精神分裂症模型小鼠肠道代谢紊乱和海马基因表达谱改变的关键分子靶点及通路

Key molecular targets and pathways of gut metabolic disorder and gene expression profile in hippocampus of schizophrenia model mice

摘要

目的 探讨精神分裂症（schzophrenia， SZ）内源性病理驱动肠道代谢紊乱的关键分子机制，并识别介导此过程的海马区关键分子靶点及通路。 方法 20只雄性C57BL/6J小鼠被随机分为SZ模型组和对照组，模型组小鼠每日腹腔注射MK⁃801（0.6 mg/kg），对照组则在相同时间点注射等体积的生理盐水，连续处理14 d。在通过旷场实验和Morris水迷宫测试评估其行为学表型后，采用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱质谱联用技术和RNA测序技术，分别提取对照组和SZ模型组小鼠的粪便样本和海马组织进行非靶向代谢组学与转录组学分析，鉴定关键的差异表达基因和相关信号通路。 结果 与对照组相比，SZ模型组小鼠表现出显著的行为异常，包括在旷场实验中自主活动显著减少（P<0.001），以及在Morris水迷宫中空间记忆能力受损（P<0.001）。代谢组学分析发现，模型小鼠肠道存在显著的代谢紊乱，鉴定出82种差异代谢物，主要富集于氨基酸和脂质代谢；其中，色氨酸代谢失调尤为突出，表现为犬尿氨酸途径上调而吲哚途径下调。海马转录组学分析鉴定出10个关键差异表达基因（Arc、Nr4a1、Fos、1700016P03Rik、Egr2、Gm37310、Gm44199、Dnd1、Gm16310、Anxa8），功能富集分析显示它们主要参与MAPK信号通路。 结论 精神分裂症模型小鼠的肠道代谢紊乱，特别是色氨酸与脂质代谢的改变，这可能与海马区MAPK信号通路的激活及关键基因（如Nr4a1， Fos）的表达上调密切相关。

Abstract

Objective To elucidate the key molecular mechanisms of the endogenous pathology of schizophrenia（SZ）⁃driven gut metabolic dysregulation， and identify the core hippocampal pathways and molecular targets in the hippocampus that mediate this process. Methods Twenty male C57BL/6J mice were randomly assigned into SZ model group and control group（n=10 each group）. The mice in SZ model group were intraperitoneally treated with MK⁃801（0.6 mg/kg） once a day， whereas the mice in control group received an equivalent volume of saline（vehicle） for 14 consecutive days. The behavioral phenotypes were evaluated through open⁃field test and Morris water maze test， and then ultra⁃high performance liquid chromatography⁃quadrupole⁃orbitrap mass spectrometry and RNA sequencing technology were used to perform non⁃targeted metabolomics and transcriptomics analysis on fecal samples and hippocampal tissues from the two groups for identifying key differentially expressed genes and related signaling pathways. Results Compared with control group， the mice in SZ model group showed significant behavioral abnormalities， including a significant decrease in spontaneous activity in open-field test and impaired spatial memory ability in Morris water maze（P<0.001）. Metabolomics analysis showed that there was significant metabolic disturbance in the gut of model mice， and 82 differential metabolites were identified and mainly enriched in amino acid and lipid metabolism， among which， tryptophan metabolism dysregulation was particularly prominent， showing an up⁃regulated kynurenine pathway and a down⁃regulated indole pathway. Transcriptomic analysis of the hippocampus identified ten key differentially expressed genes， namely Arc， Nr4a1， Fos， 1700016P03Rik， Egr2， Gm37310， Gm44199， Dnd1， Gm16310， and Anxa8. Functional enrichment analysis revealed that these genes were primarily associated with the MAPK signaling pathway. Conclusion The gut metabolic disturbance in schizophrenia model mice， especially the changes in tryptophan and lipid metabolism， is closely related to the activation of MAPK signaling pathway in the hippocampus and the up⁃regulated expressions of key genes （such as Nr4a1， Fos）.

Graphical abstract

关键词

精神分裂症 / 代谢紊乱 / 非靶向代谢组学 / 转录组学 / 信号通路 / 分子靶点

Key words

schizophrenia / metabolic dysregulation / untargeted metabolomics / transcriptomics / signaling pathway / molecular target

精神分裂症（schizophrenia， SZ）是一种病因复杂的神经精神疾病，其临床表现多样，主要包括以幻觉和妄想为代表的阳性症状，以及以情感淡漠和意志减退为特征的顽固性阴性症状^［1］。SZ患者常伴有严重的躯体健康问题，其中心血管疾病是导致其过早死亡的首要原因^［2］，即使在年轻患者中同样如此。与普通人群相比，SZ患者罹患中心性肥胖、高甘油三酯血症、高血压及糖尿病的风险分别高出3.4倍、1.7倍、0.4倍和0.99倍^［3］。此外，这些代谢紊乱有随病程迁延和年龄增长而加剧的趋势^［4，5］。

传统观点认为，第二代抗精神病药物（second-generation antipsychotics， SGAs）的广泛应用是导致SZ患者代谢紊乱的重要因素，这一点已得到证实^［5］，这些药物相关的代谢副作用不仅增加了患者的躯体疾病负担，也严重影响其治疗依从性与远期预后，因此既往大量研究集中于探讨抗精神病药物诱发代谢失调的机制^［6，7］。然而，近年来日益增多的证据表明，独立于药物治疗和生活方式等外部因素，精神分裂症的病理过程自身便可直接导致代谢功能失调^［4］。

尽管新兴证据已将SZ的内在病理指向为代谢紊乱的独立驱动因素，但其介导此过程的具体病理生理学机制，以及SZ与代谢失调之间是否存在共享的分子网络，至今仍是有待阐明的科学问题。该领域研究面临的根本挑战在于，抗精神病药物的代谢副作用构成了一个极其强大的混杂变量，使得在临床研究中几乎无法将疾病的内源性生物学效应与医源性影响有效剥离。因此，在严格排除药物干扰的条件下，关于精神分裂症相关代谢表型的系统性、机制性研究仍存在空白，这极大地限制了对二者共病本质的认知。

为应对这一挑战，本研究利用药物未暴露的SZ动物模型，阐明SZ的病理生理过程对肠道代谢稳态的直接调控作用，并进一步鉴定介导这些远端代谢效应的上游中枢分子，从而为SZ相关代谢共病的病理生理学提供机制层面的新见解，并揭示潜在的、用于干预该共病的非传统治疗靶点。

1 材料与方法

1.1 动物分组与模型建立

SPF级雄性C57BL/6J小鼠20只，7周龄，初始体质量（16.2±0.6）g，所有小鼠均购自新疆医科大学动物实验中心，动物生产许可证号：SCXK（新）2023-0001。小鼠饲养于屏障环境内，维持室温（22±2）℃，相对湿度50%~60%，标准12 h/12 h光暗周期，自由获取标准饲料和无菌饮用水。所有动物在实验开始前均经过为期1周的适应性饲养。本研究所有动物实验方案均经新疆医科大学实验动物伦理委员会批准（伦理审批号：240424-14）。

适应性饲养结束后，20只小鼠采用随机数字表法被分配至两个实验组（每组n=10）：模型组和对照组。模型组小鼠每日腹腔注射MK⁃801药物，剂量为0.6 mg/kg^［8-10］。对照组则在相同时间点接受与模型组小鼠所注射药物等体积的无菌生理盐水注射。所有注射处理持续14 d。

在14 d造模周期结束后，将通过一系列标准行为学测试来验证模型的有效性，以评估其是否表现出精神分裂症样表型，例如：通过旷场实验（open field test， OFT）评估其自发活动与焦虑水平（模拟阳性症状），以及通过Morris水迷宫（Morris water maze， MWM）实验评估其认知记忆功能（模拟认知缺陷）。在造模第1天记录所有小鼠的初始体质量，并在之后每周的固定时间称重。记录并分析整个造模周期内的体质量变化曲线，以评估模型对小鼠生长发育的总体影响。

1.2 行为学实验

为验证SZ动物模型的有效性并评估其精神分裂症样表型，进行了旷场试验和Morris水迷宫试验。

1.2.1 旷场试验

为评估小鼠的自发活动与焦虑样行为，参照既往方法^［11］开展旷场实验。实验在隔音且光线昏暗的条件下进行。将每只小鼠放置于一个灰色方形旷场箱（40 cm×40 cm×40 cm）的中央，任其自由探索5 min。通过顶部摄像头及视频追踪系统（SMART， Panlab）记录其活动轨迹，并分析数据。分析的指标包括作为衡量自主活动能力的总移动距离，以及评估焦虑样行为的中央区域（20 cm×20 cm）停留时间与总活动距离。为消除嗅觉线索干扰，每只小鼠测试结束后，均使用75%乙醇彻底清洁箱体。所有测试均在小鼠的活动周期（暗期）内完成。

1.2.2 Morris水迷宫试验

参照文献［12］的方法，在圆形泳池中（直径90 cm，深度40 cm）开展，水温（22±1）℃，逃生平台（直径约6 cm）没在水下1 cm处。定位航行实验前4 d，每天完成4个象限训练，最大游泳时间设定为60 s。第5天测试，记录各象限小鼠60 s内的逃逸潜伏期。空间探索试验中平台被移走，将小鼠从原平台位置的对面象限放入水中，允许其自由游泳60 s，记录其跨过原平台位置的次数。使用智能数字追踪系统，记录试验。

1.3 样本采集与保存

在完成行为学实验后，从每组中随机选取5只小鼠，并将其转移至已更换全新垫料的洁净鼠笼中禁食12 h。禁食结束后，通过将每只小鼠单独放置在洁净的笼中，无菌收集其自然排出的新鲜粪便颗粒。收集到的粪便样本立即置于无RNA酶的冻存管中，在液氮中速冻，随后转移至-80 ℃冰箱中长期保存。

粪便采集完毕后，小鼠经腹腔注射过量戊巴比妥钠（150 mg/kg）深度麻醉。在确认足跖反射完全消失后，通过心脏穿刺采集全血于EDTA抗凝管中。全血样本立即于4 ℃下以3 000 r/min离心15 min，分离上清液（血浆），并储存于-80 ℃。采血后，立即对小鼠经心灌注，依次用冰预冷的生理盐水（0.9% NaCl）和4%多聚甲醛（PFA，溶于0.1 mol/L PBS， pH 7.4）冲洗。灌注完成后，迅速完整取出脑组织。左侧半脑在冰上解剖分离出海马组织，速冻后于-80 ℃保存，用于后续分子生物学分析；右侧半脑则浸入4% PFA溶液中，于4 ℃下后固定24 h，随后经梯度乙醇脱水、二甲苯透明后用石蜡包埋。

1.4 非靶向代谢组学

为探究精神分裂症对肠道微生物代谢的影响，采用（ultra⁃performance liquid chromatography quadrupole⁃exactive mass spectrometry， UPLC⁃QE⁃MS）技术对小鼠粪便内源性代谢物进行非靶向分析。

1.4.1 粪便样本处理

称取粪便25 mg，置于预冷2 mL离心管中，加入2颗直径3 mm氧化锆匀浆珠及500 μL预冷提取液（甲醇∶乙腈∶超纯水体积比2∶2∶1，含0.1 μg/mL同位素标记内标混合物，包括D4-琥珀酸、¹³C₆-葡萄糖等32种代谢物）。涡旋振荡30 s充分混合，用低温组织匀浆仪（35 Hz，4 ℃）匀浆样本4 min，在冰水浴中超声波提取（200 W，5 min/次，重复3次循环）。提取液于-40 ℃静置1 h沉淀蛋白质，经4 ℃、13 800g离心15 min后，取200 μL上清液转移至LC⁃MS进样瓶，保存于4 ℃自动进样器待测。

1.4.2 色谱分离条件

色谱分离使用Thermo Fisher Vanquish超高效液相色谱系统，该系统配备了Waters ACQUITY UPLC BEH Amide色谱柱（2.1 mm×50 mm， 1.7 μm）。流动相A为含25 mmol/L乙酸铵和25 mmol/L氨水的水溶液（pH 9.0），B相为乙腈。梯度洗脱程序设置为：0~1 min保持95% B，1~14 min线性降至65% B，14~14.1 min恢复至95% B并平衡至16 min。柱温恒定40 ℃，进样体积2 μL，流速0.3 mL/min，样品盘温度维持4 ℃以保障代谢物稳定性^［13］。

1.4.3 质谱数据采集

检测采用Orbitrap Exploris 120高分辨质谱仪（Thermo Fisher Scientific）正负离子双模式。电喷雾离子源参数如下：正离子模式喷雾电压+3.8 kV，负离子模式-3.4 kV；鞘气流速50 Arb，辅助气流速15 Arb，离子传输管温度320 ℃。全扫描质谱分辨率设为60 000（m/z 70~1 050），数据依赖型MS²扫描分辨率15 000，碰撞能量设置为阶梯式归一化碰撞能量（NCE 20%，30%，40%），动态排除时间10 s。数据采集由Xcalibur软件（v4.4）控制。

1.4.4 数据处理与代谢物注释

原始质谱数据通过ProteoWizard（v3.0.20212）转换为mzXML格式后，使用R语言分析。色谱峰提取、对齐与定量采用XCMS算法（v3.12.0），质量容差设定为一个相对值5×10⁻⁶，保留时间偏差<0.2 min。内标归一化通过支持向量回归（SVR）校正批次效应。代谢物注释通过匹配HMDB（v4.0）、MassBank（2021版）及内部标准品数据库完成，要求二级质谱匹配得分>80%。数据的统计学分析及可视化均在R环境中开展。采用主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS⁃DA）评估各组代谢轮廓的总体差异。通过火山图展示并筛选差异代谢物，筛选标准为变量投影重要性（VIP）>1，P<0.05，且倍数变化（fold change，FC）>1.5或<0.67。为探究关键代谢物之间的关系，对差异代谢物进行了相关性分析。最后，利用KEGG数据库对差异代谢物进行通路富集分析，以鉴定其主要参与的生物学通路。

1.5 转录组测序（RNA sequencing，RNA⁃seq）

为鉴定与SZ病理相关的海马区关键基因和信号通路，对海马组织样本进行了转录组测序分析。

将每组5只小鼠海马组织的RNA提取后，测定其浓度与质量。取1 μg总RNA逆转录为cDNA用于文库构建。首先利用Oligo（dT）磁珠分离mRNA，随后将mRNA片段化，并以随机引物合成双链cDNA。经末端修复、加A尾并连接测序接头后，使用DNA纯化磁珠筛选特定大小的片段。筛选后的文库经PCR扩增和产物验证，合格后将带有不同索引的文库按等摩尔比混合，并上样至Illumina HiSeq/Novaseq或MGI 2000测序平台，使用Paired⁃End 150 bp（PE150）模式测序。原始测序数据使用Cutadapt（v1.9）去除接头和低质量序列，获得高质量数据。利用HTSeq（v0.6.1）对基因及转录本的表达水平定量分析。随后，差异表达分析使用DESeq2软件包，以P_adj≤0.05为阈值筛选差异表达基因（differentially expressed genes， DEGs）。为进一步探究DEGs的生物学功能，本研究采用GOseq（v1.34.1）作基因本体论（Gene Ontology， GO）功能富集分析（P_adj≤0.05），该分析涵盖生物学过程（biological process，BP）、细胞组分（cellular component，CC）和分子功能（molecular function，MF）3个类别，并以P≤0.05作为显著富集的筛选阈值。此外用topGO绘制有向无环图（DAG）。最后，基于KEGG数据库分析了差异表达基因的富集通路，以鉴定其参与的关键信号通路。

测序过滤后数据测序reads数量平均4 300万，Q30碱基平均分布比例是95.04%，平均GC含量为46.38%。通过将reads比对到参考基因组上，得到各个样本的基因组比对情况，比对率平均为98.26%。基于比对结果，分析蛋白编码基因的表达量。

1.6 统计学分析

使用SPSS 23.0统计软件，分别使用Shapiro⁃Wilk和Levene检验所有数据的正态性和方差齐性，计量资料采用均值±标准差（X±S）表示。多组间比较采用单因素方差分析，若结果显著，则采用LSD法做事后两两比较。所有检验均以P<0.05为差异具有统计学意义的判断标准。

2 结果

2.1 模型小鼠行为学表型评估

行为学评估显示，在OFT试验中，与对照组相比，SZ模型组小鼠的总运动距离、边缘区活动距离及垂直站立次数均显著减少（P<0.001，见图1A）。在MWM测试中，SZ组小鼠在定位航行阶段的逃逸潜伏期显著长于对照组（P<0.01），且在随后的空间探索试验中，其穿越原平台区域的次数显著少于对照组（P<0.001，见图1B）。值得注意的是，SZ模型构建期间，小鼠体质量表现为初期下降随后快速增长趋势（见图1C）。

2.2 肠道菌群代谢谱改变

各组样本的基峰色谱图（base peak chromatogram， BPC）结果显示，模型组与对照组的BPC在峰形、峰高及保留时间存在明显差异（见图2A）。同时，组内样本的保留时间和响应强度表现良好的一致性，组内样本差异小，重复性较高。进一步地，正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis， OPLS⁃DA）结果显示，在正、负离子模式下，SZ模型组与对照组均实现了清晰的组间分离（见图2B）。这表明两组间存在显著的代谢谱差异，而各组内的样本点聚类紧密，有良好的组内生物学重复性。

2.2.1 差异代谢物

结合单变量与多变量统计分析，筛选并鉴定了SZ模型组与对照组间的差异代谢物（differential metabolites， DMs）。火山图直观呈现了这些差异代谢物，其筛选基于代谢物峰面积计算的FC、P值以及OPLS⁃DA模型中的变量投影重要性（variable importance in projection， VIP）。以FC<0.67或FC>1.5（P<0.05，VIP>1）为筛选标准，共鉴定出82个差异有统计学意义的代谢物，其中55个在SZ模型组中表达上调，27个表达下调（见图2C）。通过与人代谢物组数据库（Human Metabolome Database， HMDB）及实验室内部数据库比对，这些差异代谢物主要归属于脂质、氨基酸及其衍生物类别。

2.2.2 相关性分析

相关性分析显示，模型组中上调的代谢物beta⁃D⁃Glucopyranosyl_anthranilate与下调的代谢物吲哚乙酸（indoleacetic acid， IAA）呈显著负相关（r=-0.67，P<0.05，见图2D）。此外，模型组中色氨酸（tryptophan，Trp）代谢通路相关产物水平发生显著改变：犬尿氨酸途径下游产物beta⁃D⁃Glucopyranosyl_anthranilate水平上调，而吲哚途径产物IAA及二肽Tryptophyl⁃Proline水平均显著下调。

2.2.3 KEGG通路富集分析

KEGG通路富集分析为SZ模型中代谢网络的系统性改变提供了进一步证据。其中，“色氨酸代谢”通路展现出20%的显著富集（见图2E），这一结果与前述相关性分析所揭示的色氨酸代谢重编程现象（犬尿氨酸通路激活及吲哚/5-羟色胺途径抑制）相一致。此外，差异代谢物在诸如“代谢通路”和“甘油磷脂代谢”等核心及脂质代谢通路中呈现高达40%的富集比例（见图2E）。这些结果表明，SZ模型的病理生理过程不仅涉及特定的色氨酸代谢失衡，也与一个由氨基酸代谢、脂质代谢等多个代谢模块共同参与构成的代谢网络失调有关。

2.3 海马组织关键差异基因的鉴定

通过采集小鼠海马组织进行测序，得到了大量的样本双端测序数据。鉴于数据错误率对结果的影响，采用FASTP软件对原始数据进行质量预处理，并对整个质控过程中的reads数进行统计汇总。通过去接头、去除低质量reads并从3′端及5′端以不同方式去除低质量碱基，过滤后数据统计见表1。两组的基因进行定量饱和曲线检查和均一分布检查，随机挑选样本结果如图3、4所示。饱和曲线箱线图的中位数随着重采样百分比的增加而降低，且误差范围变小，曲线最终趋于平缓（见图3）。此外，样本间的均一性检查结果显示，同类样品间具有较高的相似性（见图4）。

2.3.1 差异表达基因

对照组与模型组共筛选出10个符合上述标准的DEGs，其中8个基因在模型组中表达显著上调，而2个基因表达显著下调。在这些差异基因中，活性调节的细胞骨架相关蛋白（activity⁃regulated cytoskeleton⁃associated protein， Arc）基因表现出上调表达最为显著（FDR=5.82×10^-57，见表2）。

2.3.2 GO功能富集分析

GO结果表明差异表达基因在多个生物学过程和分子功能上表现出显著富集（见图5）。具体来看，最显著的条目为“骨骼肌细胞分化”。在神经系统功能方面，差异基因显著集中于“神经元突触可塑性调节”“长时程突触抑制的调节”以及多个与早期脑区发育相关的通路，如“菱脑发育”和“脑分节”。在分子功能层面，与转录调控相关的条目也高度富集，包括“序列特异性DNA结合”“AP⁃1复合物”和“转录因子复合物”。此外，“脂肪细胞分化”通路也呈现出显著富集。综合上述条目，这些差异基因的功能主要归属于3个方面：神经系统功能与发育、基因表达的转录调控以及细胞分化与脂质代谢。

2.3.3 KEGG通路富集分析

为进一步揭示差异表达基因的生物学功能，本研究利用KEGG数据库进行了通路富集分析，结果显示，表达基因显著富集于“安非他命成瘾”“多巴胺能突触”“胆碱能突触”通路（见图6）。在免疫和炎症方面，“TNF信号通路”“Toll样受体信号通路”以及“Th17细胞分化”通路也表现出富集（图6）。同时，核心信号通路如“MAPK信号通路”也被显著激活。对该通路内基因的进一步分析表明，Nr4a1和Fos是其他多个通路的重要组成部分，这些通路包括脂质与动脉粥样硬化、非酒精性脂肪性肝病、流体剪切应力与动脉粥样硬化，以及库欣综合征。综合上述条目，这些差异基因的功能主要归属于4个方面：神经递质与突触功能、免疫与炎症反应、内分泌与激素调控以及连接了外部刺激（如炎症因子、激素）与细胞内部的多种生物学效应的细胞信号转导通路——“MAPK信号通路”。

3 讨论

精神分裂症常并发代谢紊乱，但其病因学研究长期受到抗精神病药物混杂效应的干扰。为排除药物影响，探究疾病内在病理在代谢失调中的作用，本研究构建了未接受药物干预的MK⁃801诱导SZ动物模型。首先，通过行为学验证，证实了模型小鼠表现出与临床SZ患者阴性症状及认知损害高度相似的表型，包括自主活动减少、抑郁样行为和学习记忆能力受损，确保了模型的有效性。在代谢表型方面，文献中存在争议。部分针对药物初治或首发SZ患者的研究报道，患者在疾病早期体质量并无显著升高^{［14，15］}，这使得一些观点认为代谢异常主要源于药物副作用。然而，另有研究指出，即使在未使用药物的情况下，患者的葡萄糖稳态^［16］、腰臀比和内脏脂肪^［5］已发生改变。本研究的发现与这一复杂的临床现象相呼应：研究观察到SZ模型组小鼠的最终体质量与对照组无统计学差异，但其在造模期间的体质量经历了“初期下降后快速增长”的波动。这一动态变化过程，而非终点体质量，可能更敏锐地反映了疾病内在病理驱动的能量代谢和摄食行为的潜在失调。正如文献［17］所述，体质量变化并非代谢紊乱的唯一指标，因此有必要深入探究其分子层面的代谢特征。

为探究SZ模型内在的代谢改变，该研究运用非靶向代谢组学技术分析了小鼠粪便样本。研究鉴定出82种差异代谢物，功能富集分析明确指向氨基酸与脂肪酸代谢的紊乱，其中色氨酸代谢的显著重编程尤为突出。具体而言，犬尿氨酸通路（kynurenine pathway， KP）被激活，表现为色氨酸下游产物beta⁃D⁃Glucopyranosyl_anthranilate显著上调，其前体邻氨基苯甲酸是KP的关键中间产物^［18］，这一结果提示了KP通量的增强。与此同时，由肠道菌群介导的、具有神经保护和抗炎功能的吲哚途径被抑制，其产物吲哚乙酸水平显著下调^［19］。这两种产物水平呈现显著负相关，有力证明了在SZ模型中，肠道Trp的代谢流从有益的吲哚途径显著转向了潜在具有神经毒性的犬尿氨酸途径。这些发现与大量临床研究高度一致。已有多项研究证实SZ患者存在血浆Trp浓度降低^［20-22］及血清Trp代谢改变^［23］，且普遍认为这是由于Trp向犬尿氨酸代谢物转化增强所致^{［24，25］}。本研究的独特贡献在于，首次在无药物干预的动物模型中，从肠道微环境这一源头层面，为“KP激活是SZ核心病理的一部分”这一假说提供了直接证据。

肠道代谢紊乱可通过“肠-脑轴”网络远距离影响中枢神经系统功能^［26］。基于此，推测肠道Trp代谢的重编程会引起SZ病理核心脑区海马体分子表型的改变。为了验证这一假说，该研究对海马组织进行了转录组测序分析。转录组结果显示，海马区多个即刻早期基因被显著激活，其中Arc的上调尤为引人注目（FDR=5.82×10⁻⁵⁷）。文献已证实，作为突触可塑性的关键分子，Arc的表达失调与SZ等多种神经精神疾病密切相关^{［27，28］}。Arc的罕见基因变异或其表观遗传调控异常均可能参与部分精神分裂症患者的发病机制^［29-31］。此外，Arc的表达不仅受神经活动调控，还与外周代谢信号（如血清素系统^［32］和胰素信号^［33］）存在交互作用。因此，本研究中观察到的Arc基因显著上调，可能是一个关键的整合性分子事件，它既反映了SZ模型中神经元活动的异常，也可能是对源自肠道的代谢紊乱信号（如KP代谢物或IAA减少）的直接或间接响应。

为进一步探究差异基因的功能网络，KEGG通路富集分析显示，海马区的差异基因显著富集于MAPK信号通路。深入分析发现，该通路中的关键转录因子，如本研究中同样显著上调的Nr4a1和Fos，不仅是MAPK信号网络的核心节点，还同时参与了脂质代谢、动脉粥样硬化等多个代谢相关通路。这一发现为整合本研究的代谢组学与转录组学结果提供了关键的分子桥梁。MAPK通路是细胞响应炎症、应激等外界刺激的核心枢纽。肠道KP的激活可产生多种免疫活性分子，可能通过激活外周免疫细胞或直接穿过血脑屏障，在海马区触发神经炎症和细胞应激反应，进而激活MAPK信号通路，并最终驱动Arc，Nr4a1，Fos等下游基因的表达。因此，MAPK通路的激活可能是在SZ模型中，将肠道代谢失衡（特别是与免疫相关的KP激活）与海马区基因表达改变联系起来的关键机制，共同指向了神经-炎症-代谢失调的病理网络。

综上所述，本研究通过多组学联合分析，在一个无药物干预的SZ动物模型中，揭示了一条从“肠道色氨酸代谢重编程（KP激活/吲哚途径抑制）”到“海马区IEGs（Arc，Nr4a1，Fos）表达上调”的潜在病理通路。这些分子层面的改变与SZ样行为表型密切关联，提示SZ的内在病理可通过“肠-脑轴”介导Trp代谢与海马基因表达的相互作用，共同促进神经病理及代谢紊乱的发生。然而，该研究也存在局限性。首先，研究结果揭示的是相关性而非直接的因果关系；其次，动物模型终究无法完全模拟人类SZ的复杂性。因此，未来研究应聚焦于：①机制探索：利用体外细胞模型或脑区特异性干预技术，阐明肠道KP代谢物（如犬尿氨酸）穿越血脑屏障并调控海马神经元基因表达的具体分子机制，以确立因果链。②临床转化：在药物初治的SZ患者队列中进行系统性验证，分析肠道Trp代谢谱与脑功能影像学、认知及代谢指标的关联。这些工作将有助于评估靶向肠道代谢作为SZ干预新策略的潜力，为理解和治疗这一复杂疾病提供新的视角。

参考文献

[1] Jauhar S， Johnstone M， McKenna PJ. Schizophrenia［J］. Lancet， 2022， 399（10323）： 473-486.

[2] Olfson M， Gerhard T， Huang C， et al. Premature mortality among adults with schizophrenia in the United States［J］. JAMA Psychiatry， 2015， 72（12）： 1172-1181.

[3] Vancampfort D， Wampers M， Mitchell AJ， et al. A meta⁃analysis of cardio⁃metabolic abnormalities in drug naïve， first ⁃episode and multi⁃episode patients with schizophrenia versus general population controls［J］. World Psychiatry， 2013， 12（3）： 240-250.

[4] Carney R， Cotter J， Bradshaw T， et al. Cardiometabolic risk factors in young people at ultra⁃high risk for psychosis： a systematic review and meta⁃analysis［J］. Schizophr Res， 2016， 170（2/3）： 290-300.

[5] Emul M， Kalelioglu T. Etiology of cardiovascular disease in patients with schizophrenia： current perspectives［J］. Neuropsychiatr Dis Treat， 2015， 11： 2493-2503.

[6] Newcomer JW. Antipsychotic medications： metabolic and cardiovascular risk［J］. J Clin Psychiatry， 2007， 68（）： 8-13.

[7] Henderson DC， Vincenzi B， Andrea NV， et al. Pathophysiological mechanisms of increased cardiometabolic risk in peo ple with schizophrenia and other severe mental illnesses［J］. Lancet Psychiatry， 2015， 2（5）： 452-464.

[8] Guo C， Li W， Liu Y， et al. EPO deficiency upregulates GADD45b/p38 MAPK axis， mediating schizophrenia⁃related sy⁃naptic and cognitive impairments［J］. Adv Sci （Weinh）， 2024， 11（47）： e2406979.

[9] Qi C， Zou H， Zhang R， et al. Age⁃related differential sensitivity to MK⁃801⁃induced locomotion and stereotypy in C57BL/6 mice［J］. Eur J Pharmacol， 2008， 580（1-2）： 161-168.

[10] Zuo DY， Cao Y， Zhang L， et al. Effects of acute and chronic administration of MK⁃801 on c⁃Fos protein expression in mice brain regions implicated in schizophrenia with or without clozapi⁃ne［J］. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry， 2009， 33（2）： 290-295.

[11] Sánchez⁃Hidalgo AC， Martín⁃Cuevas C， Crespo⁃Facorro B， et al. Reelin alterations， behavioral phenotypes， and brain anomalies in schizophrenia： a systematic review of insights from rodent models［J］. Front Neuroanat， 2022， 16： 844737.

[12] 陈溪， 谷洪顺， 张兰， 等. 淫羊藿苷对MK⁃801致精神分裂症小鼠模型的影响［J］. 中国康复理论与实践， 2016， 22（4）： 395-398.

[13] Wang J， Zhang T， Shen X， et al. Serum metabolomics for early diagnosis of esophageal squamous cell carcinoma by UHPLC⁃QTOF/MS［J］. Metabolomics， 2016， 12（7）： 1-10.

[14] Song X， Fan X， Song X， et al. Elevated levels of adiponectin and other cytokines in drug naïve， first episode schizophrenia patients with normal weight［J］. Schizophr Res， 2013， 150（1）： 269-273.

[15] Song X， Fan X， Li X， et al. Changes in pro⁃inflammatory cytokines and body weight during 6⁃month risperidone treatment in drug naïve， first⁃episode schizophrenia［J］. Psychopharmacology （Berl）， 2014， 231（2）： 319-325.

[16] Pillinger T， Beck K， Gobjila C， et al. Impaired glucose homeostasis in first⁃episode schizophrenia： a systematic review and Meta⁃analysis［J］. JAMA Psychiatry， 2017， 74（3）： 261-269.

[17] Murthy VL， Mosley JD， Perry AS， et al. Metabolic liability for weight gain in early adulthood［J］. Cell Rep Med， 2024， 5（5）： 101548.

[18] 秦宇， 张永鹤. 犬尿氨酸代谢通路对抑郁症的影响机制研究进展［J］. 中国药理学通报， 2020， 36（12）： 1640-1644.

[19] Min BH， Devi S， Kwon GH， et al. Gut microbiota⁃derived indole compounds attenuate metabolic dysfunction⁃associated steatotic liver disease by improving fat metabolism and inflammation［J］. Gut Microbes， 2024， 16（1）： 2307568.

[20] Manowitz P， Gilmour DG， Racevskis J. Low plasma tryptophan levels in recently hospitalized schizophrenics［J］. Biol Psychiatry， 1973， 6（2）： 109-118.

[21] Schwarcz R， Bruno JP， Muchowski PJ， et al. Kynurenines in the mammalian brain： when physiology meets pathology［J］. Nat Rev Neurosci， 2012， 13（7）： 465-477.

[22] Chiappelli J， Postolache TT， Kochunov P， et al. Tryptophan metabolism and white matter integrity in schizophrenia［J］. Neuropsychopharmacology， 2016， 41（10）： 2587-2595.

[23] Wang Z， Yuan X， Zhu Z， et al. Multiomics analyses reveal microbiome⁃gut⁃brain crosstalk centered on aberrant gamma⁃aminobutyric acid and tryptophan metabolism in drug⁃naïve patients with first⁃episode schizophrenia［J］. Schizophr Bull， 2024， 50（1）： 187-198.

[24] Schwieler L， Larsson MK， Skogh E， et al. Increased levels of IL⁃6 in the cerebrospinal fluid of patients with chronic schizophrenia⁃significance for activation of the kynurenine pathway［J］. J Psychiatry Neurosci， 2015， 40（2）： 126-133.

[25] Barry S， Clarke G， Scully P， et al. Kynurenine pathway in psychosis： evidence of increased tryptophan degradation［J］. J Psychopharmacol， 2009， 23（3）： 287-294.

[26] Cryan JF， O'Riordan KJ， Cowan CSM， et al. The microbiota⁃gut⁃brain axis［J］. Physiol Rev， 2019， 99（4）： 1877-2013.

[27] Guzowski JF， Lyford GL， Stevenson GD， et al. Inhibition of activity⁃dependent arc protein expression in the rat hippocampus impairs the maintenance of long⁃term potentiation and the con solidation of long⁃term memory［J］. J Neurosci， 2000， 20（11）： 3993-4001.

[28] Plath N， Ohana O， Dammermann B， et al. Arc/Arg3.1 is essential for the consolidation of synaptic plasticity and memories［J］. Neuron， 2006， 52（3）： 437-444.

[29] Chuang YA， Hu TM， Chen CH， et al. Rare mutations and hypermethylation of the ARC gene associated with schizophrenia［J］. Schizophr Res， 2016， 176（2-3）： 106-113.

[30] Wang YY， Hsu SH， Tsai HY， et al. Transcriptomic and proteomic analysis of CRISPR/Cas9⁃mediated ARC⁃knockout HEK293 cells［J］. Int J Mol Sci， 2022， 23（9）：4498.

[31] Heffel MG， Zhou J， Zhang Y， et al. Temporally distinct 3D multi⁃omic dynamics in the developing human brain［J］. Nature， 2024， 635（8038）： 481-489.

[32] Sbrini G， Hanswijk SI， Brivio P， et al. Peripheral serotonin deficiency affects anxiety⁃like behavior and the molecular response to an acute challenge in rats［J］. Int J Mol Sci， 2022， 23（9）： 4941.

[33] Chen TJ， Chen SS， Wang DC， et al. High⁃fat diet reduces no⁃velty⁃induced expression of activity⁃regulated cytoskeleton⁃associated protein［J］. J Cell Physiol， 2020， 235（2）： 1065-1075.

基金资助

国家自然科学基金资助项目(81960258)

新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJ2025G145)

新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2022D01D64)

新疆维吾尔自治区自然科学基金项目(2025D01C173)