Highlights
1、傳統醫療的“千人一方”模式在復雜疾病（如腫瘤、代謝綜合征）中面臨顯著局限，機器學習賦能多組(zu)學可實現(xian)精準醫療破局。
2、多組學(xue)(xue)+機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習的強(qiang)強(qiang)聯合已被(bei)廣泛應用到精準醫(yi)療領(ling)域，如癌癥(zheng)早期篩查、癌癥(zheng)分子分型、免(mian)疫治療靶點發現等。
3、派森諾微生物組、代謝(xie)組等組學及相關聯合分析可以進行隨機森(sen)林、支持向(xiang)量機、XGBoost、樸(pu)素貝(bei)葉斯、邏輯回歸、套(tao)索(suo)回歸和多模型聯合等(deng)多種機器學習分析。
傳統醫療依賴癥狀和單一指標等進行診療，對疾病分子機制缺乏深入理解。這種“千人一方”模式在復雜疾病（如腫瘤、代謝綜合征）中面臨顯著局限，常導致診(zhen)斷滯后與療效欠佳。而精準醫療通過整合微生物組、轉錄組、代謝組等多維度生物分子網絡解析，結合個體遺傳背景與環境暴露特征，構建"分子(zi)分型-動(dong)態監測-靶(ba)向干預"的新型診療體系，實現從粗放式醫療向分(fen)層(ceng)化、預防性、個體(ti)化醫療模式的轉變。從而達到精(jing)準(zhun)預防、精(jing)準(zhun)診(zhen)斷以及(ji)精(jing)準(zhun)治療。
但多組學從數據分析到臨床決策過程中面臨數據異質性、因果驗證、臨床轉化三大挑戰。多組學數據的高維度、異質性和技術噪聲是精準醫療落地的核心障礙。機器學習可通過多模態數據融合，顯著提升數據質量與生物學意義的提取效率；還可通過深度特征學習和因果關系建模，突破傳統統計方法的局限，揭示疾病分子機制等。機器學習不僅提升了多組學分析的效率與準確性，更為多組學在精準醫療中提供新的賦能，實現更早的診斷窗口期(qi)、更精準的治療策略、更低(di)的醫療成本(ben)。在可見的將(jiang)來，隨著多組學(xue)(xue)、時空組學(xue)(xue)與(yu)機器學(xue)(xue)習算法的深(shen)度融合，精準醫(yi)療(liao)將(jiang)實現從 “疾病治療(liao)” 到(dao) “健康(kang)管理” 的終(zhong)極目(mu)標，推動個體化(hua)醫(yi)療(liao)普惠化(hua)進程。
在多組學中，微生物組與代謝組的聯合分析是解鎖微生物與宿主之間復雜相互作用的關鍵手段之一，它為精準醫療等醫學研究與應用開辟了新的道路。接下來跟著小派來看看機器學習如何賦(fu)能(neng)微生物組和(he)代(dai)謝組，從(cong)而(er)實現精(jing)準醫療的破局！
案例一
Integrated metagenomic and metabolomic analysis reveals distinctive stage-specific gut-microbiome-derived metabolites in intracranial aneurysms
綜合宏基因組(zu)(zu)學和代謝組(zu)(zu)學分析揭示了(le)顱(lu)內動脈瘤中(zhong)獨特(te)的階段(duan)特(te)異性(xing)腸道微生(sheng)物衍生(sheng)代謝產物
期(qi)刊：Gut（IF:23.1 ）
研究(jiu)背(bei)景
顱內(nei)動脈(mo)(mo)瘤(liu)破(po)裂缺乏有效的風(feng)險評估工具(ju)，因此探索腸道微(wei)生物(wu)群(qun)及其代謝(xie)產物(wu)對顱內(nei)動脈(mo)(mo)瘤(liu)進展和破(po)裂的影響具(ju)有重要(yao)意(yi)義。本(ben)研究聚焦于(yu)顱內(nei)動脈(mo)(mo)瘤(liu)（IA）的形成與破(po)裂機制，特別是(shi)腸道微(wei)生物(wu)及其代謝(xie)產物(wu)在這一過(guo)程中可能扮演的角色。
樣(yang)本
宏基因組：59名UIA患者(zhe)和50名RIA患者(zhe)的糞便樣本；
代謝組(zu)學：30名(ming)RIA患(huan)者和(he)30名(ming)UIA患(huan)者的血漿；
靶(ba)向代謝組(zu)學：
162名(ming)UIA患者(zhe)和97名(ming)RIA患者(zhe)作為發現隊列；
49名(ming)RIA患者和(he)195名(ming)UIA患者作為(wei)獨(du)立驗證隊列。
流(liu)程(cheng)圖
結 果
1、在 RIA 患(huan)者的糞便樣本(ben)中，肺炎克雷伯菌(jun)和(he)瘤胃球菌(jun)屬(shu)的含量明(ming)顯增加。氨基(ji)酸和(he)吲哚(duo)化合物(wu)等33種(zhong)代謝(xie)物(wu)在RIA患(huan)者血漿(jiang)中顯著(zhu)增加；
2、靶向代(dai)謝組(zu)學分析，RIA和UIA組(zu)之間膽汁酸(suan)(suan)和色氨(an)(an)酸(suan)(suan)代(dai)謝物存在顯(xian)著差異。隨機(ji)森林模型構建了一個由硫酸(suan)(suan)吲哚酚(IS)、5-羥色氨(an)(an)酸(suan)(suan)和犬(quan)尿(niao)氨(an)(an)酸(suan)(suan)組(zu)成的代(dai)謝物組(zu)合，該組(zu)合可以區分RIA患者和UIA患者，其在測試(shi)集中的組(zu)合AUC為0.974，在外部驗證集中為0.972，這一代(dai)謝物組(zu)合或可用于發(fa)現IA進展的發(fa)病機(ji)制(zhi)，甚(shen)至預測動脈瘤的破裂。
3、基于(yu)相(xiang)(xiang)關性分(fen)析表(biao)明，IS水平的升高與色氨(an)酸代(dai)謝途徑和肺炎克(ke)雷伯菌密(mi)切相(xiang)(xiang)關。
糞(fen)便宏基因(yin)組學
非靶向代(dai)謝(xie)組(zu)學
隨機森林模型(xing)篩(shai)選標志物(wu)
宏基因組和代謝組關聯(lian)
案例二
Integrated metagenomic and metabolomic analysis reveals distinct gut-microbiome-derived phenotypes in early-onset colorectal cancer
綜(zong)合宏基因組(zu)和代(dai)謝組(zu)學(xue)分析(xi)揭示了早發(fa)性結直腸癌癌癥(zheng)中不同的(de)腸道微(wei)生物衍生表型
期刊：Gut（IF:23.1 ）
研究背景
早發(fa)性結(jie)直腸癌(ai)（EO-CRC）全球(qiu)發(fa)病率持續攀(pan)升(sheng)。由于(yu)常規篩查(cha)通常從50歲開始，年輕(qing)患者極易漏(lou)診，這導致 EO-CRC 患者的(de)病理特征(zheng)更具侵襲性，且缺乏針對性的(de)治(zhi)療(liao)方案。目前，EO-CRC 患者是(shi)否存在獨特的(de)分子特征(zheng)和多(duo)組學圖譜尚不明確(que)。與(yu)此同時，大(da)量研究表明腸道微生物群及其代謝(xie)物在結(jie)直腸癌(ai)發(fa)病機制中(zhong)(zhong)起著關鍵作用。基于(yu)此，本文提出假(jia)設：年輕(qing)個體(ti)中(zhong)(zhong)腸道微生物群和代謝(xie)物的(de)改變可能引發(fa) EO-CRC 的(de)早期發(fa)作。
樣本
微生物(wu)和代(dai)謝物(wu)檢測：
發現集（441例）：114名EO-CRC糞(fen)(fen)便(bian)；130名晚發性(xing)結直腸(chang)癌（LO-CRC）糞(fen)(fen)便(bian)；197名健康受試者糞(fen)(fen)便(bian)。
驗證(zheng)集（108例）：24名(ming)(ming)EO-CRC糞便(bian)；38名(ming)(ming)LO-CRC糞便(bian)；46名(ming)(ming)健(jian)康(kang)受試者糞便(bian)。
流(liu)程圖
結 果
1、與對照相(xiang)比，LO-CRC 和 EO-CRC 組(zu)的 α 多樣(yang)性顯著(zhu)降(jiang)低。PCoA 顯示，不同組(zu)的微生物群(qun)落(luo)結(jie)構存在顯著(zhu)差異。在CRC組(zu)種豐度下降(jiang)的細菌包括產丁酸細菌普(pu)拉梭菌等。
2、氨基(ji)酸(suan)代謝物，如l -苯丙氨酸(suan)和D-鳥(niao)氨酸(suan)在兩種(zhong)CRC中都顯著(zhu)增加，而(er)一些特定(ding)的氨基(ji)酸(suan)僅在EO-CRC樣(yang)本中富集。
3、宏基(ji)因組KEGG富(fu)集結果指示(shi)出了氨基(ji)酸代(dai)謝、不(bu)同環境下(xia)的微生物代(dai)謝和脂(zhi)質代(dai)謝的差(cha)異(yi)。
4、微生物(wu)KO基因和代謝物(wu)的(de)改變與CRC糞便中微生物(wu)群的(de)變化有關(guan)，數據(ju)綜合分(fen)(fen)析可(ke)能部分(fen)(fen)解釋LO-CRC和EO-CRC的(de)不同(tong)發病(bing)機制。
5、基于細菌物(wu)(wu)(wu)種組成、代(dai)謝(xie)物(wu)(wu)(wu)水平和(he)(he)(he)酶基因(yin)豐(feng)度，使用隨(sui)機森(sen)林方法構建分(fen)(fen)類(lei)器。在測試階段(duan)，單獨使用細菌分(fen)(fen)類(lei)群、代(dai)謝(xie)物(wu)(wu)(wu)或KO基因(yin)標記物(wu)(wu)(wu)作為(wei)LO-CRC和(he)(he)(he)LO-Control之間的(de)(de)預測因(yin)子，產生的(de)(de)AUC分(fen)(fen)別(bie)為(wei)84.53%、83.3%和(he)(he)(he)84.97%，然而三者(zhe)結合后，AUC達到(dao)92.34%，該結果(guo)(guo)在驗證集中得到(dao)了確認：細菌分(fen)(fen)類(lei)群、代(dai)謝(xie)物(wu)(wu)(wu)、KO基因(yin)的(de)(de)AUC分(fen)(fen)別(bie)為(wei)78.17%、78.47%、81.22%。而在EO-CRC中，49個(ge)(ge)豐(feng)度不同的(de)(de)物(wu)(wu)(wu)種、36個(ge)(ge)代(dai)謝(xie)物(wu)(wu)(wu)、59個(ge)(ge)KO基因(yin)和(he)(he)(he)27個(ge)(ge)綜(zong)合標志物(wu)(wu)(wu)被(bei)選為(wei)最佳標志物(wu)(wu)(wu)集，且三特(te)征綜(zong)合模型比單獨分(fen)(fen)析有(you)更準(zhun)確的(de)(de)區分(fen)(fen)效果(guo)(guo)，外部驗證隊(dui)列中也顯示出類(lei)似的(de)(de)結果(guo)(guo)。
微生物群的(de)分類特征(zheng)
糞(fen)便(bian)代謝(xie)組改(gai)變
功(gong)能富集分析
隨機森林(lin)模型(xing)整合多組學標記
派森(sen)諾(nuo)機(ji)器學習標準(zhun)分(fen)析實例
隨機森(sen)林重要特征圖
ROC分(fen)析
