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　　基于肠道微生物组的非酒精性脂肪肝发病进展预警模型主要基于14个肠道菌群相关指标ღ★，包括2个细菌相对丰度ღ★、3个功能ღ★、9个细菌相关代谢物特征ღ★，以及年龄ღ★、身体质量指数（BMI）等4个简易临床指标ღ★。

　　近十多年来ღ★，非酒精性脂肪肝病（NAFLD）已成为一种日益严重的流行病ღ★，全球约有1/4的成年人患有非酒精性脂肪肝ღ★。

　　近日ღ★，发表在《科学转化医学》杂志上的一项新研究中ღ★，来自上海交通大学附属第六人民医院贾伟平院士联合香港大学和德国莱布尼茨汉斯诺尔研究所的研究团队开发了一种基于肠道微生物组的非酒精性脂肪肝发病进展预警模型ღ★。

　　研发这一预警模型的意义是什么？该预警模型有什么优缺点？未来的临床应用前景如何？科技日报记者就此专访了上述研究成果的几位主要参与者ღ★。

　　近年来ღ★，非酒精性脂肪肝病全球发病率逐年升高ღ★。2018年的一项全球统计显示ღ★，非酒精性脂肪肝病的患病率约为25%ღ★，其中亚洲地区的患病率为27.37%ღ★。

　　贾伟平介绍k8凯发国际官方入口ღ★，过去ღ★，非酒精性脂肪肝病常被视为一种良性病变ღ★，但实际上ღ★，非酒精性脂肪肝病如果不加干预可能进展为非酒精性脂肪性肝炎ღ★、肝硬化甚至肝癌ღ★；它也会增加其他慢性疾病如2型糖尿病ღ★、心血管疾病ღ★、慢性肾脏病的发病风险ღ★。

　　在一项随访14.2年的队列中ღ★，研究者发现ღ★，非酒精性脂肪肝病的总体死亡风险随组织学病变的加重而增加ღ★，即使是早期阶段的单纯性脂肪变（甘油三酯蓄积于非脂肪细胞的细胞质中）亦会增加71%的死亡风险ღ★。更重要的是ღ★，非酒精性脂肪肝病早期的单纯性脂肪变具有可逆性的特点ღ★，如进一步进展为肝炎甚至肝硬化则不可逆转ღ★。

　　目前已知的非酒精性脂肪肝病预警模型有FLIღ★、TyG等ღ★。“其中ღ★，研究最早的模型是FLIღ★，多用于判断是否患有非酒精性脂肪肝病ღ★，且被很多研究引用ღ★。但使用FLI模型对非酒精性脂肪肝病预警的研究很少ღ★，而TyG模型等缺乏外部验证ღ★，难以确定其预测效能的稳定性ღ★。当然ღ★，遗传因素也是疾病预测的工具之一ღ★。”上述研究成果完成人之一ღ★、上海市第六人民医院研究员李华婷介绍ღ★。

　　因此ღ★，临床上亟须能预测非酒精性脂肪肝病发生风险的更可靠ღ★、更精准的工具ღ★，尤其是需要可靠的生物标志物用于早期诊断ღ★。

　　研究显示ღ★，肠道菌群可能参与了非酒精性脂肪肝病的发生发展ღ★，目前国内外均开展了不少关于靶向肠道菌群治疗非酒精性脂肪肝病的研究ღ★。

　　贾伟平研究团队利用课题组2014年至2018年在上海泥城社区建立的随访队列ღ★，基于其中的3个社区ღ★，从中筛选出2014年无非酒精性脂肪肝病而在2018年随访检查时被超声诊断为非酒精性脂肪肝病的病例组和2014年至2018年均无非酒精性脂肪肝病的健康对照组ღ★，获取了这些人2014年时的各项临床指标ღ★、肠道菌群宏基因组学以及代谢组学的数据ღ★。

　　接着ღ★，研究团队与来自德国莱布尼茨汉斯诺尔研究所的合作者通过数据分析ღ★，揭示了患者肠道菌群在发病之前（即超声诊断非酒精性脂肪肝病之前）就已经与健康受试者有所不同ღ★。他们再利用统计分析识别出具有预测能力的菌群及其代谢物特征ღ★，最后用机器学习中随机森林的方法建立了一个能正确区分这两组人的模型ღ★。

　　上述研究成果完成人之一ღ★、德国莱布尼茨汉斯诺尔研究所和上海市第六人民医院倪岳琼博士介绍ღ★，这个模型主要基于14个肠道菌群相关指标ღ★，包括2个细菌相对丰度ღ★、3个功能ღ★、9个细菌相关代谢物特征无人岛漫画ღ★，以及年龄ღ★、身体质量指数（BMI）等4个简易临床指标ღ★。

　　“一般评估模型的效能常用的是受试者工作特征曲线下面积（AUC）ღ★，面积越接近1ღ★，表示模型区分两组人的能力越好ღ★。该模型受试者工作特征曲线ღ★，在四个外部验证队列诊断效能也比较稳定ღ★，AUC达到0.720.78ღ★，同时其效能相比既往传统预警模型有显著提升ღ★。”倪岳琼称无人岛漫画ღ★。

　　倪岳琼告诉记者ღ★，此前已有的脂肪变预测模型主要是基于一些临床参数ღ★；这些模型是基于横断面的人群所建立的ღ★，仅能作为筛查手段ღ★，不能提供远期非酒精性脂肪肝病发展的预测ღ★，即无法在疾病初期及早发现ღ★。

　　相比之下ღ★，贾伟平合作团队研发的模型有多方面优势无人岛漫画ღ★。首先ღ★，该模型建立在前瞻性队列基础上ღ★，可以在非酒精性脂肪肝病的超声诊断之前提供早期预警k8凯发国际官方入口ღ★。其次ღ★，该模型在4个多种族的外部验证集中进行了验证ღ★，模型效能稳定ღ★，说明其具有很好的泛化能力和较大的应用潜力ღ★。再者ღ★，该模型使用的是多组学的数据ღ★，包含较为全面的临床指标ღ★、肠道菌群宏基因组和相关的代谢组数据k8凯发国际官方入口ღ★，利用这个庞大的数据集ღ★，结合机器学习的方法ღ★，可以更全面ღ★、更准确地对非酒精性脂肪肝病的风险进行评估ღ★。“最后ღ★，从肠道菌群出发对疾病进行预测也是该模型与临床模型的本质区别ღ★，这项研究为探讨肠道菌群与人体疾病发生发展机制提供了线索ღ★。”倪岳琼强调ღ★。

　　谈及新研发的这个非酒精性脂肪肝病预警模型及相关标志物研究的价值ღ★，研究团队认为无人岛漫画ღ★，有3点最为关键ღ★：可及性ღ★、准确性以及病理生理意义ღ★。

　　李华婷解释道ღ★：“在可及性方面ღ★，将来无需采血ღ★，通过粪便采样ღ★，或利用眼底照片即可ღ★，完全无创无人岛漫画ღ★，可操作性k8凯发国际官方入口ღ★、可推广性强ღ★。在准确性方面无人岛漫画ღ★，机器学习让我们得以使用多维度数据进行更准确的建模ღ★。而且ღ★，相比传统模型的验证方式ღ★，外部验证更合理ღ★，挑战也更大ღ★。关于病理生理意义ღ★，模型的组分来自前瞻性队列的多维度数据ღ★，其中揭示的是疾病发生发展中的病理生理改变ღ★，这对理解疾病机制和进行针对性干预有很大意义ღ★。”

　　“总而言之ღ★，我们的研究是建立非酒精性脂肪肝病早期预警模型ღ★，但不只是建立模型ღ★。研究识别了肝脏脂肪变初期的微生物组特征ღ★，为探索基于微生物组的非酒精性脂肪肝病预防和干预措施提供了新方向ღ★。”李华婷表示ღ★。

　　贾伟平研究团队的成员同时表示k8凯发国际官方入口ღ★，目前他们的模型还有待优化ღ★。“我们的模型主要是对非酒精性脂肪肝病中的脂肪变进行准确预测ღ★，欠缺对于纤维化ღ★、肝硬化或者其他更严重的临床事件的发生发展的预测ღ★。一方面是由于纤维化和肝硬化本身发病率低ღ★，4.6年随访时间从健康状态直接进展为肝纤维化和肝硬化的病例较少ღ★，另一方面鉴于对健康受试者进行活检不符合伦理规范ღ★，目前的模型难以进行相关预警ღ★。”贾伟平称ღ★。

　　贾伟平介绍ღ★，后续随着随访的进行ღ★，队列中可能会逐渐发展出现更多病例ღ★。“届时k8凯发国际官方入口ღ★，我们将使用模型对新的疾病终点进行预测ღ★。与此同时ღ★，我们也会加强国内外合作ღ★，使用更大规模ღ★、不同种族ღ★、不同生活方式的前瞻性研究队列对我们的非酒精性脂肪肝病风险评估模型进行验证和进一步优化ღ★，这将增加模型的通用性ღ★。”

　　“此外ღ★，在推广至临床应用之前ღ★，除了模型本身的优化无人岛漫画ღ★，更便捷的菌群和代谢物的检测ღ★、分析方法还有待开发ღ★。这项工作源自我们与德国莱布尼茨汉斯诺尔研究所科研团队及其他来自丹麦ღ★、芬兰ღ★、瑞典ღ★、法国的科研团队联合开展的欧盟“地平线”计划玛丽斯沃德斯卡居里行动（MSCA）合作ღ★，旨在联合各方优势开展肠道菌群在非酒精性脂肪性肝病发病及干预中的作用和机制研究ღ★，我们相信ღ★，基于肠道菌群的诊断和治疗将在未来10年进入临床实践并具有巨大潜力ღ★。”贾伟平说ღ★。凯发K8天生赢家一触即发官网ღ★。凯发vipღ★，凯发k8官网下载客户端中心ღ★，临床实验ღ★，凯发k8娱乐官网入口ღ★，凯发k8官网登录vip凯发国际ღ★，