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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)据世界卫生组织称,慢性肝病是全球主要的公共卫生问题,估计影响8.44亿人。它是澳大利亚,英国和美国的主要死亡原因...

洛杉矶-(2020年7月1日)据世界卫生组织称,慢性肝病是全球主要的公共卫生问题,估计影响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,这既难以管理,也没有FDA批准的抗纤维化肝疗法。微生物组-居住在肠道中的微生物的复杂集合-可能是健康的意外指标。现在,Salk研究所和加州大学圣地亚哥分校的科学家组成的协作团队已经创建了一种基于微生物组的新型诊断工具,该工具能够以最佳医师的身份准确,快速且廉价地识别人类患者90%的肝纤维化和肝硬化。

2020年6月30日在线上详细介绍了这种非侵入性方法依赖于一种算法来分析患者粪便样本-该样本包含肠道内生活的痕迹-并可能改善肝脏疾病的患者护理和治疗效果。细胞代谢。

“微生物组是一种动态的生命传感器,可以检测出人体健康和疾病的细微变化,因此,它可以准确读出人体的健康状况,”《通讯》杂志作者兼作者萨尔克·罗纳德·埃文斯说椅子。“由于这种诊断工具快速且成本低廉,因此可能会被广泛使用,尤其是在缺少专科诊所和医生的许多地区。简单地说,它可能会真正改变游戏规则,对世界产生影响。”

非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球范围内慢性肝病的主要原因,随着肝脏开始形成疤痕和细胞死亡,非酒精性脂肪肝病可能会发展为肝纤维化,肝硬化和潜在的癌症。但是缺乏用于肝纤维化和肝硬化的诊断工具。活组织检查是侵入性的,可能会漏掉肝脏的受伤区域,而MRI昂贵且在农村地区通常不可用。为了应对这些挑战,研究团队对微生物组进行了探索,以此来满足迫切需要进行新测试以鉴定高危患者的需求。

该研究的合著者,Salk的高级科学家Michael Downes说:“我们试图根据该疾病的'微生物组特征',开发一种针对肝纤维化和肝硬化的通用,非侵入性测试。”

该团队与加州大学圣地亚哥分校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,以基于患者组粪便样本中存在的19种细菌来发现复杂的疾病特征。签名由不同数量的细菌组成,创建了用于识别肝纤维化和肝硬化的通用指纹。该研究包括来自健康和患病家庭成员的163个临床样本,以鉴定指示肝病的变量。

研究人员利用微生物基因组分析和粪便样本代谢产物的数据,发现了与肝硬化诊断相关的微生物组特征,准确度达94%。微生物组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其进行分级并改善治疗策略。

该论文的第一作者,该研究所的博士后研究员Tae Gyu Oh说:“这些发现表明,可以使用机器学习来识别可用于准确诊断疾病(例如肝硬化)的通用特征。”埃文斯实验室。“我们发现的模式反映了微生物组的复杂性以及肠道健康可能如何影响疾病。”

然后,研究人员将他们的微生物组签名应用于来自中国和意大利的两个独立人群。该团队的签名可以准确地识别90%以上的患者的肝硬化,从而验证了该算法在不同遗传学和饮食方面的功效和准确性。

“值得注意的是,来自居住在南加州的肝硬化患者的肠道微生物组特征能够预测居住在中国和意大利的两个独立队列中的肝硬化。这说明了尚未被发现的新发现。肠道微生物组来诊断肝病并对其进行风险分层”,加州大学圣地亚哥分校医学院NAFLD研究中心主任,作者之一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,科学家将通过测试微生物组的恢复部分是否导致疾病消退或去除某些细菌使其恶化,来检验微生物组与肝脏疾病之间的因果关系。研究小组还希望这种方法可以用于表征其他疾病,例如炎症性肠病,结肠癌,阿尔茨海默氏病和其他可能受到微生物组失调影响的疾病。

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