通过分析超过1200名人群的医学数据，研究人员已发现可精准预测非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）的特异性微生物组特征。该研究纳入的受试者患有包括NAFLD、肥胖症、2型糖尿病、高血压和动脉粥样硬化等在内的多种代谢疾病，这些病症被视为NAFLD的典型共病谱。
研究发现的微生物组特征表现为特定的肠道菌群种类及其代谢产物，这些生物标记物能够有效区分NAFLD患者与非患病人群。该特征具有疾病特异性，可排除与其他代谢疾病的交叉干扰，为靶向诊断提供重要依据。借助机器学习模型对数据集的深度挖掘，研究团队实现了超过90%的诊断准确率。
NAFLD在西方国家影响着高达40%的人口，是全球最普遍的代谢性疾病之一。其病理特征表现为肝细胞内过量脂肪蓄积，可导致肝脏重量增加约10%并伴随功能减退。尽管已有大量研究，该疾病的发病机制（病理生理学）仍未完全阐明。研究证实肠道微生物组通过影响"肠-肝轴"通路，在NAFLD的发生发展中发挥关键作用。
由莱布尼茨天然产物研究和感染生物学研究所（Leibniz-HKI）领导的国际研究团队，通过解析由多种微生物组成的微生物组群落特征，成功识别出可作为NAFLD生物标记的"微生物指纹"。该发现为未来开发更精确的诊断工具和创新治疗方案提供了科学基础。
NAFLD诊断的创新分析方法
"NAFLD常与其他代谢疾病（如2型糖尿病）并存，这给特异性微生物特征的识别带来挑战。我们成功识别的NAFLD特异性微生物特征，将有助于实现精准诊断。"
——研究负责人Gianni Panagiotou
肠道微生物组的构成受肥胖、年龄、饮食、性别及药物等多因素影响。研究采用尖端生态网络分析技术，揭示微生物在人体肠道自然环境中的相互作用机制。这种跨学科数据驱动的研究方法，不仅深化了对物种间关系的认知，更建立了微生物组网络与NAFLD发展之间的直接关联。
疾病机制研究新突破
研究通过系统生态网络分析，阐明不同微生物在肠道自然生态系统中的交互关系。这些基于计算机模拟的多学科研究方法，使科学家能够解析微生物群落与宿主的复杂关联。研究首次证实特定微生物网络与NAFLD进展的直接关联性，为疾病诊断提供分子层面的解释框架。
个性化医疗的未来图景
基于微生物组特征的治疗策略正在成为可能。研究提出通过实验室定向培养特定微生物群落（微生物共生体），用以调节肠道健康状态。这种创新疗法体现了个性化医疗的核心理念，即根据患者个体特征定制精准治疗方案。
Gianni Panagiotou教授强调："我们的研究成果为个性化治疗开辟了新途径，能够精准匹配患者的个体需求。"作为耶拿大学微生物组动态杰出教授，他领导的研究团队在莱布尼茨-HKI研究所开展工作，并深度参与"Microverse"卓越集群关于微生物组与环境相互作用的核心课题。
研究证实肠道微生物组在开发新型个性化诊疗方法中的战略价值。整合基因组、临床和生态数据的跨学科研究，为代谢性疾病（如NAFLD）的发病机制解析和精准治疗提供了创新解决方案。
本研究发表于《Microbiome》期刊，获得德国研究基金会（DFG）"Microverse"卓越集群、联邦教育与研究部（BMBF）以及欧盟地平线2020研究创新计划等机构的联合资助。
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