來自維也納醫(yī)科大學等機構的科學家們通過研究發(fā)現，對肺部微生物組進行詳細地分析或能用來預測未來機體肺部功能的改變。
2022年2月14日訊/生物谷BIOON/--在嚴重呼吸衰竭的情況下，肺移植是一種挽救生命的措施，然而肺移植后一個令人擔心的常見并發(fā)癥就是肺部功能的慢性惡化（CLAD/慢性肺移植功能障礙），因此盡可能早地診斷任何有威脅的肺部功能惡化就顯得尤為重要了，這樣研究人員就能及時采取治療性措施來有效阻斷肺功能的惡化了。近日，一篇發(fā)表在國際雜志European Respiratory Journal上題為“Multi-omics profiling predicts allograft function after lung transplantation”的研究報告中，來自維也納醫(yī)科大學等機構的科學家們通過研究發(fā)現，對肺部微生物組進行詳細地分析或能用來預測未來機體肺部功能的改變。
圖片來源：Pixabay/CC0 Public Domain
目前研究人員利用機器學習手段成功發(fā)現，肺部移植后肺部中某些微生物組圖譜或能提供一些預后信息，這種方法或能幫助研究人員預測肺部功能未來所發(fā)生的改變，從而就有望幫助早期識別處于風險之中的患者。在肺部移植術后的5年內，CLAD影響著高達50%的肺移植患者的健康。此外，此前患者的疾病或許也決定著其移植后肺部的微生物組特性。
研究者Knapp表示，我們對78名進行肺部移植的患者進行研究后揭示了其下呼吸道的環(huán)境如何隨著時間發(fā)生改變，并不斷適應新的宿主，比如我們調查了哪些細菌、哪些免疫細胞以及哪些代謝產物會存在，以及這些參數如何在新宿主中發(fā)生改變。
研究者表示，肺部微生物組會不斷變化直至最終受體特異性因素能長期決定微生物組，比如年齡、性別以及潛在的疾病等；此外，研究者還發(fā)現，某些在移植前就普遍存在于一些肺部疾?。ū热缒倚岳w維化）中的細菌或許能夠在肺部移植后進入到健康肺部并不斷定植；這或許意味著，異體移植受體此前的狀況或許就能決定肺部移植后期肺部中微生物組的特性。
圖片來源：https://erj.ersjournals.com/content/59/2/2003292
使用基于對多組學數據分析的機器學習形式的人工智能技術，或許就能幫助研究人員預測肺部功能所發(fā)生的改變，這些多組學數據不僅包括微生物組、還包括脂質組（脂質組分）、代謝組（細胞的代謝組件）和臨床參數。因此，研究者的計算分析結果表明，某些微生物組特性或許就能提供相關的預后信息。
綜上，本文研究結果表明，支氣管肺泡微生物組、細胞組成、代謝組和脂質組或能在肺部移植后展現出特定的時間動態(tài)特性，而且肺部微生物組或能以較高的精確性來幫助預測肺部功能的改變情況。（生物谷Bioon.com）
原始出處：
Martin L.Watzenboeck,Anna-Dorothea Gorki,Federica Quattrone,et al.Multi-omics profiling predicts allograft function after lung transplantation,European Respiratory Journal(2021).DOI:10.1183/13993003.03292-2020
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