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从粪便样本看看你的肝是否健康

根据世界卫生组织的数据,慢性肝病是一种关键的全球公共卫生问题,估计影响着8.44亿人。在澳大利亚、英国和美国,慢性肝病是的主要死亡原因之一。而与严峻的形势相对应的是,慢性肝病既难以管理,也没有FDA批准可行的抗纤维化肝的治疗方法。微生物组作为居住在肠道中的复杂微生物集合,如今被发现可能成为意料之外的健康检测指标。来自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现已开发了一种基于微生物组的新型诊断工具,该工具的准确率能与最优秀的医师相媲美,并能在超90%的时间里快速、低成本地检测出肝纤维化和肝硬化。

2020年6月30日的《Cell Metabolism》线上期刊详细介绍了这种无创手段通过算法分析患者的粪便样本,粪便样本中通常包含了肠道内微生物的存在痕迹,通过这种无创性的方式可能为肝脏疾病患者的护理和治疗效果产生积极的改善。

“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,它可以被用来准确解读人体的健康状况,”March of Dimes Chair的联合作者和持有人,Salk研究所的教授Ronald Evans说, “由于耗时短和成本低廉,这种诊断工具可能会被广泛使用,尤其是许多在紧缺专科诊所和医生的地区。简单地说,它可能会在全世界范围内产生深远影响。”

非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球范围内慢性肝病的主要病因,随着肝脏开始逐渐受损和细胞的不断死亡,非酒精性脂肪性肝病可能会发展为肝纤维化,肝硬化以及潜在的癌症,但是针对肝纤维化和肝硬化的诊断工具十分缺乏。活组织检查是有创性的,并且可能会漏掉肝脏的受损区域,同时由于MRI十分昂贵,通常在贫困地区并不能提供这种检测方法。为了应对这些挑战,研究团队对微生物组进行了研究,以满足通过新检测方式来鉴别高危患者的紧迫需求。

该研究的合著者,Salk的高级科学家Michael Downes表示:“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无创性检测工具。”

与加州大学圣地亚哥医学分校的科学家合作,研究小组优化了名为机器学习的算法,使其基于患者组的粪便样本中存在的19种细菌来发现复杂的疾病特征。疾病特征由不同数量的细菌组成,形成了用于识别肝纤维化和肝硬化症状的通用密码。该研究通过研究来自健康和患病家庭成员的共163个临床样本,以确定肝病的指示变量。
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研究人员通过对微生物基因组进行分析,并利用了粪便样品中代谢产物的数据,发现了与肝硬化诊断相关的微生物标志,其准确度高达94%。微生物组特征还可以用来确定肝纤维化的阶段,这使得医生能够根据患者疾病所处的阶段对其进行分级并改进治疗方法。

该论文的第一作者,Evans实验室的博士后研究员Tae Gyu Oh说:“这些发现表明我们可以通过让机器学习,使其识别可用于准确诊断疾病(例如肝硬化)的通用特征。我们发现这一模式反映了微生物组的复杂性以及肠道的健康是如何影响疾病状况的。”

随后,研究人员将他们的微生物组特征应用于来自中国和意大利的两组独立人群。结果表明他们的微生物组特征可以准确地识别90%以上患者的肝硬化,从而验证了该算法在不同遗传基因和不同饮食方式人群中的可应用性和准确性。

未来,科学家将通过测试微生物组中的重建部分是否导致了疾病的恢复或因某些细菌的消失而使疾病恶化,从而以此来判断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。

参考文献: Oh, T. G., Kim, S. M., Caussy, C., Fu, T., Guo, J., Bassirian, S., . . . Loomba, R. (2020). A Universal Gut-Microbiome-Derived Signature Predicts Cirrhosis. Cell Metabolism. doi:10.1016/j.cmet.2020.06.005

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