通过微生物组生物标志物和测序技术实现早期疾病检测
作者：程Chi Chi 审阅：Lauren Hardaker
探索前沿的微生物组诊断和AI技术如何重新定义早期疾病检测，揭示我们的肠道微生物以及舌头上存在的微生物如何成为预测和预防疾病的关键。
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引言
人体微生物组，包括皮肤、肠道和口腔微生物组，是生理和心理健康状况的多维度指标。随着慢性疾病发病率的上升和传统诊断方法的局限性，探索微生物组为更早、侵入性更小且更精确的健康监测提供了新机遇。宏基因组测序技术的进步是这一发展的核心，使研究人员能够超越基于培养方法的限制，对微生物群落进行全面分析。
最新的高分辨率宏基因组分析现在可以检测细菌和病毒基因组特征（宏基因组组装基因组，MAGs），为疾病相关微生物动态提供了多界域的深入见解。通过捕捉分类多样性、功能基因、空间组织和微生物相互作用，宏基因组学为解释微生物组变化与疾病发展之间的关系提供了一个强有力的框架，特别是在慢性病和神经退行性疾病中。
这种综合微生物数据与AI驱动的分析相结合，正越来越多地应用于诊断模型中，用于区分自闭症谱系障碍和帕金森病等疾病的健康状态。这些方法正在重塑诊断领域，并为精准医学在各种医疗和研究环境中的应用提供了机会。本文重点介绍了微生物组诊断的新兴潜力，聚焦于肠脑轴以及利用人工智能和机器学习的创新。
传统诊断方法的当前局限性
传统诊断方法在及时检测可能演变为复杂状况的慢性疾病方面常常不足。例如，胰腺癌作为最具侵袭性的恶性肿瘤之一，正越来越多地影响年轻人群，且由于症状通常不特异且生物标志物不可靠，早期检测仍然困难。最近的综述强调，胰腺癌的肿瘤微环境受到微生物组的深刻影响，其中微生物炎症促进致癌信号传导并抑制抗肿瘤免疫，这表明微生物组指导的筛查和免疫治疗设计具有潜力。
对于神经退行性和精神疾病，如帕金森病、精神分裂症和自闭症谱系障碍，诊断主要依赖于基于症状的方法，这些方法忽略了生物学基础，而这些基础将使早期干预成为可能。新兴的微生物组数据显示，粪便或口腔样本中的特定微生物特征与症状严重程度和神经炎症标志物相关，支持其作为辅助诊断工具的价值。因此，传统的反应性诊断忽略了越来越多的证据，即生活方式、饮食和肠道微生物组显著影响疾病风险和进展。
肠脑轴与微生物组的作用
当前研究的一个主要领域涉及了解肠道微生物群如何影响大脑功能。肠脑轴是一个双向通信网络，整合了神经通路，包括肠神经系统、迷走神经、交感神经和脊神经，以及由细胞因子、激素和神经肽介导的体液通路。在这个系统中，微生物通过代谢物、神经递质和免疫相互作用影响自下而上的信号传导，起到关键调节作用。微生物代谢物，如短链脂肪酸(SCFAs)和色氨酸衍生物，调节神经递质合成，并可以改变5-羟色胺能和多巴胺能信号传导，这对认知和情绪平衡至关重要。
值得注意的是，大约90%的血清素是在肠道中产生的，而不是在大脑中。微生物组通过直接合成血清素、产生刺激其生产的SCFAs以及改变血清素前体色氨酸的可用性来调节血清素。多样化的微生物组支持平衡的血清素水平，影响消化、免疫、情绪和认知。
迷走神经是肠脑轴的中心"高速公路"，在将微生物信号传递到大脑和调节副交感神经反应中起着关键作用。该系统的失调，包括压力引起的皮质醇释放，会损害神经发生，这已被证明依赖于微生物组。无菌小鼠的实验研究证实，肠道微生物的缺失会减少海马神经发生，将微生物组成与学习和抗压能力联系起来。这些发现突显了微生物组对压力调节、认知和整体大脑健康的影响，使其成为诊断和治疗的有希望的目标。
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用于早期疾病检测的肠道微生物组诊断
肠道相关诊断
与肠道相关的疾病，包括胰腺癌、代谢紊乱和肝脏疾病，与微生物组组成和活性密切相关。在胰腺癌中，肿瘤微环境受到微生物诱导的炎症影响，这种炎症促进致癌信号传导并抑制免疫反应。由于症状通常不特异且筛查工具不足，微生物组分析提供了一种有希望的早期检测策略。最近的综述强调，基于微生物组的生物标志物与液体活检相结合，可以增强胰腺癌免疫治疗中的风险分层和治疗效果。
脑部相关诊断
肠道微生物组越来越被认为是一种神经退行性和精神障碍的调节因子。在帕金森病中，胃肠道症状通常先于运动功能障碍，表明微生物组早期参与。一项大规模荟萃分析揭示了帕金森病患者中一致的微生物变化，包括乳酸杆菌(Lactobacillus)、阿克曼菌(Akkermansia)和双歧杆菌(Bifidobacterium)的富集，以及与肠道炎症和α-突触核蛋白聚集相关的短链脂肪酸产生菌（如粪杆菌(Faecalibacterium)和毛螺菌科(Lachnospiraceae)）的减少。
在自闭症谱系障碍中，细菌分类群和微生物基因组合在机器学习模型中显示出诊断潜力。一项最近涉及598名儿童的粪便微生物组研究确定了能够区分ASD和对照组的细菌和病毒基因组标记组合，AUROC评分高达0.886，展示了非侵入性诊断筛查的潜力。精神分裂症研究也揭示了与免疫失调相关的肠道微生物组变化，尽管需要进一步验证。总的来说，这些发现表明，微生物组分析可以补充传统诊断，为脑部相关疾病及其潜在生物学机制提供更早、更精确的见解。
口腔微生物组在早期疾病检测中的潜在作用
口腔微生物组，特别是舌头上的微生物组，正成为系统健康的有价值的诊断窗口。DNA测序的证据表明，大多数口腔微生物是位点特化者，适应于口腔内的特定生态位。舌背生物膜的高分辨率成像研究揭示了显著的空间组织，例如，链球菌(Streptococcus)在边缘聚集，而放线菌(Actinomyces)靠近上皮核心，表明存在结构化的生态相互作用。这种空间生态学是与疾病相关的微生物群落变化的基础，并支持使用空间分辨的口腔诊断。
人工智能驱动的舌扫描的最新进展实现了非侵入性诊断和监测。例如，舌色成像与压力水平相关，而舌苔的独特微生物组特征与2型糖尿病相关。研究表明，T2D中的黄舌苔与乳酸杆菌(Lactobacillus)丰度升高和葡萄糖代谢改变相关，表明舌部微生物群反映了系统性代谢状态。智能图像分析与微生物组分析相结合，在诊断代谢相关脂肪肝病(MAFLD)方面取得了成功。结合舌部图像数据、临床指标和细菌标志物（如链球菌(Streptococcus)和罗氏菌(Rothia)）的综合AI-微生物组模型，实现了超过96%的诊断准确率，凸显了其临床潜力。总的来说，这些发现表明，舌头可能很快就会成为持续健康监测的快速、便捷平台。
未来展望
尽管仍处于早期发展阶段，微生物组诊断在变革医疗保健行业方面具有巨大潜力。随着人工智能和机器学习的快速进步，整合微生物组数据可以增强慢性疾病的预测模型，改善个性化预防策略，并促进持续的自我监测。特别是，AI增强的舌部和肠道微生物组诊断代表了可访问、非侵入性和数据丰富的实时健康评估平台。
展望未来，完善我们对空间微生物组结构和肠道与大脑之间生态联系的理解，将是验证不同人群和条件下生物标志物的关键。正如伏尔泰曾经写道，"我们必须耕耘我们的花园"，这提醒我们，理解和呵护我们的微生物生态系统确实是维持人类健康的核心。
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