PNAS｜1689 对母婴队列！南京医科大学夏彦恺/陈敏健团队构建孕期暴露‑微生物‑宿主网络，解析生命早期健康密码
2026-09-21
中科新生命多组学服务
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孕期是环境暴露塑造子代健康的敏感窗口，但“母体环境—新生儿菌群—婴儿结局”之间的因果链条一直不清楚。传统研究多聚焦单—污染物或单一菌属，难以回答“哪些暴露通过菌群影响了发育”这一核心问题。
2026 年 8 月 3 日，南京医科大学生殖医学国家重点实验室夏彦恺、陈敏健团队在PNAS期刊发表了题为“Mapping the exposome–microbiota–host axis for prenatal origins of infant health”的研究。研究基于大规模前瞻性队列，将776个母体暴露变量、胎粪菌群与10项婴儿结局进行系统整合，首次用暴露组—微生物组—宿主三轴网络，为生命早期健康决定因素提供了可扩展的分析框架。
样本类型
母婴配对队列 1689 对；孕期尿样、新生儿胎粪、临床随访数据
涉及组学
暴露组（问卷/临床 + 代谢/化学物 + 元素）、16S rRNA 微生物组
对应技术
E300靶向暴露组、非靶代谢组、16S微生物多样性、多组学联合分析
研究设计
高分多组学的三个决定点
决定点 1：纵向队列 + 四个时间点。1689 名孕妇自 2014–2016 年入组，覆盖早、中、晚孕及分娩四次随访；婴儿随访至 1 岁。多时点暴露测量显著降低单点假阳性。
决定点 2：暴露组全景。776个变量 = 147项问卷/临床指标 + 137项临床检验指标 + 398项外源有机物/代谢物 + 94项元素。
决定点 3：菌群 + 三轴一致性网络。1194 例新生儿胎粪检出菌群（70.7%），鉴定了156个菌属；采用 ExWAS分析、PLS-DA分析、Bonferroni 校正方法，并要求暴露—菌群—结局三者的效应方向一致的，才纳入最终分析。
很多暴露组研究，还是“一个代谢组 + 几个差异物”的经典单维打法。按照 PNAS 这篇文章，官方对暴露组的定义是“人一生中所有环境暴露及其生物响应的综合科学”——它天然就是多维的。
研究把孕期暴露拆成了三块：外暴露（生活方式、环境污染物）、内暴露（代谢物、循环激素）、以及临床指标。尿液里的外源有机物和代谢物有 398 种，外加 ICP-MS 测的 94 种元素、问卷和临床检验 284 项，合计 776 个暴露变量。
新研究不再从“挑几个标志物”教起，上来就是全景暴露画像。很多机制解释，非常考验积累——比如文中讨论“磷酸三苯酯（TPHP）如何通过抑制变形菌门影响新生儿体重”，就同时涉及暴露、菌群分类和功能三套语言。PNAS 这套框架更强调整合，强调可溯源，强调用队列证据说话。第一层的本质，是让人可以为下一层（关联机制）打好基础。
图1 母体暴露与婴儿体重及神经发育之间的相关性
对于起步更晚、只做过单组学的老师来说，把暴露组和菌群叠在一起，更是难上加难。
研究团队跳过“单点相关”这种基础内容，直接做暴露—菌群关联。
菌群部分，不止是测 16S，还鉴定到 156 个菌属（胎粪样本，70.7%检出率，覆盖1194 名新生儿），并进一步用 PICRUSt2 预测了功能潜能。细节也变复杂：既注重分类学信号，也注重与环境化学的方向关系。文中图 2D 就出现了”pro-bacterial（促菌）/antibacterial（抑菌）关联方向”这样的表述。
这样的变化，在另一组“化学物—菌群”关联里也有体现：母体外源化学物中，许多带抗菌性质的外源有机物（如 TPHP、五氯苯酚）与菌群丰度呈负相关；而碳水化合物等代谢物则正相关——因为它们本就是菌群代谢的底物。
图2 母体暴露、胎粪微生物群与婴儿临床结局之间的相关性分析
本研究的复杂性在于变量变多，且时间维度更加宽泛——涉及孕期四个时间点（早、中、晚孕 + 分娩）的纵向重复测量；关联网络更加复杂，结局指标暴增到10项（体重、身高、头围、出牙、囟门闭合、神经发育商、湿疹、黄疸、孕周、性别）。
具体来说，仅母体外源化学物和代谢物就贡献了最大比例的显著关联——尿液生物标志物与新生儿菌群的显著相关比例高达25.05%，而问卷类暴露贡献最小，研究还多了很多“可干预靶点”，如 TPHP、全氟丁烷磺酸（PFBS）、PCP、胆固醇、雌三醇、香草酸等。
暴露—菌群—健康“三轴网络”，成了全文的重点。
旧版研究，还在讨论“某个污染物和某个出生体重相关”。到了这篇 PNAS，则开始讨论“TPHP → 抑制变形菌门→ 婴儿体重升高”的完整因果链，且不止讨论单一维度，还要讨论化学物维度、菌群维度、发育结局维度。
这篇文章注重让人主动构建机制通路，不止考验“找差异”的基本功，也考究“串轴”的高级能力。
图3 微生物组与母体暴露组及婴儿健康结局的关联性分析
而最漂亮的是这条完整因果链：
图4 母体暴露、胎粪微生物群与婴儿健康结局之间的关联及其生物学意义
总结
总的来看，这篇 PNAS 的工程量就是：
1689 对母婴的前瞻性队列，统计功效拉满；
776个暴露变量 × 4 个时间点的纵向暴露画像；
156个菌属的胎粪刻画16S菌群图谱；
10 项婴儿一年内发育/疾病结局；
一套两阶段多层稳健性框架（Spearman + PLS-DA 的 VIP>1 + Bonferroni 校正 + 时间点重复验证）；
一个三轴逻辑一致性的路径推导规则（暴露—菌群—结局方向必须自洽）。
翻开方法部分，更是“组学工程天花板”，暴露组、微生物组、宿主表型成为高频主题。所学内容不再像以前是“单组学小格局”，而是“环境—微生物—宿主大格局”。可以明显地感觉到，早期发育研究绝不是“测个代谢组就完事”，而是“全生命周期暴露图谱”。
从单点到全景，暴露组研究的变革一直遵循着一个逻辑：
要用「暴露组」去理解健康，而不是用「单个代谢物」去理解健康。
不管是越来越密的暴露变量、深的菌群分层、还是长的发育随访，都是为了让人可以更早识别可干预的孕期风险。PNAS 这篇文章把"暴露组—菌群—宿主"三轴网络讲透，已释放出明确信号：多组学整合，正在成为发育与环境健康研究中一道隐形的筛子。 与其再为"单组学讲不清机制"发愁，不如早做规划，用更轻松有效的方式，把环境如何塑造下一代这件事，讲得更明白一点。
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