自閉症スペクトラム障害の正確な診断につながる腸内バイオマーカー

Core Concepts

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。

Abstract

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

Stats

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

Quotes

"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。"

Key Insights Distilled From

Gut Biomarkers Accurately Flag Autism Spectrum Disorder

by Megan Brooks at www.medscape.com 07-09-2024

https://www.medscape.com/viewarticle/gut-biomarkers-accurately-flag-autism-spectrum-disorder-2024a1000cne

Deeper Inquiries

腸内微生物叢の変化と自閉症の発症メカニズムの因果関係はどのように解明できるか?

この研究によると、自閉症スペクトラム障害（ASD）の子供たちと神経典型の子供たちを区別するために、腸内微生物叢の細菌性および非細菌性成分が正確に使用されました。この研究では、ASDの子供たちにおいて、14の古細菌、51の細菌、7つの菌類、18のウイルス、27の微生物遺伝子、および12の代謝経路が変化していることが特定されました。これらの変化を通じて、特定の微生物叢の機能や組成がASDの発症にどのように関与しているかを理解し、因果関係を明らかにすることが可能です。

腸内微生物叢以外の生物学的指標(遺伝子、神経活動など)と組み合わせることで、自閉症の診断精度をさらに高められるか?

腸内微生物叢以外の生物学的指標（遺伝子、神経活動など）と組み合わせることで、自閉症の診断精度を向上させる可能性があります。この研究では、腸内微生物叢の変化とASDの関連性を示すだけでなく、遺伝子や代謝経路などの生物学的指標を組み合わせることで、ASDの診断における新たな手法や精度向上が期待されます。将来的には、遺伝子、微生物、および行動評価を組み合わせたプラットフォームが開発されれば、自閉症の検出におけるギャップを埋めるのに役立つ可能性があります。

腸内微生物叢の変化は自閉症以外の精神・神経疾患にも共通する特徴なのか?

腸内微生物叢の変化が自閉症以外の精神・神経疾患にも共通する特徴かどうかは、現時点では明確ではありません。ただし、この研究によると、ASDの子供たちにおいて微生物叢の構成や機能に変化が見られたことから、他の精神・神経疾患においても同様の変化が起こる可能性が示唆されています。今後の研究によって、腸内微生物叢の変化が他の疾患との関連性や共通点についてさらに理解が深まることが期待されます。