险因素的模型可改善准确度，并可改善无病生存分析分层；分析预测性细菌分类群，鉴定出新的肝病相关分类群，和一些已知与肝功能和疾病相关分类群；常规风险因素联合肠道菌群，对肝病早期风险分层具有潜在临床价值。

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