‘生物标志物’可能有助于改善对胃肠疾病的检测和治疗，例如胃癌、结直肠癌和炎症性肠病。
科学家们发现了一系列的’生物标志物’，可以帮助改善对胃肠疾病（GIDs）的检测和治疗，例如胃癌（GC）、结直肠癌（CRC）和炎症性肠病（IBD）。
研究人员发现某些肠道细菌和代谢物与每种疾病相关——这表明这些生物标志物可以帮助在早期进行更少侵入性的GIDs诊断，其中一些标志物表明多种疾病的风险。
他们使用先进的机器学习和基于人工智能的算法来分析来自GC、CRC和IBD患者的微生物组和代谢组数据集。他们的跨疾病分析揭示，基于GC数据训练的模型可以成功预测IBD生物标志物，而CRC模型可以高准确度预测GC生物标志物。
研究团队位于阿联酋迪拜的伯明翰大学（伯明翰大学健康数据科学硕士项目的一部分）、伯明翰大学、英国伯明翰大学医院NHS基金会信托，其研究成果发表在《转化医学杂志》上。
首席联作者阿尼梅什·阿查吉博士（来自伯明翰大学）评论道：“当前的诊断方法如内镜检查和活检效果显著，但可能具有侵入性、费用较高，有时在早期阶段会漏掉疾病。”
“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，并确定了针对性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，从而实现更好的、更个性化的治疗。”
研究表明，例如在GC中，来自贲酮体、拟杆菌和放线菌群的细菌是常见的，并且注意到某些代谢物如二氢尿嘧啶和牛磺酸的变化。其中一些生物标志物对于IBD也很相关，表明疾病之间存在重叠，但虽然这些标志物在检测IBD方面表现良好，但在CRC方面效果较差。
对于CRC，细菌如梭状芽胞杆菌和肠球菌，以及代谢物如异亮氨酸和烟酰胺，是显著的——有时与GC的标志物重叠，表明疾病发展的可能共享路径。
在IBD中，来自拉腺群的细菌和尿胆素、甘油酸等代谢物是重要的，其中一些标志物也参与癌症途径，显示了这些疾病是如何相互关联的。
研究团队模拟了肠道微生物的生长和代谢物流动，揭示了健康状态和疾病状态之间显著的代谢差异。
阿查吉博士补充道：“我们研究的跨疾病分析强调了利用在一种GID中识别出的微生物和代谢生物标志物预测其他GID的潜力。这种创新的方法可能会导致开发出普遍的诊断工具，从而彻底改变多种胃肠疾病的诊断和治疗。”
研究团队现在计划进一步探索他们发现的临床应用，包括基于识别标志物开发非侵入性的诊断测试和靶向治疗。他们还计划在更大、更具多样性的患者群体中验证他们的模型，并研究这些生物标志物在预测其他相关疾病中的潜力。
