粪便微生物预测先进的肝病

非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）-A条件可导致肝硬化和癌症 - 通常检测到它直到它的进步。即便如此，诊断需要侵入性肝脏活组织检查。在加州大学圣地亚哥医学院，人类Longevity，Inc。和J.Craig Venter学院的Nafld Research Center中，研究人员之前，研究人员们早些时候更容易地检测了NAFLD研究中心，并报告了患者粪便样本或肠道的独特微生物构成Microbiome-可用于预测高级NAFLD，精度为88％至94％。

概念的验证研究涉及135名参与者，于5月2日发布细胞新陈代谢。

"We estimate that as many as 100 million adults and children in the U.S. may have NAFLD. Determining exactly who has or is at risk for the disease is a critical unmet medical need," said first author Rohit Loomba, MD, professor of medicine in the Division of Gastroenterology, director of the NAFLD Research Center and a faculty member in the Center for Microbiome Innovation at UC San Diego. "There are about 50 new NAFLD drugs in the pipeline, including about five that will likely be approved for use in the next two years. If we are better able to diagnose this condition, we will be better at enrolling the right types of耐心在这些试验中，最终将有更好的设备来预防和治疗它。”

NAFLD的确切原因尚不清楚，但饮食和遗传在其中发挥了重要作用。多达50%的肥胖者被认为患有NAFLD。随着越来越多的证据继续表明，一个人的肠道微生物群的组成可能会影响他或她的肥胖风险，伦巴和他的团队开始思考，肠道微生物群是否也可能与肥胖相关的肝病有关。如果是这样，他们假设，基于粪便的“读出”一个人的肠道中生活的东西可能会提供洞察他或她的NAFLD状态。

为了回答这些问题，伦巴和他的团队检查了两组不同的患者。第一组包括86例经活检诊断为NAFLD的患者。其中，72例为轻度/中度NAFLD, 14例为晚期。人类长寿公司(Human Longevity, Inc.)的合作者们对从每个参与者的粪便样本中提取的微生物基因进行了测序，并利用这些信息来确定哪些物种生活在哪里，以及每种物种的相对丰度。研究人员发现了37种细菌，可以区分轻度/中度NAFLD和晚期NAFLD，这使他们能够以93.6%的准确率预测哪些患者患有晚期NAFLD。

该团队通过第二个研究组验证了这一发现，其中包括16名高级NAFLD和33名健康人作为控制的患者。在这种情况下，它们发现九种细菌种类，其相对数字允许他们区分来自健康志愿者的NAFLD患者，精度为88％。这些中的七个细菌种类与前一组中使用的签名37重叠。

人体肠中发现了四种主要类型的细菌：压缩，植物，菌株和抗菌菌。Loomba和团队发现，晚期NAFLD的患者往往有更多的植物细菌和粪便少于与早期NAFLD的粪便。在物种级别，研究人员发现的一个主要区别是丰富的大肠杆菌- 在晚期患者晚期患者中，细菌在晚期NAFLD患者中更常见。

“我们相信,我们的研究奠定了基础为潜在stool-based测试先进检测肝纤维化仅仅基于微生物模式,”资深作者凯伦·e·尼尔森说,博士,总裁j·克雷格·文特尔研究所的“或者至少帮助我们减少病人的数量进行肝脏活检。”

虽然Loomba估计，如果以粪便为基础的微生物组诊断技术在今天的市场上可能花费1500美元，但他预测，由于基因组测序和分析技术的进步，在未来五年内，该成本将降至不到400美元。

虽然研究人员很兴奋，但他们警告说，到目前为止，这种新的诊断方法只在一个高度专业化的医疗中心的一个相对较小的患者群体中进行了测试。该团队目前正在申请拨款，以便在多个地点扩大研究规模。他们说，即使成功，基于粪便的NAFLD测试至少在五年内都不能用于患者。Loomba还指出，虽然一组独特的微生物种类可能与晚期NAFLD有关，但这项研究并不表明存在或不存在这些微生物会导致NAFLD，反之亦然。

“我们期待进一步的研究来评估这些微生物物种在肠道通透性、肝脏炎症和其他因素诱发肝损伤中发挥的作用，并最终影响NAFLD的疾病进展，如果有的话，”该研究的合著者David A. Brenner博士说。加州大学圣地亚哥分校健康科学学院副校长兼加州大学圣地亚哥分校医学院院长。

“理解微生物组，就像测序人类基因组一样，是人类健康和疾病之谜的一部分，”研究合著者J. Craig Venter博士说，他是人类长寿公司的联合创始人和执行主席。“机器学习等新技术在解释这些数据方面取得了巨大进展。”

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