“中科院青岛能源所发明微生物组大数据的疾病检测做法”

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科技日报记者王健高通讯员刘佳

如何通过菌群检测实现快速准确的疾病诊断？ 由中科院青岛生物能源与过程研究所(以下简称“青岛能源所”)单细胞中心苏晓泉副研究员领导的单细胞中心组生物新闻研究组发明了基于菌群大数据检索的疾病检测做法，为此为共性问题提供了原创的处理方案。 该事业于今年3月17日在线发表在msystems (美国微生物学会杂志)上。

微生物群具有服务疾病诊治和生态监测的巨大潜力，但其影响因素错综复杂。 作为天生无处不在的“小伙伴”，微生物群与人体、环境的健康有着千丝万缕的关系。 另外，菌群检测具有非侵入性、可量化、可警告等特点。 因此，利用菌群评价和识别人体和环境的健康状况是正确的医学和较大的健康热点之一。 苏晓泉认为，但作为疾病诊断手段，菌群面临三个重要挑战:首先，“漏诊”问题:现有检测手段一般比较特定疾病，依靠该疾病的已知标记微生物建立检测模型。 但是，许多疾病并未确定标记物，而且在同一疾病不同的人群中生物标记物种类往往不一致。 这是因为很难普遍评价标本是否健康。 其次，“误诊”的问题:同一生物标志涉及许多疾病，难以准确识别特定的疾病类型。 其三，由于元基因组数据极端高通量、高度异质性、多种测序平台共存等优势，菌群诊断模型的建立、训练和更新都具有突出的挑战性。

对比上述关键问题，苏晓泉率领集团生物新闻研究组，对前期开发的微生物集团各大搜索引擎mse (microbiome search engine； ，发明了基于菌群大数据检索的疾病检测新战略(图1 )。

苏晓泉认为，与现有的基于模型训练的机器学习手段相比，该方法不依赖于疾病相关的特定标记微生物，而是利用被测菌群元基因组和现有菌群元基因组大数据的整体相似度来实现检测。 另一方面，通过计算被测样本对数据库中所有健康样本的异常程度，可以判断是否健康。 通过与数据库中多种疾病的参考样本进行对照，可以识别出具体的疾病种类。 在基于000多个肠道菌群样本的测试中，对比炎症性肠病( ibd )、直肠癌( crc )、hiv感染( hiv )、肠胃病( edd )等，mse针对“是否健康”和“是什么疾病”两个问题。 另一方面，与常规手段相比，该方法在研究、测试组间、测序平台间、样品污染等因素影响下的适应性和抗干扰能力等方面也具有显著特征。

苏晓泉表示，凭借其强大的高通菌群结构检索能力，mse的采用和百度、谷歌一样简单，一般在0.5秒内即可诊断。 另外，mse通过对其菌群较大的数据系统的实时更新，可以提高检测的可靠性，扩大其应用范围。 因此，随着微生物群测序数据的爆炸性增长，该方法的实用性、扩展性等特色越来越突出。

青岛能源所单细胞中心开发的mse是目前国内外最大的微生物群数据科学研究系统之一，其参考数据库包括来自肠道、皮肤、口腔、室内环境、海洋、土壤等广大生态系统的23万多例优质、标准化、可比较的基因组样本。 结合本研究提出的诊断手段，mse为建立各种慢性疾病或生态灾害的菌群诊断系统和干预手段的性能评价体系奠定了共性的法学基础。

苏晓泉说，这项研究是由青岛能源所单细胞中心和加州大学圣地亚哥分校微生物集团创新中心合作完成的。