胃肠道是外部环境与人体生理之间的一个动态、信息丰富的界面。肠道健康正成为包括胰岛素抵抗和2型糖尿病在内的复杂慢性疾病的关键上游驱动因素。
巴勒姆·阿布·达耶赫医学博士、公共卫生硕士是介入胃肠病学领域的世界领先专家和多产的临床研究者，担任西达赛奈医疗中心创新执行主任兼副院长，并担任介入胃肠病学和高级内窥镜系统整合主任。
"2型糖尿病影响了八分之一的美国人，但我们仍然仅通过血糖水平来定义它，"他表示。"如果我们想要改变这种疾病的轨迹，我们必须了解并针对驱动这种疾病的组织层面的病理生理学。"
阿布·达耶赫领导着一个多学科项目，旨在通过利用人工智能、空间转录组学和高级数字病理学，在十二指肠层面绘制2型糖尿病等疾病的图谱。这项工作的核心是识别十二指肠中的代谢缺陷，即他所称的"十二指肠病变"；这些是胰岛素抵抗、代谢功能障碍和炎症的基础结构和分子异常。
《发现》杂志与阿布·达耶赫就他在该领域的最新研究进行了交谈。
为什么您对肠道感兴趣？
我们的工作始于一个临床悖论：某些胃肠道干预措施产生了无法仅用体重减轻来解释的代谢改善。血红蛋白A1c、空腹血糖和胰岛素抵抗等传统指标告诉我们下游发生的事情，但它们无法解释疾病从何而来。
肠道，尤其是十二指肠，位于营养感知、免疫信号和激素调节的十字路口，因此是寻找答案的逻辑场所。我们想知道疾病特异性生物学是否嵌入在组织本身中，以及精确定位这种病理生理学是否可以帮助我们改变疾病轨迹。
2型糖尿病影响了八分之一的美国人，但我们仍然仅通过血糖水平来定义它。如果我们想要改变这种疾病的轨迹，我们必须了解并针对驱动它的组织层面的病理生理学。
您如何构建十二指肠的AI"疾病图谱"？
这是一项全球努力，在西达赛奈医疗中心、梅奥诊所和范德比尔特大学以及国际合作伙伴之间进行——而且它始于人类患者，而非动物模型。我们在有和没有代谢疾病的精心表型队列中获取了十二指肠活检样本，并对其进行数字化，本质上创建了一个3D、多层的组织视图。
使用空间转录组学（一种测量组织样本中基因活性的分子技术）和其他先进技术，我们生成了3D细胞渲染，捕捉细胞群体和"社区"如何相互"交流"。然后我们应用机器学习模型分析这些地图，识别出一个反复出现的空间转录组学特征——一种分子QR码——能够可靠地区分代谢性十二指肠病变和正常组织。
AI映射对2型糖尿病揭示了什么？
AI映射在十二指肠黏膜中发现了一种可重复的分子特征，反映了免疫失调、上皮功能障碍和细胞间通信网络的改变。重要的是，这些分子模式与胰岛素抵抗和血糖严重程度相关，表明组织本身反映并可能促进全身性代谢功能障碍和炎症。
这些发现如何转化为患者护理？
十二指肠在常规上消化道内窥镜检查中容易获取，组织采样已经是标准胃肠病护理的一部分。如果活检获取和计算分析可以标准化，十二指肠组织可以让临床医生对代谢疾病进行亚型分类，预测疾病进展，并根据基础病理生理学选择治疗方法。
就像激光换肤在皮肤老化时刺激更新一样，我们正在为2型糖尿病测试类似的治疗方法。通过电穿孔进行再细胞化（ReCET）通过内窥镜传递校准的电脉冲，以触发十二指肠再生，重新校准异常的代谢和炎症信号，而无需手术、植入物或永久性解剖改变。
这种治疗方法与GLP-1受体激动剂在机制上有何比较，这些策略可以结合使用吗？
GLP-1疗法对许多患者有效，但我们的空间分子分析表明，它们并不能逆转2型糖尿病中基础的十二指肠分子和炎症功能障碍。这并不会贬低这些疗法的作用；它突显了它们通过不同的生物机制发挥作用。展望未来，AI引导的诊断可能有助于确定哪些患者将从单纯药物治疗中受益，哪些患者将从再生疗法中受益，以及谁可能需要组合方法。
您对这一研究领域最兴奋的是什么？
目前治疗代谢功能障碍的大多数治疗方法都专注于管理高血糖，而不是逆转疾病病理生理学。如果您的症状是高血糖，我们会给您药物和胰岛素来降低血糖。但糖尿病往往继续进展并升级，导致肾脏疾病、心血管事件和过早死亡。
这项工作引入了更早干预疾病并针对驱动进展的病理生理学的可能性。如果我们能够阅读并重写肠道的分子语言，我们将更接近疾病修饰，而不仅仅是症状控制。
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