Группа исследователей из Бирмингемского университета в Дубае и Великобритании совместно с врачами из Университетских больниц Бирмингема идентифицировала набор биологических маркеров, позволяющих существенно повысить точность диагностики патологий желудочно-кишечного тракта. Речь идет о раке желудка, колоректальном раке и хронических воспалительных заболеваниях кишечника. Результаты работы, опубликованные в журнале Journal of Translational Medicine, указывают на тесную связь между специфическими группами бактерий и метаболитами – продуктами обмена веществ.
В ходе исследования специалисты применили алгоритмы искусственного интеллекта для анализа данных микробиома и метаболома пациентов. Выяснилось, что математические модели, обученные на данных об одном заболевании, способны распознавать признаки других патологий. В частности, алгоритмы, настроенные на выявление рака желудка, успешно определяли биомаркеры воспалительных процессов в кишечнике, а модели для колоректального рака с высокой точностью предсказывали маркеры рака желудка.
По словам авторов работы, существующие методы диагностики, включая эндоскопию и биопсию, остаются эффективными, однако они инвазивны, дороги и не всегда позволяют зафиксировать болезнь на ранних стадиях. Анализ микробных сигнатур открывает возможности для создания менее травматичных и более доступных тестов. Это поможет выявлять заболевания на этапе их зарождения и подбирать для пациентов персонализированную терапию.
Исследование показало наличие как уникальных для каждой болезни паттернов, так и общих биологических характеристик. Для рака желудка оказалось характерно преобладание бактерий групп Firmicutes, Bacteroidetes и Actinobacteria, а также изменение уровня таких веществ, как дигидроурацил и таурин. При колоректальном раке индикаторами выступили бактерии родов Fusobacterium и Enterococcus в сочетании с изолейцином и никотинамидом. В случае воспалительных заболеваний кишечника ключевую роль играли представители семейства Lachnospiraceae, уробилин и глицерат. Тот факт, что некоторые из этих маркеров участвуют и в развитии опухолей, подтверждает гипотезу о глубокой взаимосвязи различных патологий пищеварительной системы.
Компьютерное моделирование процессов роста микробов и метаболического обмена подтвердило значительные различия между организмом здорового человека и пациента с выявленным заболеванием. Полученные данные могут стать основой для разработки универсальных диагностических инструментов. В дальнейшем ученые намерены проверить эффективность моделей на более широких и этнически разнообразных группах пациентов, а также изучить потенциал этих биомаркеров для прогнозирования других родственных заболеваний.
