Главная \ Новости и обзор литературы

Кишечный микробиом как диагностический инструмент при ССЗ

« Назад

11.09.2020 03:30

Данные микробиома кишечника могут быть полезны при рутинном скрининге сердечно-сосудистых заболеваний

Кишечный микробиом как диагностический инструмент при ССЗ

Предыдущие исследования показали, что микробиом кишечника человека, бактерии в желудочно-кишечном тракте, связан с сердечно-сосудистыми заболеваниями (ССЗ). Использование искусственного интеллекта для анализа бактерий в микробиоме кишечника человека является многообещающим в качестве нового метода скрининга сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ), согласно предварительному исследованию, которое будет представлено 10-13 сентября 2020 года на научных сессиях виртуальной конференции "Гипертония-2020" Американской кардиологической ассоциации. Эта встреча является главным глобальным обменом мнений для клинических и фундаментальных исследователей, фокусирующихся на последних достижениях в исследованиях гипертонии. Полное исследование опубликовано 10 сенября 2020 г. в журнале Hypertension Американской кардиологической ассоциации.

Недавние исследования обнаружили связь между микробиотой кишечника, микроорганизмами в пищеварительном тракте человека и ССЗ, которые являются ведущей причиной смертности во всем мире. Микробиота кишечника очень изменчива у разных людей, и сообщалось о различиях в микробном составе кишечника между людьми с ССЗ и без них.

«Основываясь на наших предыдущих исследованиях, связывающих микробиоту кишечника с сердечно-сосудистыми заболеваниями на моделях животных, мы разработали это исследование, чтобы проверить, возможно ли выявить сердечно-сосудистые заболевания у людей с использованием искусственного интеллекта при скрининге образцов стула», - сказала Бина Джо (Bina Joe), руководитель исследования, заслуженный профессор и заведующая кафедрой физиологии и фармакологии Университета Толедо (University of Toledo) в Толедо, штат Огайо. «Микробиота кишечника оказывает сильное влияние на сердечно-сосудистую функцию, и это может быть потенциальной новой стратегией для оценки здоровья сердечно-сосудистой системы».

Исследователи использовали данные American Gut Project (открытая платформа для исследования микробиома, базирующаяся в Соединенных Штатах), чтобы проанализировать микробный состав образцов стула с помощью современного моделирования машинного обучения. Было проанализировано около 1000 образцов, и примерно половина образцов была от людей с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Модель смогла идентифицировать различные кластеры кишечных бактерий, которые потенциально могут помочь идентифицировать людей с существующими ССЗ и без ССЗ.

Среди бактерий идентифицированы:

Bacteroides, Subdoligranulum, Clostridium, Megasphaera, Eubacterium, Veillonella, Acidaminococcus и Listeria были более многочисленными в группе ССЗ.

Faecalibacterium, Ruminococcus, Proteus, Lachnospira, Brevundimonas, Alistipes и Neisseria были более многочисленными в группе без ССЗ.

«Несмотря на то, что микробиомы кишечника сильно различаются у разных людей, мы были удивлены многообещающим уровнем точности, полученным из этих предварительных результатов, которые указывают на то, что состав фекальной микробиоты потенциально может служить удобным методом диагностического скрининга на сердечно-сосудистые заболевания», - сказала Бина Джо. «Вполне возможно, что однажды, возможно, даже без детальной оценки сердечно-сосудистой функции, врачи смогут анализировать микробиом кишечника в образцах стула пациентов с помощью метода искусственного машинного обучения для проверки пациентов на сердечные и сосудистые заболевания».

К разделу: Болезни, лекарства и дисбактериоз: понимание микробных сигнатур при метаболических заболеваниях и медицинских вмешательствах

Источник: Материалы предоставлены AmericanHeartAssociation

Статьявжурнале: Sachin Aryal, Ahmad Alimadadi, Ishan Manandhar, Bina Joe, Xi Cheng. Machine Learning Strategy for Gut Microbiome-Based Diagnostic Screening of Cardiovascular DiseaseHypertension, 2020


Комментарии


Комментариев пока нет

Пожалуйста, авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий.
Я согласен(на) на обработку моих персональных данных. Подробнее
Пожалуйста, авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий.

Авторизация
Введите Ваш логин или e-mail:

Пароль :
запомнить