目的：系统解析肠道菌群与药物代谢的互作机制，构建基于菌群特征的个体化用药预测模型，为精准调整用药剂量、降低药物不良 反应（ADR）提供科学依据。方法：纳入 2025 年 1 月—2025 年 6 月我院收治的 180 例患者（疾病组，含炎症性肠病[IBD]60 例、2 型糖尿 病[T2DM]60 例、高血压[HTN]60 例）及 60 例健康对照者，收集粪便样本进行 16S rRNA 基因测序分析肠道菌群组成，血浆/尿液样本通过 LC-MS/MS 检测药物代谢物（对乙酰氨基酚[NAPQI]、奥美拉唑[5-OH-OME]、氨氯地平[AMLO]），结合药代动力学参数（Cmax、AUC）进行 Spearman 相关性分析、多元线性回归建模及随机森林算法验证。结果：①疾病组肠道菌群α多样性（Shannon 指数）显著低于健康对照组 （P<0.001）；②疾病组拟杆菌属（Bacteroides）、颤螺菌属（Oscillospira）丰度显著降低（P<0.001），肠球菌属（Enterococcus）、葡萄球菌属 （Staphylococcus）丰度显著升高（P<0.001）；③“药物代谢-细胞色素 P450”（ko00980）通路活性与对乙酰氨基酚 NAPQI/Cmax 呈负相关 （r=-0.68，P<0.001），与奥美拉唑 5-OH-OME/OME 比值呈正相关（r=0.59，P<0.001）；④基于菌群特征及临床指标构建的随机森林预测模 型，对高风险患者的识别准确率达 89.2%，外部验证集准确率为 85.7%。结论：肠道菌群通过调节代谢酶活性及代谢物生成显著影响个体药 物代谢特征；基于多组学数据构建的预测模型可实现用药风险的精准评估，为个体化用药提供新策略。