腸内細菌叢を用いた機械学習によるパーキンソン病の予後予測

利用肠道微生物群的机器学习预测帕金森病的预后

基本信息

批准号：
22K17343
负责人：
西脇寛
金额：
$ 3万
依托单位：
Nagoya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K17343/
关键词：
腸内細菌機械学習パーキンソン病統計予後予測

项目摘要

私はパーキンソン病（PD)患者165人を2年間フォローアップして、腸内細菌叢と症状の進行の関係を明らかにするために研究開始時の腸内細菌叢から2年後の症状進行を予測するランダムフォレストモデルを作成しました。パーキンソン病の重症度を確立された手法により5段階に分けて評価しました。第１段階の早期パーキンソン病患者の2年間の第２段階以上への進行を腸内細菌叢が正答率79.2%で予測しました。短鎖脂肪酸産生菌であるFusicatenibacter属, Faecalibacterium属, Blautia属の少ない患者、ムチン分解菌であるAkkermansia属の多い患者は症状進行が早いことがわかりました。それぞれの患者でこれら4つの菌の量は2年間で変化せず、4つの菌がパーキンソン病の進行を早める可能性が示されました。本研究の結果から、早期パーキンソン病患者に対して腸内細菌叢を正常化する、あるいは不足する腸内代謝産物を補う治療介入を行うことで症状進行を遅らせることができる可能性があることが示されました。以上の研究成果がnpj Parkinson's diaseaseに掲載されました。また私は、レビー小体型認知症(DLB)の腸内細菌叢と糞便胆汁酸を解析しました。その結果、短鎖脂肪酸(SCFA)を産生する腸内細菌が低下し、腸の粘膜を分解するAkkermansiaが上昇する特徴がPD患者とDLB患者において共通して認められました。糞便中の胆汁酸を定量したところ、DLBではウルソデオキシコール酸（UDCA）の産生が高いことがわかりました。以上の研究成果がnpj Parkinson's diaseaseに掲載されました。

我对 165 名帕金森病 (PD) 患者进行了两年的随访，以阐明肠道菌群与症状进展之间的关系，我创建了一个随机森林模型来预测。使用既定方法将帕金森病的严重程度分为五个阶段。肠道微生物群预测早期 1 期帕金森病患者在两年内进展至 2 期或更高阶段的准确率达到 79.2%。研究发现，产生短链脂肪酸的细菌（如梭菌属、粪杆菌属和布劳氏菌属）较少的患者，以及粘蛋白降解菌阿克曼氏菌属较多的患者，症状进展较快。每个患者体内这四种细菌的水平在两年内保持不变，表明这四种细菌可能会加速帕金森病的进展。这项研究的结果表明，通过进行治疗干预来使肠道菌群正常化或补充肠道代谢物的不足，有可能减缓早期帕金森病患者的症状进展。上述研究成果发表在npj帕金森病杂志上。我还分析了路易体痴呆症 (DLB) 中的肠道菌群和粪便胆汁酸。因此，在 PD 和 DLB 患者中，产生短链脂肪酸 (SCFA) 的肠道细菌减少，而降解肠粘膜的阿克曼氏菌增加。粪便中胆汁酸的定量显示 DLB 产生大量熊去氧胆酸 (UDCA)。上述研究成果发表在npj帕金森病杂志上。