代谢综合征|营养干预代谢，菌群当上“指挥员”( 二 )
“另外，肠道菌群对药物代谢和毒性也有一定的作用 。”王烁说，“大量证据表明，许多药物治疗效果的个体差异性与肠道菌群有关，如在肿瘤的免疫治疗中，肠道菌群的组成不仅对疗效产生影响，某些特定益生菌还能增强免疫治疗的效果，同时缓解免疫治疗带来的肠道炎症等副作用 。”
机器学习显优势
肠道微生物是一个庞大的生态系统，它与机体代谢以及许多代谢相关疾病的发生发展有着密不可分的联系，但其测序的数据量是巨大的，这就给研究分析带来了极大的难度 。
“近年来，基于机器学习算法对菌群信息开展分析，对各样本的菌群数据进行分类和预测，并筛选出一些有价值的标志物类群，在预测个体对饮食干预的响应效果以及预测个体对某些疾病的治疗效果等方面，成为一个极有力的生物信息学手段 。”王烁说，“也为今后以肠道菌群为基础的个体化营养和精准医疗策略实施带来重要的指导意义 。”
鉴于人群对花生干预响应程度的差异，科研人员根据每个代谢相关指标的前后改善情况以及代谢综合征风险的逆转情况，将花生干预组的人群分为应答者与非应答者 。
应用机器学习的算法，研究利用干预前样本的菌群测序数据特征，建立了针对每个指标和代谢综合征整体风险逆转情况的响应预测模型 。研究者对体重、腰围、收缩压、舒张压、空腹血糖，甘油三酯，总胆固醇等9项临床指标检测发现，其中有6项指标的预测模型取得了预期效果，特别是在舒张压和体重的干预效果预测上达到了较高的准确度 。此外，代谢综合征整体风险逆转情况也可通过建立的模型达到较好的预测效果 。
“这项研究突出了肠道菌群在指导精准营养中的关键作用 。” 中科院上海营养与健康研究所研究员陈雁告诉《中国科学报》，“基于这一研究思路，未来可以通过菌群等大数据信息来预测和设计个性化饮食和精准医疗方案，进而有效调整机体代谢和干预治疗疾病 。”
王烁介绍说，除花生干预以外，很多功能性食物或饮食模式都有可能通过菌群等信息，建立对代谢综合征的响应效果预测模型 。另一方面，与菌群相关的其他疾病也有可能建立相应的预测模型 。
“我们也希望将来会有更多大样本、长时间、高质量的研究来充分探讨饮食、微生物和人体代谢三者之间的相互作用 。”王烁说，“虽然目前利用微生物组分析来进行个体化饮食和精准医疗方案还面临诸多挑战，但我们相信，基于肠道菌群信息的个性化营养治疗将是未来防治疾病中不可或缺的一环 。”
“该研究揭示出肠道菌群在精准营养干预改善代谢和治疗疾病策略中的关键地位，为后续以肠道菌群为功能性食物或药物作用的靶点研究，或开展更大规模精准营养干预和临床应用提供新的思路和理论依据 。”陈雁说 。(张双虎)
相关论文信息：
https://doi.org/10.1093/ajcn/nqaa307
https://doi.org/10.1002/mnfr.202001051
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