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  • 發布時間:2024-07-11 15:42 原文鏈接: 準確率91%!新方法專挑“星星的孩子”

      世界上有這樣一群人,他們不愿對視、不愛交流、不作回應,仿佛遙遠夜空中的星星,沉浸在自己的世界里。他們是孤獨癥譜系障礙(以下簡稱孤獨癥)兒童,也被形象地稱作“星星的孩子”。近年來,孤獨癥進入大眾視野,但如何精準診斷孤獨癥仍是一項挑戰。

      最近,香港中文大學醫學院教授黃秀娟團隊發現孤獨癥與兒童腸道微生物組之間存在相關性,可借助多領域的微生物標志物識別孤獨癥兒童,診斷準確率高達91%。研究成果7月8日發表于《自然-微生物學》。

      這項成果得到了論文評審人的高度認可:“該研究通過與非孤獨癥疾病進行陰性對照實驗,驗證了腸道微生物組的標志物組合在孤獨癥診斷中的潛在應用,令人印象深刻。”

      識別“星星的孩子”

      孤獨癥是一種廣泛性發育障礙,表現為語言發育遲緩、言語交流障礙、興趣范圍障礙和重復刻板行為等。“過去10年里,越來越多的研究表明,腸道微生物組在調節腸腦軸和神經免疫網絡方面起著關鍵作用,可能與孤獨癥的發展有關。”黃秀娟告訴《中國科學報》。

      近年來,“微生物組-腸-腦軸”的研究備受關注。腸道中的微生物組通過與免疫系統、神經系統的相互作用,影響神經系統發育。然而,此前大多數相關研究集中在腸道微生物組的細菌成分上,且研究結果常常不一致,而對腸道內其他微生物,如古菌、真菌和病毒的關注不足。

      2019年,黃秀娟團隊將目光投向腸道內包括細菌、古菌、真菌和病毒在內的多領域微生物組,結合其各自的功能特性,探討微生物組在孤獨癥中的作用。

      但孤獨癥兒童的個體差異極大,如何盡可能涵蓋更多類型,讓研究結果更準確?黃秀娟團隊思索良久,決定采用“人海戰術”。2021年至2023年,團隊招募了1627名1歲至13歲的兒童,包括患有孤獨癥和未患有孤獨癥的兒童,以便更全面地觀察腸道微生物組和孤獨癥之間的關系。

      功夫不負有心人。黃秀娟團隊發現,與未患有孤獨癥的兒童相比,孤獨癥兒童腸道中的細菌、古菌、真菌和病毒等微生物,以及其基因和代謝通路存在顯著差異。與健康兒童相比,孤獨癥兒童腸道中的14種古菌、51種細菌、7種真菌、18種病毒、27種微生物基因和12個代謝通路發生了改變。

      “為了更直觀地判斷腸道內微生物組能否作為診斷孤獨癥的依據,我們利用機器學習算法,從數千種腸道微生物組特征標志物中篩選出具有高診斷準確性的31種標志物組合。”論文第一作者、香港中文大學助理教授蘇奇告訴《中國科學報》,經過多輪陰性對照實驗,他們發現多領域的微生物標志物能準確區分孤獨癥兒童和非孤獨癥兒童,且準確率高達91%。這為未來利用腸道微生物標志物進行孤獨癥的非侵入性診斷提供了新思路。

      “隱身”的孤獨癥女孩

      據國內外流行病學調查顯示,孤獨癥的男女發病率為4:1,男性孤獨癥患者更為常見。但這一數據引起了諸多質疑。美國麻省理工學院的一項研究發現,大多數孤獨癥研究只會招募少量女性,甚至完全將其排除在外。女性患者成為孤獨癥研究中“隱秘的角落”。

      “缺乏足夠的女性樣本不僅會造成公眾的誤解,認為孤獨癥對女孩的影響更小,還會讓女性在孤獨癥的確診和治療上面臨更多困難。”黃秀娟說。

      為解決女性樣本過少這一難題,黃秀娟團隊嘗試了多種辦法。

      團隊積極與兒科醫生和心理學家展開合作,通過專業人士向家長傳達參與研究的重要性。團隊還在物質和精神上給予參與研究的家庭較大支持。團隊根據招募過程中的反饋不斷調整優化研究設計,讓研究更具吸引力和可操作性。

      “最終,該研究中女性參與者占比為24.4%。”蘇奇說,“具體而言,研究共招募了127名女性患者,遠遠超過之前基于宏基因組分析孤獨癥患者腸道菌群的研究參與者總和。”

      兩種方法之爭

      “研究能夠取得突破,除了樣本量足夠豐富外,還因為我們創新了研究工具。”蘇奇說,“借助宏基因組測序技術,高精度分析多種微生物群體,讓我們能識別出以前未被注意到的微生物及其基因和功能。”

      宏基因組,也稱微生物環境基因組,是環境中全部微小生物遺傳物質的總和。宏基因組測序技術直接從環境樣品中提取總DNA(脫氧核糖核酸),包括更豐富的微生物遺傳信息、能深入探究微生物群體的功能活性等特質。與此同時,由于宏基因組測序技術收集了海量、復雜的數據,也會給后續分析工作帶來較大挑戰。

      黃秀娟回憶稱,團隊內部曾在數據處理方法上出現分歧。一些成員傾向于使用傳統的生物統計方式,認為更穩定、可靠;一些成員則主張采用機器學習方法,能更好地處理復雜的大規模數據,實現精準預測。不同意見的交鋒,一度導致研究進度緩慢。

      如何解決這一分歧?黃秀娟組織了一系列跨學科研討會,邀請眾多生物信息學專家、統計學家、機器學習研究者和臨床醫生交流討論,并進行了試點分析,對兩種方法的結果進行全方位對比。

      在反復交流、嘗試的基礎上,團隊最終決定將兩種手段結合起來,相輔相成、相互解釋,不僅提高了數據分析的準確性和可靠性,還兼顧了結果的臨床解釋性。

      “通過這種方式,我們既探索了腸道菌群與孤獨癥之間的關聯,又開發了基于腸道菌群的孤獨癥預測工具,進一步增進了人們對孤獨癥的理解。”蘇奇告訴《中國科學報》,“盡管研究結果顯示了高診斷準確性,但仍需要更多臨床驗證和優化,并補充對個體的縱向追蹤,探討腸道微生物群與孤獨癥發展的動態關系。這也是我們今后的研究重點。”

      相關論文信息:

      https://doi.org/10.1038/s41564-024-01739-1

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