首页 理论教育《微生物与人类健康:IBD治疗策略的新希望》

《微生物与人类健康:IBD治疗策略的新希望》

【摘要】:单独理解这些成分如何影响病理进展已经取得了重大进展,以指导旨在改变IBD进程的治疗策略。个体化治疗的分子基础为一种新的微生物特异性治疗提供了希望,尽管难以确定IBD恶化的触发因素是否是微生物组治疗领域的一个障碍。作为临床试验中未接受治疗的IBD患者需要进行一系列微生物组分析、功能免疫监测和以通路为重点的基因型分析。

在存在微生物群活动和代谢产物对宿主的生理和免疫功能产生不利影响的背景下,宿主的遗传变量为IBD及其相关病理的研究创造了良好的条件。单独理解这些成分如何影响病理进展已经取得了重大进展,以指导旨在改变IBD进程的治疗策略。然而,仍有许多悬而未决的问题,如跨越不同分子通路的多重遗传易感性如何,在多大程度上会诱发微生物组组成的病理变化;不稳定的微生物群是否以渐进的方式导致宿主生理失调,最终超过一定的阈值,导致病理炎症;与健康或疾病相关的饮食因素和微生物代谢物是什么;它们在哪些分子受体和通路上起作用等。寻求这些问题的解决方案应该有助于破解宿主与微生物群落的相互作用,并指导组合治疗的发展,同时恢复肠道屏障、免疫系统和微生物群落的健康和稳态。

系统生物学方法可以在功能上连接IBD的生物学成分,以提高对疾病和患者护理的理解。个体化治疗的分子基础为一种新的微生物特异性治疗提供了希望,尽管难以确定IBD恶化的触发因素是否是微生物组治疗领域的一个障碍。此外,因为遗传学、微生物群、治疗历史和饮食相关的变量较大,因此通过群体来破译疾病机制变得非常复杂。对人类群体的纵向取样创造了在多维矩阵中摸索实时微生物组模式的机会。一些研究已经使用机器学习算法来解码微生物组结构、饮食模式和临床宏数据之间的关联,并且成功地预测葡萄糖反应。预计,随着时间的推移,将有越来越多个人或群体中综合疾病变量和风险因素,可以用类似于机器学习的办法,以便解码疾病的相关机制。而更吸引人的是利用算法帮助检测在观察期间出现的一些特异的临床指标,这为随后进行健康干预提供参考。作为临床试验中未接受治疗的IBD患者需要进行一系列微生物组分析、功能免疫监测和以通路为重点的基因型分析。个体化的患者数据随后可用于预测通过给定的治疗获得持续缓解的可能性,或用于指导何时以及如何调整治疗策略。这也可能有助于比较IBD患者的疾病模式,这些患者目前由其他参数(如疾病发生位置,而不是遗传或基于微生物的分类)定义。目前人工智能应用的局限性包括纵向数据的稀疏性、数据生成方法的多变性以及预测的最终生物学解释能力不确定性。而通过更好的黏膜免疫系统解读,利用微生物组输出的功能测量,以及疾病的分子分型,可以为患者提供更具生物学可操作性和解释性的预测,让患者能够直接受益。(www.chuimin.cn)