Feature|微生物组学研究的机遇与挑战

微生物组学研究揭示了微生物对人体健康的关键作用,但商业化进程缓慢,面临科学理解、模型验证和转化难题。文章探讨了微生物组研究的现状、临床前模型的局限、微生物组与疾病关联的深入研究需求,以及如何从相关性走向因果关系。同时,提出在肠道之外,其他身体部位的微生物组研究也日益重要。微生物组疗法进入临床需要考虑药物动力学、药效学和个性化治疗策略。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


微生物组学研究的机遇与挑战

在这里插入图片描述

导读

在过去的几年中,微生物组的研究大大地改变了我们对人类生物学的理解。人体内存在着数以万亿计的微生物,远高于人体细胞的数目,这些微生物对人体健康不可或缺。随着微生物组学研究的深入,人们逐渐了解微生物如何介导消化和疾病过程到发现与癌症,帕金森氏症,自闭症和抑郁症相关的新观点。微生物组学研究的兴起,似乎为人类对疾病的认知打开了另一扇大门。虽然微生物组学研究火热,为什么商业化产品的推出却少之又少且疗效参差不齐呢?微生物组学商业化究竟遇到了什么样的挑战?

文献信息

  • 英文标题: Translating microbiome futures
  • 中文标题:微生物组学转化研究的未来
  • 作者: Gaspar Taroncher-Oldenburg, Susan Jones, Martin Blaser, Richard Bonneau, Peter Christey, José C Clemente, Eran Elinav, Elodie Ghedin, Curtis Huttenhower, Denise Kelly, David Kyle, Dan Littman, Arpita Maiti, Alexander Maue, Bernat Olle, Leopoldo Segal, Johan E T van Hylckama Vlieg & Jun Wang
  • 期刊: Nature Biotechnology; 影响因子:【35.724】
  • Doi号: https://doi.org/10.1038/nbt.4287

背景

人类微生物组研究开发治疗性或营养性产品所提供的机遇与解密其背后的科学机理的艰巨任务相当。在这里插入图片描述研究人员目前正在深入研究微生物组与人类健康问题之间的关联(Fig.1)在这里插入图片描述。微生物组学与人类健康问题的之间的联系也引起了食品,生物技术,制药和投资者群体的广泛兴趣。然而,迄今为止,还没有美国食品药物管理局批准可用于人类的微生物组疗法的产品诞生。会议组织者Global和自然生物技术(Box1)最近召开了圆桌会议,讨论人类微生物组研究的现状及其在医疗中的转化问题

### 机器习在微生物生态中的应用 #### 微生物分类特征的研究 通过分析肠道微生物群落结构,可以揭示其疾病严重程度之间的关系。例如,在研究肠易激综合征(IBS)的严重程度时,利用机器习方法能够识别特定的微生物标记物[^1]。这些标记物不仅有助于理解疾病的病理机制,还可能成为潜在的诊断工具。 #### 抗生素抗性基因预测 机器习技术也被广泛应用于抗生素抗性基因(AR genes) 的检测中。通过对婴儿肠道宏基因数据的习, 可以有效鉴定出具有重要影响的抗生素抗性基因[^2]。这种方法对于评估早期生命阶段暴露于抗生素的风险以及制定预防措施至关重要。 #### 法医领域内的时间推断 除了健康相关研究外,机器习同样可以在法医科方面发挥作用。具体来说,基于尸体皮肤微生物变化规律建立模型可以帮助估计死亡时间(postmortem interval),从而提高刑事侦查效率[^3]。 #### 生态信息指导下的标志物发现及精准分类 为了更好地理解和管理复杂的生态系统,研究人员提出了结合生态理论来寻找有意义的功能性或物种水平上的差异模式作为新的策略之一。此过程涉及到了解不同环境条件下存在的典型分布趋势及其背后的驱动因素等内容[^4] 。 ```python # 示例代码展示如何使用随机森林算法进行特征选择 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd def select_features(dataframe): X = dataframe.drop('target', axis=1).values y = dataframe['target'].values rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) rf_clf.fit(X,y) feature_importances = rf_clf.feature_importances_ result_df = pd.DataFrame({ 'Feature': list(dataframe.columns[:-1]), 'Importance': feature_importances}) return result_df.sort_values(by='Importance', ascending=False) mock_data = {'feature_1':[5,-2], 'feature_2':[8,9],'target':[0,1]} df_example = pd.DataFrame(mock_data) selected_feats = select_features(df_example) print(selected_feats) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值