无创检测自闭症，香港中文大学开发出更好的标志物

　　

肠道微生物组与自闭症谱系障碍（ASD）之间的关联已得到广泛关注，但大多数研究都集中在微生物组中的细菌成分上。至于肠道中的古细菌、真菌和病毒在自闭症发生时是否出现改变，目前还不清楚。

香港中文大学的研究人员近日发现了与自闭症相关的肠道微生物群落特征，这些特征有望用于诊断疾病或减轻症状。这项研究成果于7月8日发表在《Nature Microbiology》杂志上。

共同第一作者Qi Su和通讯作者Siew Ng表示：“我们发现，自闭症患儿肠道中的细菌、古细菌、真菌和病毒，以及相关基因和代谢通路都存在显著差异。将多组微生物的标志物相结合，可以更准确地诊断自闭症。”

之前的研究表明，肠道细菌通过肠脑轴影响自闭症患者的神经免疫网络和大脑特征。在此基础上，研究人员采用宏基因组测序方法分析了1,627名儿童的粪便样本，以寻找与自闭症有关的肠道细菌、病毒、古细菌和真菌特征。这些儿童的年龄在1至13岁，患有或不患自闭症。

“过去的研究主要集中在与自闭症相关的细菌成分上，”作者解释说。“然而，这项研究不仅分析了细菌，还分析了古细菌、真菌、病毒及其代谢功能，扩展了研究范围。”

研究人员最初对709名自闭症患儿和374名神经正常儿童进行了分析，然后对其他几个儿科队列中的自闭症患儿及对照的样本进行分析，验证了他们的研究结果。

通过机器学习方法，研究人员筛选出31个多界微生物特征。与基于单界特征的模型相比，整体模型在诊断自闭症方面表现出更出色的性能。31个微生物特征用于自闭症诊断的AUC达到0.91。

“利用这些微生物标志物开发出的高精度机器学习模型为无创诊断工具打开了大门，有望更早期更准确地检测自闭症，”作者谈道。他们认为这强调了多界微生物标志物作为自闭症诊断的强大无创工具的潜力。

除了特定微生物在肠道中的变化，分析还发现了27个微生物基因和12条代谢通路，这些基因和通路似乎在自闭症患儿的肠道群落中发生了变化。研究人员认为，这些变化暗示了缓解某些自闭症症状的潜在策略。

例如，研究人员强调了两条与微生物组相关的代谢通路（泛醇-7和二磷酸硫胺的生物合成），它们在自闭症患儿体内的活性有所降低。这些结果与过去发现硫胺素（维生素B1）水平较低与自闭症相关的研究一致，并与自闭症患儿接受抗氧化剂泛醇治疗后症状减轻的研究相吻合。

作者表示："了解自闭症患儿体内不太活跃的代谢通路，比如泛醇-7和二磷酸硫胺的生物合成，为个性化治疗提供了可能。通过改变饮食或基于微生物组的治疗来调节这些通路，可能会改变自闭症的症状。”