מושגי ליבה
腸内細菌叢や非細菌性微生物、腸内代謝経路の解析により、自閉症スペクトラム障害の診断が可能になる。
תקציר
この研究では、自閉症スペクトラム障害(ASD)児と神経典型児の腸内微生物叢を網羅的に解析しました。
- 細菌だけでなく、古細菌、真菌、ウイルスなどの非細菌性微生物も含めて解析した
- 1,627人の1-13歳の男女の糞便サンプルを解析し、14種の古細菌、51種の細菌、7種の真菌、18種のウイルス、27種の微生物遺伝子、12種の代謝経路が ASD 児で変化していることを明らかにした
- 単一の微生物群(古細菌、細菌、真菌、ウイルス)を用いた機械学習モデルでも、ASD 診断の精度(AUC値)は0.68-0.87と高かった
- 31種の多領域マーカーを組み合わせた機械学習モデルでは、AUC値0.91と非常に高い診断精度を示した
- ユビキノール-7とチアミン二リン酸の生合成経路の低下が ASD の主要な特徴であり、治療ターゲットになる可能性がある
סטטיסטיקה
1,627人の1-13歳の男女の糞便サンプルを解析
14種の古細菌、51種の細菌、7種の真菌、18種のウイルス、27種の微生物遺伝子、12種の代謝経路が ASD 児で変化
ציטוטים
"この研究は、これまで主に細菌に焦点を当ててきた自閉症研究の範囲を広げ、真菌、古細菌、ウイルスの役割も明らかにしました。"
"31種の多領域マーカーを組み合わせた機械学習モデルは、ASD 診断に非常に高い精度を示しました。これは、遺伝的、行動的な検査と組み合わせることで、自閉症の早期発見に役立つ可能性があります。"