陈卫院士+陆文伟：用于个性化健康状况监测的肠道菌群统计模型

Microbiome[IF:15.5]

① 基于92个微生物类群开发统计监测模型，并通过多研究队列和验证队列证明模型的有效性；

② 研究和验证队列的平衡精度和AUC分别为0.7132、0.7026和0.80、0.76；

③ 健康人群中可确定四种健康模式，且这些模式中的物种组成和代谢功能具有差异；

④ 健康人群中，健康指数（hiPCA）与香农多样性和物种丰富度显著相关，而患病人群中，hiPCA与年龄、物种丰富度和功能冗余显著相关；⑤ 细菌对hiPCA的贡献谱分析可实现个性化诊断并确定疾病相关的物种。

Statistical modeling of gut microbiota for personalized health status monitoring
08-18, doi: 10.1186/s40168-023-01614-x

【主编评语】肠道菌群与健康状况密切相关，其失调影响宿主的健康。尽管已有可用于大规模回顾性研究的参考数据集，然而目前尚缺乏个性化健康分析模型。近日，江南大学陈卫团队联合陆文伟团队在Microbiome上发表文章，开发了一种新颖且系统的肠道菌群健康预测和疾病分析监测模型，该模型可深入了解健康菌群和不健康变异，并成为个体化治疗目标发现和精确调节的桥梁。