梅約診所(Mayo Clinic)的研究人員團隊開發了一種創新的計算工具,可以分析腸道微生物組(消化系統內由數萬億細菌、真菌、病毒和其他微生物組成的複雜生態系統),以提供對整體健康狀況的見解。

《自然通訊》雜誌上發表的一項新研究中,該工具在區分健康個體和患有任何疾病的個體方面表現出至少 80% 的準確度。該工具是透過分析代表各種疾病、地理區域和人口群體的 8,000 多個樣本的糞便腸道微生物組譜而開發的。

 

該工具名為“腸道微生物組健康指數 2”,可以檢測腸道健康的細微變化,從而確定一個人是否正在發展疾病或從疾病中恢復。研究人員使用生物資訊學和機器學習方法來分析糞便樣本中的腸道微生物組概況,這些樣本是從跨越 26 個國家和六大洲的 54 項已發表的研究中收集的。這種方法產生了多樣化且全面的數據庫。

這種能力解決了人類微生物組研究中長期存在的挑戰,包括定義什麼構成「健康」微生物組以及識別潛在健康問題的早期指標。它還填補了現有健康和保健測量工具的重大空白。

 

腸道微生物組在消化、代謝和免疫功能中發揮至關重要的作用,研究人員發現腸道微生物組的不平衡可能與各種慢性疾病有關。

「最後,我們有了一個標準化指數來定量衡量一個人腸道微生物組的『健康』程度,」梅約診所個體化醫學中心微生物組學計畫的資深作者兼計算生物學家 Jaeyun Sung 博士說。

「我們的工具並不是為了診斷特定疾病,而是作為主動健康指標,」他補充道。 「透過在嚴重症狀出現之前識別腸道健康的不利變化,該工具可能會指導飲食或生活方式的改變,以防止輕微問題升級為更嚴重的健康狀況,或提示進一步的診斷測試。透過能夠回答一個人的腸道是否無論是健康還是有患病趨勢,我們的最終目標是讓個人能夠採取積極主動的措施來管理自己的健康。

工具開發過程包括識別微生物物種、仔細選擇最相關的特徵以及優化機器學習模型。

最終結果是一個篩選腸道微生物組樣本並量化其與健康(無病)或不健康(患病)個體的相似程度的指數。

研究團隊首先在包含 8,000 多個微生物組樣本的訓練集上測試了該指數,然後在包含 1,140 個樣本的新隊列中驗證了其研究效果。

該團隊還在各種臨床場景中測試了該工具,包括接受過糞便微生物群移植的人,以及改變膳食纖維攝取量或接觸抗生素的人,以證明其檢測腸道健康變化的能力。

腸道微生物組健康指數 2 是基於該團隊的原始工具,納入了更廣泛的數據並使用了精細的計算方法。研究團隊希望這個新版本能提高評估腸道健康和監測腸道微生物組變化的準確性。

Sung 博士和他的團隊計劃進一步開發腸道微生物組健康指數2,擴大其數據集以包含來自不同人群的更廣泛的微生物組樣本,並添加更先進的人工智慧技術來增強該工具的預測準確性和適應性。

參考文獻:

  1. Daniel Chang, Vinod K. Gupta, Benjamin Hur, Sergio Cobo-López, Kevin Y. Cunningham, Nam Soo Han, Insuk Lee, Vanessa L. Kronzer, Levi M. Teigen, Lioudmila V. Karnatovskaia, Erin E. Longbrake, John M. Davis, Heidi Nelson, Jaeyun Sung. Gut Microbiome Wellness Index 2 enhances health status prediction from gut microbiome taxonomic profilesNature Communications, 2024; 15 (1) DOI: 10.1038/s41467-024-51651-9

 

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