我們的微生物群落(生活在我們體內(nèi)，周圍和周圍的微生物的復(fù)雜群落)受我們飲食，習(xí)慣，環(huán)境和基因的影響，并且已知會(huì)隨著年齡而變化。反過來，眾所周知，我們的微生物群組成，特別是在腸道中，對我們的健康有影響。例如，腸道微生物組組成與炎癥性腸病，自身免疫性疾病，肥胖癥甚至神經(jīng)系統(tǒng)疾病如自閉癥有關(guān)。

給定一個(gè)微生物樣本(皮膚，口腔或糞便拭子)，研究人員證明他們現(xiàn)在可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)以不同的準(zhǔn)確性來預(yù)測一個(gè)人的年代。皮膚樣本可提供最準(zhǔn)確的預(yù)測，正確估計(jì)時(shí)間約為3.8年，而口服樣本為4.5年，糞便樣本為11.5年。與老年人(60歲及以上)的比較微生物組相比，生活在年輕人(18至30歲)的口腔或腸道內(nèi)部的微生物種類往往更加多樣化和豐富。

mSystems在2020年2月11日發(fā)表的一篇論文中對這種預(yù)測工具進(jìn)行了描述，該工具是加利福尼亞大學(xué)圣地亞哥分校的研究人員與IBM合作開發(fā)的。

共同資深作者之一鎮(zhèn)江說：“這種將微生物與年齡相關(guān)聯(lián)的新能力將有助于我們進(jìn)一步研究微生物在衰老過程和與年齡有關(guān)的疾病中所起的作用，并使我們能夠更好地測試針對微生物組的潛在治療性干預(yù)措施。”徐澤ch博士，在研究時(shí)曾是加州大學(xué)圣地亞哥分校醫(yī)學(xué)院實(shí)驗(yàn)室的博士后研究員，共同資深作家羅伯·奈特博士，加州大學(xué)圣地亞哥分校中心教授兼所長用于微生物組創(chuàng)新。

該團(tuán)隊(duì)的最終目標(biāo)是創(chuàng)建類似的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以關(guān)聯(lián)微生物組和臨床狀況，例如自身免疫狀況中的炎癥。這種方法有一天可能會(huì)成為基于非侵入性微生物組的測試的基礎(chǔ)，該測試可能有助于臨床醫(yī)生更好地診斷或評估患者患病的風(fēng)險(xiǎn)。

在2014年的一項(xiàng)研究中，華盛頓大學(xué)的研究人員比較了“微生物年齡”(即糞便微生物組預(yù)測的年齡)和生命最初幾個(gè)月營養(yǎng)不良嬰兒的實(shí)際年齡。研究人員指出，時(shí)間和微生物年齡之間的差異與兒童的發(fā)育成熟程度有關(guān)。在這項(xiàng)新研究中，加州大學(xué)圣地亞哥分校的研究人員將這一想法更進(jìn)一步，以查看這種關(guān)聯(lián)是否適用于成年人，以及其推廣到其他身體部位的程度。

Xu認(rèn)為，良好的統(tǒng)計(jì)模型最重要的要求之一是要有大樣本量和有代表性的種群。為此，研究人員挖掘了一些公民科學(xué)項(xiàng)目(例如美國腸道項(xiàng)目)的公共數(shù)據(jù)庫中提供的微生物組測序數(shù)據(jù)，參與者通過糞便，唾液或皮膚拭子郵寄，接收個(gè)性化的微生物組讀數(shù)并匿名化。數(shù)據(jù)發(fā)送給科學(xué)界。

該研究依賴于來自美國和中國的4,434份糞便樣本，來自美國，加拿大，英國和坦桑尼亞的2,550份唾液樣本以及來自美國和英國的1,975份皮膚樣本。研究中使用的數(shù)據(jù)參與者年齡不同年齡介于18至90歲之間，體重指數(shù)為18.5至30，沒有炎癥性腸病或糖尿病，并且在采樣前至少一個(gè)月未使用抗生素。該研究還排除了懷孕，住院，殘疾或重癥患者。

奈特實(shí)驗(yàn)室和加州大學(xué)圣地亞哥分校微生物學(xué)創(chuàng)新中心的博士后研究員，第一作者史煌博士說：“這是迄今為止對微生物組和年齡的最全面的研究。”

研究小組發(fā)現(xiàn)腸道微生物組結(jié)果存在性別差異，但是就口腔和皮膚微生物組結(jié)果而言，男性和女性之間沒有差異。盡管存在于人體不同部位的微生物種類繁多，但是從前額還是從手上采集皮膚樣本也沒有區(qū)別，這意味著未來的皮膚微生物組研究可以通過結(jié)合采集部位和性別來提高其統(tǒng)計(jì)能力。

研究人員說，生活在我們皮膚上的微生物隨著年齡的增長而持續(xù)變化的潛在原因之一是由于每個(gè)人都經(jīng)歷了可預(yù)見的皮膚生理變化，例如血清生成減少和干燥度增加。

“我們的結(jié)果的準(zhǔn)確性證明了應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)更好地了解人類微生物組的潛力，”合著《健康生活人工智能計(jì)劃》項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Ho-Cheol Kim博士說。 IBM AI Horizo??ns Network下IBM Research和UC San Diego之間的合作。“將該技術(shù)應(yīng)用于未來的微生物組研究可以幫助深入了解微生物組如何影響我們的整體健康與從神經(jīng)病學(xué)到心血管疾病和免疫健康的各種疾病之間的相關(guān)性。”

加州大學(xué)圣地亞哥分校微生物學(xué)創(chuàng)新中心生物信息整合副主任YoshikiVázquez-Baeza博士說，年齡預(yù)測是一種訓(xùn)練預(yù)測模型的極具吸引力的方法，因?yàn)閰⑴c者不需要滿足特殊的要求。成為樣本捐贈(zèng)者的標(biāo)準(zhǔn)，并且評估年齡通常不需要去醫(yī)院。

Vázquez-Baeza說：“其他針對一種特定疾病的研究，例如炎癥性腸病，往往很難吸引到足夠的符合研究標(biāo)準(zhǔn)的參與者，并且愿意參加以得出有意義的結(jié)論。” “但是在這里，年齡預(yù)測的廣泛適用性使我們能夠以前所未有的規(guī)模探索微生物建模的極限。”

奈特說：“學(xué)習(xí)如何創(chuàng)建準(zhǔn)確，可靠的基于微生物組的模型將為許多生物技術(shù)應(yīng)用打開方便之門，并幫助我們更好地了解某些細(xì)菌與感興趣的結(jié)果之間的關(guān)系。”