精准医疗下的慢病个体化干预方案

精准医疗下的慢病个体化干预方案演讲人04/慢病个体化干预的关键环节与实践路径03/精准医疗的核心理论基础与技术支撑02/引言：精准医疗与慢病管理的时代交汇01/精准医疗下的慢病个体化干预方案06/精准医疗下慢病个体化干预的挑战与未来方向05/不同慢病的个体化干预实践案例目录07/结论：迈向“量体裁衣”的慢病管理新时代01精准医疗下的慢病个体化干预方案02引言：精准医疗与慢病管理的时代交汇1慢病现状：全球公共卫生的“持久战”在临床与公共卫生领域，慢性非传染性疾病（以下简称“慢病”）已成为威胁人类健康的“头号杀手”。据世界卫生组织（WHO）2023年数据，全球每年约4100万人死于慢病，占总死亡人数的74%；在中国，《中国慢性病防治中长期规划（2017-2025年）》显示，慢病导致的疾病负担占总疾病负担的70%以上，涉及高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺疾病（COPD）、心脑血管疾病等常见病种。传统慢病管理多采用“群体化、标准化”策略，如“一刀切”的用药方案、统一的饮食运动建议，但临床实践表明，即便同一病种，不同患者的疗效与预后也存在显著差异——部分患者对标准治疗反应不佳，部分则出现严重不良反应。这种“同病同治”的局限性，凸显了慢病管理向“个体化”转型的迫切性。2精准医疗：从“群体治疗”到“个体定制”的革命精准医疗（PrecisionMedicine）的概念最早由美国国家科学院在2011年提出，核心是通过基因组学、蛋白质组学、代谢组学等新技术，结合患者的生活环境、生活习惯等数据，实现“因人因时因病”的精准干预。与传统医疗相比，精准医疗的突破在于：从“疾病治疗”转向“健康管理”，从“被动响应”转向“主动预测”，从“群体标准”转向“个体方案”。2015年，美国启动“精准医疗倡议”；2021年，中国《“十四五”生物经济发展规划》将精准医疗列为重点发展领域。在此背景下，慢病个体化干预不再是“空中楼阁”，而是可落地、可推广的实践路径。3临床实践中的“个体化觉醒”：一个真实案例的启示在临床工作中，我曾遇到一位58岁的2型糖尿病患者（化名李先生），BMI30.5kg/m²，HbA1c达10.2%，联合二甲双胍、格列美脲治疗3个月，血糖仍控制不佳（空腹血糖12mmol/L）。传统思路可能是加用第三种降糖药，但通过基因检测发现，李先生携带SLC30A8基因rs13266634多态性（CC型），该基因编码锌转运体8，影响胰岛素分泌；同时，动态血糖监测（CGM）显示其餐后血糖峰值高达16.8mmol/L，且存在“黎明现象”。基于此，我们调整方案：停用格列美脲（对SLC30A8突变者疗效有限），改用GLP-1受体激动剂（利拉鲁肽，促进胰岛素分泌且抑制胰高血糖素），并针对黎明现象调整基础胰岛素剂量，联合个体化饮食处方（低GI、高蛋白）和运动处方（餐后快走30分钟）。3个月后，李先生的HbA1c降至7.0%，体重下降5kg，生活质量显著提升。这个案例让我深刻认识到：精准医疗下的慢病个体化干预，不是“技术噱头”，而是解决临床痛点的“金钥匙”。03精准医疗的核心理论基础与技术支撑1多组学技术：解码个体差异的“生命密码”精准医疗的根基在于对个体生物特征的深度解析，而多组学技术（Multi-omics）正是这一过程的核心工具。1多组学技术：解码个体差异的“生命密码”1.1基因组学：锁定“先天差异”基因组学通过全基因组测序（WGS）、全外显子测序（WES）、单核苷酸多态性（SNP）芯片等技术，解析个体的遗传变异。在慢病领域，基因多态性直接影响药物疗效与不良反应风险：-药物基因组学：如CYP2C19基因多态性影响氯吡格雷的代谢（2/3型携带者为“慢代谢型”，抗血小板效果降低，需更换替格瑞洛）；ALDH2基因rs671多态性与硝酸甘油疗效相关（突变型患者硝酸甘油代谢障碍，需调整剂量）。-疾病易感性：如TCF7L2基因rs7903146多态性可使2型糖尿病风险增加30%-40%；APOEε4等位基因是阿尔茨海默病的明确遗传风险因素。1多组学技术：解码个体差异的“生命密码”1.2蛋白质组学与代谢组学：捕捉“动态状态”蛋白质是生命功能的执行者，蛋白质组学通过质谱技术检测血液、组织中蛋白质的表达与修饰，可发现疾病特异性生物标志物。例如，血清淀粉样蛋白A（SAA）水平升高是炎症性慢病（如类风湿关节炎）活动的重要指标；胰岛素样生长因子结合蛋白-1（IGFBP-1）可预测2型糖尿病患者的胰岛素抵抗程度。代谢组学则聚焦小分子代谢物（如葡萄糖、脂质、氨基酸），通过核磁共振（NMR）、液相色谱-质谱联用（LC-MS）技术，解析个体的代谢状态。例如，通过尿液代谢组学可发现COPD患者的“代谢指纹”（如色氨酸、苯丙氨酸代谢异常），为早期诊断提供依据；血酮体、游离脂肪酸谱可指导糖尿病患者的个体化饮食干预。1多组学技术：解码个体差异的“生命密码”1.3微生物组学：关注“共生环境”人体共生微生物（尤其是肠道菌群）与慢病密切相关。微生物组学通过16SrRNA测序、宏基因组测序，解析肠道菌群的组成与功能。例如，产短链脂肪酸（SCFA）的菌群（如普拉梭菌）减少，与肥胖、2型糖尿病风险增加相关；某些致病菌（如大肠杆菌）过度增殖，可诱发炎症性肠病，进而影响全身代谢。2大数据与人工智能：从“数据洪流”到“决策智慧”多组学技术的应用产生了海量数据，而大数据与人工智能（AI）则是将这些数据转化为临床价值的关键。2大数据与人工智能：从“数据洪流”到“决策智慧”2.1多源数据整合构建“患者数字画像”精准医疗需要整合患者的遗传数据、临床数据（病史、检查结果）、生活方式数据（饮食、运动、睡眠）、环境数据（空气污染、职业暴露）等。通过电子病历（EMR）、可穿戴设备、移动健康（mHealth）平台，构建多维度的“患者数字画像”。例如，美国“AllofUs”研究计划纳入100万名参与者，收集电子病历、基因组数据、生活方式数据，旨在推动个体化医疗研究。2大数据与人工智能：从“数据洪流”到“决策智慧”2.2机器学习预测个体风险与疗效AI算法（如随机森林、深度学习、神经网络）可从复杂数据中挖掘模式，实现精准预测：-风险预测：基于年龄、血压、血脂、基因多态性等数据，构建心血管疾病10年风险预测模型（如改良的Framingham模型结合基因风险评分），准确率较传统模型提高15%-20%。-疗效预测：通过训练历史患者数据（如药物种类、剂量、疗效、不良反应），预测新患者对不同治疗方案的反应。例如，IBMWatsonforOncology可基于肿瘤基因突变、患者特征，推荐个体化化疗方案，匹配准确率达80%以上。2大数据与人工智能：从“数据洪流”到“决策智慧”2.3决策支持系统辅助临床实践AI决策支持系统（DSS）可实时分析患者数据，为医生提供个体化建议。例如，糖尿病管理DSS可整合CGM数据、饮食记录、用药信息，推荐胰岛素剂量调整；高血压管理DSS可结合动态血压监测（ABPM）、基因检测结果，指导降压药选择（如ACEI/ARB的基因适应症）。3生物标志物与检测技术：实现“精准量化”生物标志物是精准医疗的“导航仪”，其检测技术的进步是实现个体化干预的前提。3生物标志物与检测技术：实现“精准量化”3.1传统生物标志物的精准解读传统指标（如血糖、血压、血脂）的动态监测是个体化干预的基础。例如，CGM可发现“隐匿性低血糖”“餐后高血糖波动”，指导胰岛素治疗方案优化；ABPM可识别“夜间高血压”“晨峰现象”，调整服药时间。3生物标志物与检测技术：实现“精准量化”3.2新型生物标志物的应用-液态活检：通过检测外周血中的循环肿瘤DNA（ctDNA）、循环内皮细胞（CEC），实现肿瘤早筛与复发监测；在心血管疾病中，microRNA-21、miR-133等可预测心肌损伤程度。01-组织特异性标志物：如肺表面活性蛋白D（SP-D）、血管性血友病因子（vWF）可辅助COPD的诊断与严重程度评估。03-炎症标志物：高敏C反应蛋白（hs-CRP）、白细胞介素-6（IL-6）、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）可指导炎症性慢病的抗炎治疗（如IL-6抑制剂用于类风湿关节炎）。023生物标志物与检测技术：实现“精准量化”3.3检测技术的标准化与可及性生物标志物的临床应用依赖检测技术的标准化。例如，基因检测需通过CAP（美国病理学家协会）、CLIA（临床实验室改进修正案）认证，确保结果准确；POCT（即时检测）技术（如便携式血糖仪、基因检测芯片）的普及，使基层医疗机构也能开展部分精准检测。04慢病个体化干预的关键环节与实践路径慢病个体化干预的关键环节与实践路径精准医疗下的慢病个体化干预，是一套涵盖“风险评估-方案制定-动态监测-多学科协作”的系统工程，每个环节均需“量体裁衣”。1个体化风险评估：从“群体风险”到“个体风险谱”传统风险评估多基于“群体数据”（如Framingham评分），而个体化风险评估需整合遗传、生活方式、环境等多维度数据，构建“个体风险谱”。3.1.1遗传风险：解码“先天predisposition”通过基因检测识别高风险人群，实现“一级预防”。例如：-对有乳腺癌家族史的女性，检测BRCA1/BRCA2基因突变，携带者可采取预防性卵巢切除、他莫昔芬chemoprevention；-对APOEε4携带者，中年起强化生活方式干预（低脂饮食、规律运动），降低阿尔茨海默病风险。1个体化风险评估：从“群体风险”到“个体风险谱”1.2生活方式与环境：评估“后天暴露”通过问卷、可穿戴设备、环境监测传感器，评估患者的饮食模式（如地中海饮食、DASH饮食依从性）、运动量（每日步数、运动强度）、睡眠质量（睡眠周期、深睡眠比例）、暴露因素（空气PM2.5、职业粉尘）。例如，对高血压患者，若评估发现高盐饮食（每日>10g钠）且尿钠排泄量高，需重点限盐指导。1个体化风险评估：从“群体风险”到“个体风险谱”1.3临床表型分层：定义“疾病亚型”同一慢病存在不同表型，需针对性干预。例如：-糖尿病：分为肥胖型（胰岛素抵抗为主）、消瘦型（胰岛素分泌缺陷）、自身免疫型（LADA），治疗策略分别为胰岛素增敏剂、胰岛素促泌剂、胰岛素治疗；-COPD：分为慢性支气管炎型（痰多、气流受限轻）、肺气肿型（气短、肺气肿明显）、哮喘-COPD重叠型（ACO），分别以化痰治疗、肺康复、抗炎治疗为主。2个体化干预方案的制定：精准施策，因人而异基于风险评估结果，制定“药物+非药物+心理”三位一体的个体化干预方案。2个体化干预方案的制定：精准施策，因人而异2.1药物治疗：从“经验用药”到“精准用药”-药物基因组学指导：如CYP2D6基因“超快代谢者”服用可待因（代谢为吗啡）易出现过量中毒，需避免使用；UGT1A1基因28/28型患者服用伊立替康（代谢为SN-38）易骨髓抑制，需减量。01-联合用药优化：基于药物相互作用（DDI）数据库，避免不良联用。例如，华法林与阿司匹林联用增加出血风险，需监测INR；他汀类与贝丁酸类联用增加肌病风险，避免合用。03-剂量个体化：根据肾功能（eGFR）、肝功能（Child-Pugh分级）调整药物剂量。例如，糖尿病肾病患者，eGFR30-60ml/min时，二甲双胍需减量；eGFR<30ml/min时禁用。022个体化干预方案的制定：精准施策，因人而异2.2非药物治疗：从“普适建议”到“定制方案”-个体化饮食处方：通过膳食调查、营养软件分析，制定精准食谱。例如，对糖尿病合并肾病患者，需控制蛋白质摄入（0.6-0.8g/kg/d），同时保证必需氨基酸；对高尿酸血症患者，需低嘌呤饮食（避免内脏、海鲜）并增加水分摄入（>2000ml/d）。-个体化运动处方：根据心肺功能（最大摄氧量VO2max）、肌肉力量、关节情况，制定运动类型、强度、频率。例如，COPD患者应以“缩唇呼吸+肢体训练”为主，避免剧烈运动；高血压患者可选择“有氧运动（快走、游泳）+抗阻训练（哑铃、弹力带）”，每周150分钟中等强度运动。-心理干预：慢病患者常合并焦虑、抑郁，需评估心理状态（如PHQ-9抑郁量表、GAD-7焦虑量表），提供认知行为疗法（CBT）、正念减压（MBSR）或必要时抗抑郁治疗（如SSRI类药物，需考虑药物相互作用）。0103022个体化干预方案的制定：精准施策，因人而异2.3多靶点干预：针对“多重病理生理机制”慢病常涉及多系统紊乱，需多靶点干预。例如，高血压患者需同时控制血压（RAAS抑制剂+钙通道阻滞剂）、调脂（他汀类药物）、抗血小板（阿司匹林）、改善胰岛素抵抗（二甲双胍）；心衰患者需联合RAAS抑制剂（ARNI）、β受体阻滞剂、SGLT2抑制剂，针对神经内分泌激活、心肌重构、代谢紊乱等多环节。3动态监测与方案调整：从“静态管理”到“动态响应”慢病是动态变化的疾病，需根据监测数据实时调整方案，实现“闭环管理”。3动态监测与方案调整：从“静态管理”到“动态响应”3.1实时监测技术：捕捉“瞬间变化”-可穿戴设备：智能手表/手环监测心率、血压、睡眠、步数；连续血糖监测仪（CGM）实时显示血糖曲线，报警低血糖/高血糖。-远程医疗平台：通过APP上传数据，医生远程查看并调整方案，减少患者往返医院次数（尤其适用于糖尿病、高血压等需长期管理的患者）。3动态监测与方案调整：从“静态管理”到“动态响应”3.2数据反馈与方案迭代：实现“精准调适”01基于监测数据，建立“评估-调整-再评估”的循环机制。例如：02-糖尿病患者使用CGM后，若发现餐后血糖波动>4.4mmol/L，需调整餐时胰岛素剂量或饮食结构（如减少碳水摄入比例）；03-高血压患者通过ABPM发现夜间血压未控制（<10%dipping），需调整服药时间（改为睡前服用氨氯地平）。3动态监测与方案调整：从“静态管理”到“动态响应”3.3疗效评估指标：超越“生化指标”疗效评估不仅关注传统生化指标（血糖、血压、血脂），还需纳入功能状态（6分钟步行距离）、生活质量（SF-36量表）、经济负担（医疗费用）等维度。例如，COPD患者干预成功的标志不仅是FEV1改善，还包括急性加重次数减少、日常活动能力（如爬楼梯、购物）提升。4多学科协作模式：打破壁垒，整合资源个体化干预不是“单打独斗”，而是多学科团队（MDT）的协同作战。4多学科协作模式：打破壁垒，整合资源4.1团队构成：全角色覆盖-核心科室：内分泌科、心血管科、呼吸科、神经科（针对不同慢病）；-支持科室：临床药师（药物调整、DDI管理）、营养师（饮食处方）、心理师（心理干预）、康复师（运动处方）、数据工程师（数据分析、AI模型开发）。4多学科协作模式：打破壁垒，整合资源4.2协作机制：信息共享与决策同步通过电子病历系统（EMR）、MDT会诊平台，实现患者数据实时共享。例如，糖尿病足患者需同时评估内分泌科（血糖控制）、血管外科（血流重建）、骨科（感染控制）、营养科（营养支持），MDT会诊可制定“一站式”方案，避免科室间推诿。4多学科协作模式：打破壁垒，整合资源4.3患者参与：从“被动接受”到“主动管理”个体化干预的核心是“患者为中心”，需提升患者的健康素养与自我管理能力。通过患者教育手册、在线课程、同伴支持小组，让患者理解疾病机制、治疗方案的意义（如为什么需控制餐后血糖）。例如，糖尿病“患者学校”可教会患者自我注射胰岛素、识别低血糖症状，提高治疗依从性。05不同慢病的个体化干预实践案例12型糖尿病：从“控糖”到“综合管理”的个体化之路1.1案例背景患者，女，52岁，主诉“口渴、多尿3个月，体重下降5kg”。BMI26.8kg/m²，WHR0.92（腹型肥胖），HbA1c9.8%，空腹血糖11.2mmol/L，餐后2小时血糖16.8mmol/L。合并高血压（150/95mmHg）、血脂异常（TC5.8mmol/L，LDL-C3.6mmol/L）。父亲有糖尿病史。12型糖尿病：从“控糖”到“综合管理”的个体化之路1.2个体化评估-基因检测：携带TCF7L2基因rs7903146多态性（CT型，糖尿病风险增加1.8倍），SLC2A4基因rs5398（GLUT4基因，影响葡萄糖摄取）；-功能评估：胰岛素释放试验（0、30、60、120min）：空腹胰岛素8mIU/L，30min12mIU/L（正常应≥50%空腹值），提示胰岛素分泌不足；-并发症筛查：尿微量白蛋白/肌酐比值（UACR）35mg/g（正常<30mg/g），糖尿病视网膜病变（背景期）。32112型糖尿病：从“控糖”到“综合管理”的个体化之路1.3个体化干预方案-药物治疗：基于胰岛素分泌不足及腹型肥胖，选择GLP-1受体激动剂（利拉鲁肽，1.8mg/周，皮下注射）+二甲双胍（0.5gtid，餐中服）；因高血压合并糖尿病，RAAS抑制剂（依那普利10mgqd）降压，他汀类药物（阿托伐他汀20mgqn）调脂；-饮食处方：低GI饮食（全谷物、杂豆占比50%），蛋白质摄入1.2g/kg/d（优质蛋白占50%），脂肪供能比30%（饱和脂肪酸<7%），控制总热量（1500kcal/d）；-运动处方：餐后快走30分钟（心率控制在100-120次/min），每周3次抗阻训练（哑铃深蹲、弹力带划船，每组15次，3组）；-监测计划：每周3次指尖血糖（空腹、三餐后2h），每3个月复查HbA1c、UACR，每年眼底检查。12型糖尿病：从“控糖”到“综合管理”的个体化之路1.4干预效果6个月后，患者HbA1c降至7.0%，空腹血糖6.8mmol/L，餐后2小时血糖8.9mmol/L，体重下降4kg，血压135/85mmHg，UACR28mg/g，自我管理能力显著提升（能独立调整胰岛素剂量、识别低血糖症状）。2原发性高血压：基因与环境共驱动的个体化降压2.1案例背景患者，男，65岁，主诉“头晕3年，加重1个月”。高血压病史10年，最高血压180/110mmHg，长期服用硝苯地平控释片（30mgbid），血压波动在150-160/90-100mmHg，伴干咳（考虑ACEI类副作用）。吸烟史40年（20支/日），饮酒史30年（白酒100ml/日）。父亲有脑卒中史。2原发性高血压：基因与环境共驱动的个体化降压2.2个体化评估-基因检测：ACE基因I/D多态性（DD型，ACE活性高，对ACEI反应好但易干咳），ADD1基因Gly460Trp多态性（TT型，盐敏感性高血压风险增加）；-动态血压监测：24小时平均血压155/95mmHg，夜间血压140/88mmHg（非杓型，夜间血压下降<10%），晨峰血压168/102mmHg；-生活方式评估：尿钠排泄量220mmol/24h（高盐饮食，>9g钠/日），吸烟指数800（支年）。0102032原发性高血压：基因与环境共驱动的个体化降压2.3个体化干预方案-药物治疗：停用硝苯地平（因干咳），换用ARB（氯沙坦，50mgqd，对ACEI干咳患者耐受性好），因ADD1基因TT型（盐敏感性），加用利尿剂（氢氯噻嗪12.5mgqd）；调整为睡前服药（控制夜间血压及晨峰血压）；-生活方式干预：严格限盐（<5g钠/日，使用低钠盐），戒烟（尼古丁替代疗法），限酒（白酒<50ml/日），每日快走40分钟（心率控制在110-130次/min）；-监测计划：家庭自测血压（每日早晚各1次，记录ABPM），每3个月复查肾功能、电解质。2原发性高血压：基因与环境共驱动的个体化降压2.4干预效果3个月后，患者24小时平均血压135/85mmHg，夜间血压125/80mmHg（恢复杓型），晨峰血压145/90mmHg，干咳消失，尿钠排泄量150mmol/24h，血压达标且稳定。3慢性阻塞性肺疾病：表型导向的个体化综合干预3.1案例背景患者，男，70岁，主诉“咳嗽、咳痰、气短10年，加重伴发热3天”。COPD病史10年（GOLD3级），长期使用沙丁胺醇气雾剂（必要时吸入），近1年因急性加重住院2次。吸烟史50年（30支/日），已戒烟2年。查体：桶状胸，语颤减弱，肺部可及哮鸣音及湿啰音。3慢性阻塞性肺疾病：表型导向的个体化综合干预3.2个体化评估010203-表型分析：慢性支气管炎型（每年咳嗽咳痰>3个月，痰量增多），肺功能FEV1占预计值45%，FEV1/FVC55%；-基因检测：SERPINA1基因ZZ型（α1-抗胰蛋白酶缺乏，肺气肿易感）；-炎症指标：痰中性粒细胞计数>60%，IL-8水平升高（提示中性粒细胞炎症）。3慢性阻塞性肺疾病：表型导向的个体化综合干预3.3个体化干预方案-药物治疗：长效支气管舒张剂（LAMA+LABA：噻托溴铵18μgqd+奥达特罗5μgbid），因痰多加用黏液溶解剂（乙酰半胱氨酸600mgbid），急性加重期加用抗生素（莫西沙星，根据痰培养结果调整）；-非药物治疗：肺康复（缩唇呼吸、腹式呼吸训练，每日2次；上肢功率训练，每周3次），家庭氧疗（长期氧疗，15h/d，流量1.5L/min）；-预防措施：接种流感疫苗（每年）、肺炎球菌疫苗（23价），避免呼吸道感染（雾霾天减少外出，佩戴口罩）。3慢性阻塞性肺疾病：表型导向的个体化综合干预3.4干预效果6个月后，患者6分钟步行距离从280m增加至350m，急性加重次数0次，痰量减少50%，FEV1提升至预计值的52%，生活质量评分（SGRQ）下降15分（改善显著）。06精准医疗下慢病个体化干预的挑战与未来方向1现实挑战：理想与现实的“鸿沟”1.1数据隐私与伦理困境基因数据具有“终身可识别性”，一旦泄露可能导致基因歧视（如就业、保险领域）。例如，美国GINA法案（遗传信息非歧视法）禁止保险公司因基因变异拒保，但覆盖范围有限（仅健康保险，不涵盖人寿保险、长期护理保险）。此外，基因数据的“知情同意”也存在争议：是否应告知患者“意义未明”的变异（VUS）？1现实挑战：理想与现实的“鸿沟”1.2技术可及性与成本压力精准医疗技术（如WGS、NGS、AI模型）成本较高，基因检测单次费用约3000-10000元，AI决策支持系统年服务费数万元，基层医疗机构难以负担。据中国慢病管理现状调查，仅三甲医院能开展部分基因检测，县级医院多依赖外部送检，结果解读能力不足。1现实挑战：理想与现实的“鸿沟”1.3医疗体系协同与标准缺失目前我国医疗体系存在“碎片化”问题：不同医院、科室间的数据难以共享（如电子病历标准不统一）；MDT模式多局限于三甲医院，基层推广困难；个体化干预缺乏统一指南（如基因检测适应症、解读标准），导致临床实践差异大。1现实挑战：理想与现实的“鸿沟”1.4医患认知与接受度不足部分医生对精准医疗理解片面，认为“基因检测万能”，忽视临床经验；部分患者对基因检测存在疑虑（如担心“查出绝症”），或过度依赖技术，忽视生活方式干预。例如，曾有糖尿病患者因检测出“低糖尿病风险基因”而自行停药，导致急性并发症。5.2未来方向：迈向“全周期、广覆盖、可负担”的精准慢病管理1现实挑战：理想与现实的“鸿沟”2.1技术融合：多组学与AI的深度协同未来将实现“多组学数据+AI算法”的深度融合：-多组学整合：通过单细胞测序、空间转录组技术，解析组织细胞水平的分子特征；结合微生物组、代谢组数据，构建“基因-菌群-代谢”调控网络，如肠道菌群如何通过短链脂肪酸影响