机器学习和人工智能在肠道菌群多组学研究中的应用（综述）

时间：2025-04-07 来源：热心肠日报作者：热心肠小伙伴们浏览次数：577

Gastroenterology

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Machine learning and artificial intelligence in the multi-omics approach to gut microbiota

主要作者： Tommaso Rozera，Edoardo Pasolli，Gianluca Ianiro

Review10.1053/j.gastro.2025.02.0352025-03-19

核心话题概述：本文探讨机器学习（ML）与人工智能（AI）在肠道微生物组多组学研究中的应用，及其在疾病诊断、治疗预测和精准医学中的潜力与挑战。

多组学技术挑战：多组学技术（如宏基因组学、代谢组学）产生海量数据，传统统计方法难以有效整合，AI/ML通过监督学习（SL）、无监督学习（UL）等方法提升数据解析能力，例如随机森林（RF）和梯度提升机（GBM）用于分类任务，自编码器（AE）用于降维。

疾病诊断应用：AI模型结合多组学数据可精准识别疾病标志物，如结直肠癌（CRC）的分类准确率达84%，肺癌通过16S测序结合支持向量机（SVM）实现早期检测，炎症性肠病（IBD）分类准确率超90%。

治疗预测与优化：AI预测个体对免疫治疗、CAR-T细胞疗法等响应，识别关键微生物（如Akkermansia muciniphila），并指导粪菌移植（FMT）供体匹配，提升治疗个性化。

临床转化挑战：数据异质性、可解释性不足、标准化缺失制约应用，需通过跨队列验证、可解释AI（XAI）及联邦学习解决，同时需加强临床工作流程整合与伦理监管。

未来方向与需求：需开发用户友好工具（如IntelliGenes）、标准化数据协议，并推动计算基础设施升级，以实现AI驱动微生物组分析在疾病预防、诊断和治疗中的全面落地。

AI解读仅供参考

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