摘要
微生物组在人类健康与疾病中扮演关键角色。高通量测序和代谢组学的进展彻底革新了我们对人类肠道微生物群落的理解，并揭示了其与多种疾病的潜在关联。然而，微生物组研究仍面临建立因果关系的挑战、对相关性研究的过度依赖，以及方法论和分析技术的局限性。人工智能（AI）已成为应对这些挑战的有力工具，但临床前模型与临床试验的无缝整合对于最大化微生物组研究的转化价值至关重要。本文重点评估了该领域的方法学规范与局限性，探讨新兴AI工具如何弥合微生物研究与临床应用之间的差距。特别强调在AI驱动时代，整合多组学方法、临床前模型和临床试验的严谨且可重复的方法论的必要性。我们提出了适用于微生物组研究的AI应用实践框架，并针对临床试验设计、监管路径、微生物组学诊断、AI训练及临床干预的最佳实践提出战略性建议。通过建立这些准则，旨在加速微生物组研究向临床实践的转化，推动以人类微生物组为指导的精准医学发展。
© 2025. 施普林格自然出版社
利益冲突声明
竞争利益：S.M.G.担任Thorne科学咨询委员会成员，并获得Pendulum和Zymo Research的研究资助。H.S.获得Carenity、艾伯维、安斯泰来、达能、费森尤斯、玛洛斯、默沙东、诺华、罗氏、Tillots、Enterome、BiomX、武田、礼来、赛诺菲、晖致、Galapagos、LFB、强生和生物梅里埃的讲座费用、董事会成员资格或咨询费，持有Enterome股票，并为Exeliom Biosciences联合创始人。作者包括美国胃肠病学会（AGA）微生物组科学与教育中心科学咨询委员会的现任和往届成员（该中心由AGA资助，致力于推动肠道微生物组科学研究）。此外，P.I.T.担任美国华盛顿大学消化系统疾病研究核心中心共同主任（P30 DK052574），E.F.V.担任加拿大法恩科姆家族健康研究所主任，这些机构资源支持了肠道微生物组科学的内部研究。其他作者声明无竞争利益。
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