微生物组搜索引擎可以提高疾病检测和诊断的效率
2020-03-27 16:09:37在提供有关人类行为和健康的洞察力方面，大数据可寄予厚望。问题在于如何有效地利用其提供的信息。一个国际研究人员小组通过微生物组搜索引擎(MSE)提出了一种基于微生物组搜索的方法，以分析大量可用的健康数据以检测和诊断人类疾病。
他们于2020年3月17日在mSystems(美国微生物学会的同行评审开放获取期刊)上发表了他们的方法。中国科学院青岛生物能源与生物过程技术研究所(QIBEBT)单细胞中心的苏小全博士说：“基于微生物组的疾病分类取决于经过验证的，针对特定疾病的模型或标记。” )。“但是，当前的模型缺乏许多疾病的信息。”
此外，SU说，多种疾病可以共享相同的生物标记物-指示异常现象的微生物，例如癌细胞中发现的突变蛋白，这使得研究人员更难于正确地对每一种进行分类。
为了解决这些疾病以进行疾病检测和分类的问题，SU和他的单细胞中心，QIBEBT和加利福尼亚大学圣地亚哥分校的微生物组创新中心(CMI)的联合软件团队开发了一种新的搜索方法，该方法基于人体包含的整个微生物群落，统称为微生物组。每个人都有微生物组，即使他们没有疾病。
传统模型将健康受试者的样本与已知患有特定疾病的人的样本进行比较。借助新方法，研究人员可以根据特定的异常值进行搜索，而不是通过已知的可以标记多种疾病的生物标记物进行搜索，从而可以跨不同的队列或测序平台识别与疾病相关的微生物组状态。
在这种新方法中，研究团队采用两步过程来识别疾病。首先，他们搜索健康个体的基准数据库，以检测任何特定的微生物组异常值-或将微生物组与健康状态区分开的任何已知异常。然后，他们在疾病特定示例的数据库中搜索该异常值。
SU说：“我们策略的精确度，敏感性和速度优于基于模型的方法。”
搜索结果可以提供快速的预测，以帮助临床医生诊断和治疗疾病。
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