肠道来源血液标志物或可在症状出现前检测早期认知衰退Gut-Derived Blood Markers May Detect Early Cognitive Decline Before Symptoms | Clinical Lab Products

环球医讯 / 认知障碍来源:clpmag.com英国 - 英语2026-09-01 22:03:53 - 阅读时长3分钟 - 1136字
东英吉利大学领导的研究发现,肠道细菌产生的化学物质可作为痴呆症的早期预警信号。研究分析了150名50岁以上成年人的血液和粪便样本,测量了33种肠道微生物和饮食产生的关键分子,并利用机器学习模型,基于六种代谢物以79%的准确率将参与者分为健康组、轻度认知障碍组和主观记忆下降组,其中区分健康与轻度认知障碍的准确率超过80%。该研究指向通过饮食、益生菌或微生物组疗法预防痴呆的可能性,为早期干预提供了新方向。
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肠道来源血液标志物或可在症状出现前检测早期认知衰退

新研究指出,与肠道细菌相关的生物标志物可在症状出现前识别痴呆风险。

科学家们已经识别出血液中细微的变化,这些变化可能在症状变得明显之前很久就揭示出认知衰退的最早迹象。根据东英吉利大学(UEA)的研究,该研究发表在《肠道微生物》期刊上,表明肠道细菌产生的化学物质可以作为痴呆的生物预警信号。

“早期检测至关重要,因为当痴呆症状变得明显时,很多脑损伤已经发生,”UEA诺里奇医学院的首席研究员David Vauzour博士在一份新闻稿中表示。“更早地识别生物预警信号可以为及时的生活方式改变、有针对性的干预措施和更好的监测创造条件。”

分析肠脑轴

研究人员分析了150名50岁以上成年人的血液和粪便样本。该队列包括健康个体、轻度认知障碍(MCI)患者,以及那些在标准认知测试中表现正常但报告记忆担忧的主观记忆下降个体。

利用敏感的实验室技术,研究团队测量了33种由肠道微生物和饮食产生的关键分子。参与者还提供了粪便样本,以绘制其消化系统中存在的独特细菌群落图谱。

“通过先进的计算机建模和人工智能驱动的机器学习,我们探索了这些肠道和饮食来源的化学物质的特定组合是否能够将健康人与那些经历早期认知衰退的人区分开来,”Vauzour在一份新闻稿中表示。

机器学习准确性

研究发现,即使在那些最近才注意到轻微记忆变化的参与者中,肠道细菌和释放到血液中的代谢物也出现了显著变化。一个基于其中六种代谢物构建的机器学习模型能够以79%的准确率将参与者分为三个研究组。

此外,该模型区分健康成年人和MCI患者的准确率超过80%。血液中的化学变化与特定肠道细菌的差异密切相关,这进一步证实了肠脑轴——消化系统与大脑之间的通信网络——在认知老化中的重要性。

“虽然我们尚未达到提供诊断测试的阶段,但我们的工作表明,我们或许可以利用饮食和微生物信息来帮助更早地发现痴呆的存在,甚至可能在大脑发生显著损伤之前,”伦敦玛丽女王大学的合著者Simon McArthur博士在一份新闻稿中表示。

未来预防策略

这些发现凸显了肠道微生物组作为保护大脑健康靶点的潜力。研究人员建议,如果特定的肠道细菌或其产生的化学物质导致了早期认知衰退,未来的预防策略可能包括涉及饮食、益生菌、基于微生物组的疗法或个性化营养的治疗。

“这项研究令人兴奋,因为它将高级数据分析与一个临床上现实的目标——找到一种简单且可接受的方法来更早地检测风险——联系起来,”英国阿尔茨海默症研究中心UEA负责人及合著者Saber Sami博士在一份新闻稿中表示。“它可能为一系列新方法增添内容,帮助弥合发现科学和实用预防工具之间的差距。”

这项研究由UEA领导,与伦敦玛丽女王大学合作,并部分由英国阿尔茨海默症研究中心资助。

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