近日,国际著名学术期刊The FASEB Journal在线刊登了省微生物研究所谢黎炜研究员研究团队的研究论文“Fecal microbiota as a noninvasive biomarker to predict the tissue iron accumulation in intestine epithelial cells and liver”。
铁失衡会导致肠道菌群的改变，进而改变微生物多样性，增加病原体丰度并诱导肠道炎症的发生，但目前粪便和全身性铁水平如何影响肠道菌群的体内平衡仍然未知。在近数十年的研究中，研究人员尚未系统地研究铁与肠道菌群之间的关系，也缺乏无创、方便且精准评估组织中铁水平的方法。
该研究团队对铁紊乱小鼠进行了研究，发现借助机器学习算法可以精确地预测肠上皮细胞和肝脏的铁水平，并可作为一种无创方式对铁代谢异常相关疾病进行早期辅助诊断。该研究表明了饮食中的铁水平是导致肠道菌群改变的关键因素。该团队还基于机器学习算法，建立了预测模型，有助于识别关键分类单元以应对系统性铁质挑战。通过新发现的生物标记，可以准确预测小肠和肝脏中的铁含量，提供了系统性铁稳态与肠道功能之间联系的精确信息，为诊断相关疾病提供了理论依据。相关研究成果已申请中国发明专利（专利号：201910309446）。
（谢黎炜/供稿）
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