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粪便微生物使诊断更具挑战性

导读 洛杉矶-(2020年7月1日)根据世界卫生组织的数据,慢性肝病是一个主要的全球公共卫生问题,估计影响到8 44亿人。它是澳大利亚、英国和美国的

洛杉矶-(2020年7月1日)根据世界卫生组织的数据,慢性肝病是一个主要的全球公共卫生问题,估计影响到8.44亿人。它是澳大利亚、英国和美国的主要死亡原因之一。同时,很难管理,也没有FDA批准的抗肝纤维化疗法。微生物群——生活在肠道中的微生物的复杂集合——可能是一个意想不到的健康指标。现在,一个由索尔克研究所和加州大学圣地亚哥分校的科学家组成的合作团队创建了一种基于微生物组的新诊断工具,可以准确、快速、廉价地将人类患者90%的肝纤维化和肝硬化患者确定为最佳医生。

2020年6月30日,网上详细介绍,这种无创方法依靠一种算法来分析患者的粪便样本——样本中含有肠道生命的痕迹——可能会提高肝病患者的护理和治疗效果。细胞代谢。

《通讯》杂志的作者、作者Salcher Ronald Evans说:“微生物学是一种动态的生命传感器,可以检测到人类健康和疾病的细微变化,因此可以准确读出人类的健康状况。“由于这种诊断工具速度快、成本低,因此可能会得到广泛应用,尤其是在许多缺乏专业诊所和医生的地区。简单来说,可能真的会改变游戏规则,对世界产生影响。”

非酒精性脂肪性肝病是全球慢性肝病的主要病因。随着肝脏瘢痕形成和细胞死亡,非酒精性脂肪性肝病可能发展为肝纤维化、肝硬化和潜在的癌症。但是缺乏肝纤维化和肝硬化的诊断工具。活检是侵入性的,可能会错过肝脏的受伤区域,而核磁共振成像价格昂贵,通常在农村地区无法获得。为了应对这些挑战,研究小组探索了微生物组,以满足识别高风险患者的新测试的迫切需求。

该研究的合著者、索尔克的高级科学家迈克尔道恩斯说:“我们试图根据疾病的‘微生物组特征’开发一种通用的、无创的肝纤维化和肝硬化检测方法。”

该团队与加州大学圣地亚哥分校的科学家合作,优化了一种称为机器学习的计算方法,根据患者粪便样本中的19种细菌找到复杂的疾病特征。该签名由不同数量的细菌组成,为识别肝纤维化和肝硬化创造了一个通用指纹。该研究包括来自健康和患病家庭成员的163份临床样本,以确定指示肝病的变量。

利用微生物基因组分析和粪便样本中代谢物的数据,研究人员发现了与肝硬化诊断相关的微生物组特征,准确率为94%。微生物特征还可以确定肝纤维化的阶段,这可以使医生根据患者的疾病阶段对患者进行分级,并改进治疗策略。

该研究所博士后研究员Tae Gyu Oh是这篇论文的第一作者,他说:“这些发现表明,机器学习可以用来识别共同的特征,这些特征可以用来准确诊断肝硬化等疾病。”埃文斯实验室。“我们发现的模式反映了微生物群的复杂性以及肠道健康如何影响疾病。”

然后,研究人员将他们的微生物组签名应用于来自中国和的两个独立的人。该团队的签名可以准确识别90%以上患者的肝硬化,从而验证了该算法在不同遗传学和饮食中的有效性和准确性。

“值得注意的是,生活在南加州的肝硬化患者的肠道菌群特征可以预测生活在中国和两个独立队列中的肝硬化患者。这显示了一个尚未被发现的新发现。微生物学用于诊断肝病和风险分层,”加州大学圣地亚哥医学院NAFLD研究中心主任和合著者Rohit Loomba说。“我认为使用微生物组作为诊断工具的力量才刚刚开始被意识到。”

未来,科学家们将通过测试微生物组的恢复部分是否会导致疾病消退,或者去除一些细菌使疾病恶化,来测试微生物组与肝病之间的因果关系。研究团队还希望这种方法可以用于表征其他疾病,如炎症性肠病、结肠癌、阿尔茨海默病和其他可能受微生物失衡影响的疾病。

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