科学家已确定一组生物标志物，这些标志物可显著改善胃肠道疾病(GIDs)的检测和治疗方法。这些疾病包括胃癌(GC)、结直肠癌(CRC)和炎症性肠病(IBD)。
研究结果表明，特定肠道细菌和被称为代谢物的化学化合物与每种疾病密切相关。这提高了通过更早和侵入性更小的方法诊断这些疾病的可能性。其中一些标志物甚至可能预示多种疾病的风险。
AI揭示跨疾病的共享肠道生物标志物
为揭示这些模式，研究人员使用先进的机器学习和基于AI的工具分析了GC、CRC和IBD患者的微生物组和代谢组数据。通过跨疾病比较数据，他们发现针对一种疾病训练的模型通常可以预测另一种疾病的标志物。例如，基于GC数据的模型能够识别IBD生物标志物，而CRC模型则可以准确预测与GC相关的标志物。
这项研究由迪拜伯明翰大学(健康数据科学硕士项目的一部分)、英国伯明翰的伯明翰大学以及伯明翰大学医院NHS基金会信托的团队进行。他们的研究成果发表在《转化医学杂志》上。
伯明翰大学的首席合著者阿南德·阿查杰(Animesh Acharjee)博士解释说："目前的诊断方法如内窥镜检查和活检虽然有效，但可能具有侵入性、费用昂贵，并且有时会错过疾病的早期阶段。我们的分析提供了对驱动疾病进展的潜在机制的更好理解，并确定了靶向治疗的关键生物标志物。这些生物标志物可以帮助更早、更准确地识别疾病，从而带来更好、更个性化的治疗。"
疾病特异性和重叠的肠道特征
该研究还突出了每种疾病的独特微生物和代谢模式，以及重要的重叠部分。
在GC中，通常发现来自厚壁菌门(Firmicutes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和放线菌门(Actinobacteria)的细菌。研究人员还观察到二氢尿嘧啶和牛磺酸等代谢物的变化。其中一些标志物也与IBD相关，表明存在共同的生物特征。然而，虽然它们对识别IBD很有用，但对检测CRC的效果较差。
对于CRC，关键指标包括梭杆菌(Fusobacterium)和肠球菌(Enterococcus)，以及异亮氨酸和烟酰胺等代谢物。其中一些也在GC中出现，表明这些疾病可能共享潜在的生物通路。
在IBD中，毛螺菌科(Lachnospiraceae)家族的细菌发挥着重要作用，以及尿胆素和甘油酸等代谢物。值得注意的是，其中一些标志物也参与了与癌症相关的过程，这强化了这些疾病相互关联的观点。
模拟显示健康状态与疾病状态之间存在明显差异
研究团队还模拟了肠道微生物的生长方式以及代谢物如何通过生物系统流动。这些模拟揭示了健康个体和患病个体之间明显的代谢差异，进一步支持了这些生物标志物在诊断中的作用。
阿查杰博士补充道："我们研究的跨疾病分析强调了使用在一个GID中识别的微生物和代谢生物标志物来预测另一个疾病的潜力。这种创新方法可能导致通用诊断工具的开发，从而彻底改变多种胃肠道疾病的诊断和治疗。"
迈向无创检测和个性化治疗
展望未来，研究人员计划探索如何将这些发现应用于临床环境。这包括开发基于已识别生物标志物的无创诊断测试和更有针对性的治疗方法。
他们还打算使用更大、更多样化的患者群体来验证他们的模型，并调查这些生物标志物是否有助于预测未来更多的相关疾病。
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