건강한 개인과 건강하지 않은 개인의 장내 마이크로바이옴 분류학적 프로필은 Lasso-penalized logistic regression 분류 모델에 정보를 제공합니다. a 장내 마이크로바이옴 프로필의 주성분 분석(PCA). 건강한(질병이 없는)(파란색, n=5547)과 건강하지 않은(질병에 걸린) 그룹(빨간색, n=2522) 간의 분포에서 유의한 차이가 관찰되었습니다(P < 0.05, PERMANOVA). 타원은 95% 신뢰 영역을 나타냅니다. 상위 10개의 가장 높은 PC1 및 PC2 크기를 가진 하중 벡터가 표시됩니다. b Lasso-penalized 로지스틱 회귀 모델에 대한 계수 값. 이 모델에는 양수 계수를 가진 49개의 분류군, 계수가 0인 3105개의 분류군, 음의 계수를 가진 46개의 분류군이 포함됩니다. 크레딧: Nature Communications(2024). DOI: 10.1038/s41467-024-51651-9
메이요 클리닉(Mayo Clinic) 연구팀은 소화계 내 수조 개의 박테리아, 곰팡이, 바이러스 및 기타 미생물로 구성된 복잡한 생태계인 장내 마이크로바이옴을 분석하여 전반적인 웰빙에 대한 통찰력을 제공하는 혁신적인 계산 도구를 개발했습니다.
네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)에 발표된 새로운 연구에서 이 도구는 건강한 개인과 질병이 있는 사람을 구별하는 데 최소 80%의 정확도를 보여주었습니다. 이 도구는 다양한 질병, 지리적 지역 및 인구 통계학적 그룹을 대표하는 8,000개 이상의 샘플에서 배출 장내 미생물 프로필을 분석하여 개발되었습니다.
장내 ‘Gut Microbiome Wellness Index 2’라고 불리는 이 도구는 장 건강의 미묘한 변화까지 감지하여 사람이 질병을 향해 나아가고 있는지 또는 질병에서 회복되고 있는지 여부를 식별할 수 있습니다. 연구진은 생물정보학과 머신러닝 방법을 사용하여 6개 대륙 26개국에 걸쳐 발표된 54건의 연구에서 수집한 대변샘플의 장내 마이크로바이옴 프로필을 분석했습니다. 이 접근 방식은 다양하고 포괄적인 데이터 세트를 생성했습니다.
이 기능은 건강한 마이크로바이옴을 구성하는 요소를 정의하고 잠재적인 건강 문제의 초기 지표를 식별하는 것을 포함하여 인간 마이크로바이옴 연구의 오랜 과제를 해결합니다. 또한 건강과 웰빙을 위한 기존 측정 도구의 상당한 격차를 메웁니다.
장내 마이크로바이옴은 소화, 신진대사 및 면역 기능에 중요한 역할을 하며, 연구자들은 장내 마이크로바이옴의 불균형이 다양한 만성 질환과 관련이 있을 수 있음을 발견하고 있습니다.
"마지막으로, 우리는 사람의 장내 마이크로바이옴이 얼마나 건강한지를 정량적으로 측정할 수 있는 표준화된 지수를 가지고 있습니다"라고 Mayo Clinic Center for Individualized Medicine의 Microbiomics Program의 선임 저자이자 컴퓨터 생물학자인 Jaeyun Sung, Ph.D.는 말합니다.
"우리의 도구는 특정 질병을 진단하기 위한 것이 아니라 사전 예방적 건강 지표 역할을 하기 위한 것입니다"라고 그는 덧붙입니다.
"심각한 증상이 발생하기 전에 장 건강의 부정적인 변화를 식별함으로써 이 도구는 잠재적으로 식이 요법 또는 생활 방식 수정에 정보를 제공하여 경미한 문제가 더 심각한 건강 상태로 악화되는 것을 방지하거나 추가 진단 검사를 촉구할 수 있습니다. 사람의 장이 건강한지, 질병이 발병하는 경향을 보이고 있는지 여부를 파악함으로써 궁극적으로 개인이 자신의 건강을 관리하는 데 적극적인 조치를 취할 수 있도록 권한을 부여하는 것을 목표로 합니다."
도구 개발 프로세스에는 미생물종을 식별하고, 가장 관련성이 높은 기능을 신중하게 선택하고, 기계 학습 모델을 최적화하는 작업이 포함되었습니다.
최종 결과는 장내 마이크로바이옴 샘플을 스크리닝하고 건강한(질병이 없는) 또는 건강하지 않은(질병이 있는) 개인과 얼마나 유사한지를 정량화하는 지수입니다.
연구팀은 먼저 8,000개 이상의 마이크로바이옴 샘플로 구성된 훈련 세트에서 지수를 테스트한 다음 1,140개 샘플로 구성된 새로운 코호트에서 작업을 검증했습니다.
연구팀은 또한 대변 미생물군 이식을 받은 사람들, 식이섬유 섭취에 변화를 겪었거나 항생제에 노출된 사람들을 포함한 다양한 임상 시나리오에서 도구를 테스트하여 장 건강의 변화를 감지하는 능력을 입증했습니다.
‘Gut Microbiome Wellness Index 2’광범위한 데이터를 통합하고 정교한 계산 방법을 사용하여 팀의 원래 도구를 기반으로 합니다. 연구팀은 이 새로운 버전이 장 건강을 평가하고 장내 마이크로바이옴의 변화를 모니터링하는 데 있어 정밀도를 향상시킬 것으로 기대하고 있습니다.
성 박사와 그의 팀은 다양한 인구 집단의 더 광범위한 마이크로바이옴 샘플을 포함하도록 데이터 세트를 확장하고, 도구의 예측 정확도와 적응성을 향상시키기 위해 더 발전된 인공 지능 기술을 추가함으로써 장내 마이크로바이옴 건강 지수 2를 더욱 발전시킬 계획입니다.
이상의 기사는 2024년 9월 3일 MedicalXpress게재된 “Computational tool can measure the health of a person's gut microbiome”제목의 기사 내용을 편집하여 작성하였습니다.
* 원문정보 출처 : Computational tool can measure the health of a person's gut microbiome (medicalxpress.com)
* 추가정보 출처 : Gut Microbiome Wellness Index 2 enhances health status prediction from gut microbiome taxonomic profiles | Nature Communications
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