凭借来自超过1,200人的数据，研究人员已经确定了能够准确预测非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）的肠道微生物组特征。这些发现来源于患有代谢性疾病如肥胖症、2型糖尿病和高血压的患者，揭示了肠道微生物如何区分NAFLD与其他代谢紊乱。借助机器学习的支持，研究团队实现了超过90%的诊断精确度，标志着靶向诊断的重大进展。
NAFLD影响着西方人口的40%，其特征是肝细胞中脂肪积累。这种状况可以使肝脏重量增加约10%，同时损害其功能。尽管经过数十年的研究，NAFLD的病理生理学仍然难以捉摸。然而，这项研究表明了肠道-肝脏轴的关键作用，其中微生物组影响疾病的发作和发展。
突破性的微生物组特征助力精准诊断
由莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所——汉斯·诺尔研究所（Leibniz Institute for Natural Product Research and Infection Biology - Hans Knöll Institute，Leibniz-HKI）领导的国际研究团队探讨了特定微生物组组成是否可以指示NAFLD的存在。他们的研究揭示了一种与该疾病相关的独特微生物组“指纹”，为精准诊断和创新疗法铺平了道路。研究成果最近发表在《微生物组》杂志上。
“NAFLD与2型糖尿病等其他代谢疾病同时发生是一个特别的挑战，因为它使得区分特定的微生物组特征变得困难。”研究负责人Gianni Panagiotou解释道。尽管存在年龄、饮食和药物等混淆因素，研究团队还是识别出了可以区分NAFLD与其他情况的微生物组模式，为有针对性的干预提供了希望。
通过采用最先进的生态网络分析，研究人员解码了肠道微生物之间的相互作用。这些分析依赖于以数据为中心的计算机辅助方法，揭示了特定的微生物组网络直接与NAFLD的发展相关联。这一开创性的方法不仅提高了诊断准确性，还提供了对疾病机制的洞察。
迈向个性化医疗：基于微生物组见解的未来
这项研究的影响远不止于诊断。识别出的微生物组特征可以指导个性化的治疗策略。研究人员设想实验室工程化的微生物群落——定制的有益微生物群——旨在增强肠道健康并减缓疾病进展。
“我们的结果为个性化治疗开辟了新的可能性，这种治疗可以精确满足患者的个体需求。”Gianni Panagiotou说，他是耶拿大学微生物组动力学卓越讲座教授。他的工作是“微宇宙平衡”卓越集群的核心，强调微生物组与其环境之间错综复杂的关系。
这项研究强调了整合遗传学、临床和生态数据的变革潜力。通过解开肠道微生物组的复杂性，研究人员旨在革新像NAFLD这样的代谢性疾病的诊断和治疗，使精准医学更接近现实。
(全文结束)
