麦吉尔大学的研究人员与以色列和爱尔兰的同事合作，开发了一种人工智能技术，能够通过检测肠道菌群中的模式来准确识别复杂区域疼痛综合征（CRPS），这可能彻底改变CRPS的诊断和治疗方法。
CRPS估计影响全球40万至210万人，通常在受伤或手术后发展到肢体，并可能导致长期残疾。它会引起严重的持续性疼痛——往往比最初的伤害更为严重——以及肿胀和皮肤颜色及温度的变化。
“CRPS仍然难以治疗，患者常常在得到适当护理之前经历长时间的痛苦，”以色列海法拉姆巴姆医疗园区疼痛医学研究所所长、以色列理工学院高级讲师阿米尔·米内尔比博士说。
CRPS的“微生物组特征”
这项研究发表在《麻醉学》杂志上，使用先进的机器学习方法分析了来自以色列和加拿大的两个队列的肠道微生物组样本。
“这项研究的非凡之处在于，我们在以色列患者的高质量微生物组数据上训练了我们的机器学习算法，并成功预测了加拿大患者的CRPS，准确率超过90%，”该研究的主要作者、麦吉尔大学微生物组研究中心和加拿大计算基因组学中心成员埃曼纽尔·冈萨雷斯说。
“这是非常不寻常的，因为地理、气候、饮食和人与人之间的自然差异通常会导致微生物组的巨大差异。然而，我们的AI方法似乎已经识别出一种普遍存在的CRPS‘微生物组特征’，表明基于微生物组的诊断可以在不同国家的人群中有效。”
研究发现了CRPS患者与无痛个体之间的肠道细菌存在显著差异。
研究结果表明某些人可能更容易患CRPS
令人惊讶的是，研究人员还发现，即使在接受截肢手术后症状完全消失的患者，其肠道细菌模式或微生物组特征仍与CRPS相关。
“这种持续的特征表明，肠道微生物组可能使某些人更容易患上CRPS，而某种损伤或其他事件会触发这种状况，”麦吉尔大学医学院和健康科学学院麻醉学系教授约兰·希尔博士说，他在蒙特利尔领导了临床工作。
这些发现基于对120个微生物组和100多个血浆样本的分析，使其成为迄今为止关于慢性疼痛条件下肠道微生物组的最大规模调查之一。
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