本期介紹江南大學陸文偉研究員團隊（第一作者：王鴻超）發(fā)表在《中國食品學報》第23卷第8期青年論壇欄目上的文章《靶向腸道菌群的精準膳食干預》。

腸道菌群被認為是人體的“微生物器官”，其結構與功能與宿主代謝、免疫等方面的生理和病理狀態(tài)有關，而膳食被認為是決定腸道微生物的群落結構和功能的關鍵因素。通過膳食調(diào)節(jié)腸道菌群，從而調(diào)節(jié)宿主的生理機能，是一種公認的營養(yǎng)干預策略。近年來，隨著人工智能及多組學技術的發(fā)展，利用機器學習和深度學習發(fā)掘腸道菌群的潛在干預靶點，通過設計腸道菌群靶向性食品（MDF）定向調(diào)控腸道菌群組成，從而改善人體的健康狀態(tài)的技術逐漸成熟。本文介紹人工智能在腸道菌群干預靶點發(fā)掘中的應用，并總結腸道菌群靶向性食品的開發(fā)流程及其在營養(yǎng)不良、血糖管理等多方面的應用，以期為后續(xù)腸道菌群的潛在干預靶點發(fā)掘以及腸道菌群靶向性食品的開發(fā)提供新的視角。

1、腸道菌群靶向性食品的定義及開發(fā)流程

腸道菌群靶向性食品是指為改變消費者腸道菌群特性而設計的產(chǎn)品。MDF的開發(fā)需微生物學、食品科學和營養(yǎng)學等多學科交叉應用（圖1）。首先，通過移植特定疾病人群腸道菌群的悉生動物模型來識別影響其腸道菌群的食品成分，使開發(fā)者了解在特定的飲食和腸道菌群環(huán)境中，哪些食品成分對宿主有益。其次，食品科學技術的應用可以對這些食品成分的來源、成本和加工方式等進行精細的分析，保證加工過程不會損失這些食品成分的生物活性和完整性以及所生產(chǎn)的食品具有可接受的感官特性。最后，在獲得成熟的MDF配方后，通過人群試驗評估動物模型中的微生物群研究結果在人群中的可復制性，并挖掘其內(nèi)在機制，形成完整的臨床干預流程。

（圖1 腸道菌群靶向性食品的開發(fā)流程[5]）

2、基于人工智能的腸道菌群干預靶點發(fā)掘

2.1 腸道微生物組的數(shù)據(jù)特征及處理方法

目前分析腸道微生物組最常用的測序方法是擴增子測序和宏基因組測序。在下游分析中，微生物組數(shù)據(jù)類型的多元性和高維稀疏性，使得其在分類學解析和數(shù)據(jù)分析方面都存在著許多爭議和挑戰(zhàn)，可通過對腸道菌群進行絕對定量協(xié)同相對定量來解決微生物組數(shù)據(jù)類型多元性的問題，通過使用偽計數(shù)的方法代替數(shù)據(jù)中的零進行計算和分析來處理微生物組數(shù)據(jù)的稀疏性問題。在克服維度災難方面，特征選擇和特征提取是目前主要采用的方法。

2.2 機器學習在腸道菌群干預靶點發(fā)掘中的應用

機器學習（ML）是人工智能方法的一個子集，它能利用大型數(shù)據(jù)集來完成識別、分類和預測任務。在微生物組研究中，ML已被應用于處理表型分析（即預測宿主健康表型）、微生物特征分布（即確定微生物群的豐度或多樣性）、研究微生物組特征之間復雜的物理和化學相互作用以及監(jiān)測微生物組組成結構變化等。

2.2.1 機器學習經(jīng)典方法

線性回歸、隨機森林（RF）和支持向量機（SVM）等經(jīng)典的ML方法在微生物組數(shù)據(jù)處理上應用廣泛且表現(xiàn)良好。

2.2.2 機器學習降維技術

無監(jiān)督機器學習方法可以降低維度、簡化數(shù)據(jù)并實現(xiàn)可視化，從而協(xié)助腸道菌群健康干預靶點被更好地挖掘。

2.3 深度學習在腸道菌群干預靶點發(fā)掘中的應用

深度學習是機器學習的子學科，它是一種通過神經(jīng)網(wǎng)絡來對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法。由于能夠考慮數(shù)據(jù)的內(nèi)在因素、微生物-宿主和微生物-微生物相互作用以及挖掘腸道關鍵菌群微生物和外部因素的潛在聯(lián)系，深度學習能夠輔助研究人員更加有效地發(fā)掘出與人體健康和疾病相關的腸道菌群的干預靶點。

2.3.1 宏基因組原始數(shù)據(jù)處理

宏基因組數(shù)據(jù)中高維度和稀疏性的表格是一維向量，不是深度學習方法最合適的數(shù)據(jù)形式，對宏基因組數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)形式的轉換是將深度學習方法應用于腸道微生物等生物標志物與疾病關系研究的基礎?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習方法被證明有助于增強對宏基因組數(shù)據(jù)的表示學習和跨隊列生物標志物的預測，并表現(xiàn)出優(yōu)于傳統(tǒng)的機器學習方法和全連接神經(jīng)網(wǎng)絡的良好性能。

2.3.2 微生物組數(shù)據(jù)壓縮

微生物組數(shù)據(jù)的高維性通常在數(shù)十萬的數(shù)量級，而樣本量很低，這種不平衡導致數(shù)據(jù)高度稀疏，給數(shù)據(jù)的建模分析帶來了維數(shù)詛咒的問題。在深度學習算法中，自動編碼器能夠通過編碼-解碼架構實現(xiàn)數(shù)據(jù)的壓縮降維并學習輸入數(shù)據(jù)的潛在表示，已被用于微生物組關聯(lián)研究中來預測微生物組與疾病狀態(tài)之間的關系，并進一步挖掘與癌癥等疾病相關的微生物靶點。

2.3.3 微生物組的時間序列分析

能夠將數(shù)據(jù)信息流以一種循環(huán)的方式進行組織傳遞的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和長、短期記憶網(wǎng)絡等深度學習模型常被用于有效預測微生物組數(shù)據(jù)的時間依賴性和動態(tài)模式，在基于人類腸道微生物組數(shù)據(jù)進行候選抗菌肽預測的研究中展現(xiàn)出突出潛力。

3. 腸道菌群靶向食品的應用

3.1 營養(yǎng)不良

近年來，科學家發(fā)現(xiàn)腸道微生物群也可能是引發(fā)營養(yǎng)不良的重要原因。美國華盛頓大學醫(yī)學院教授Jeffrey Gordon及其團隊在證實了腸道菌群作為可能誘導營養(yǎng)不良的因素后，發(fā)現(xiàn)差異OTU與營養(yǎng)不良密切相關，并初步鎖定了可對抗營養(yǎng)不良的關鍵菌群（含共生梭菌、活潑瘤胃球菌等）。

基于上述發(fā)現(xiàn)，Gordon團隊用不同比例的香蕉、花生、鷹嘴豆和其它普通食物設計飲食開發(fā)MDF，動物實驗和臨床試驗結果表明，這些飲食似乎可支持“健康”的菌群，能夠有效緩解兒童中度營養(yǎng)不良。

3.2 血糖管理

為驗證個性化餐后飲食能否作為一種有效的預防糖尿病前期的干預方法，Segal團隊利用“機器學習”算法實現(xiàn)個性化餐后靶向飲食（PPT），并將PPT飲食與現(xiàn)行預防糖尿病前期有效的地中海（MED）飲食進行比較，證明了餐后葡萄糖反應（PPGRs）的個性化飲食可能在改善血糖水平方面具有長期療效。

3.3 其它

越來越多的研究證實宿主健康與腸道菌群密切相關，許多因素影響著腸道菌群的平衡，其中食物是最重要、最直接的因素。MDF通過重塑腸道菌群組成，在結腸炎、克羅恩病、動脈粥樣硬化、腸易激綜合征等的研究和疾病改善中得到廣泛的應用。腸道菌群靶向性食品不僅有利于調(diào)節(jié)各種疾病狀態(tài)下的腸道菌群，使機體轉向健康狀態(tài)，而且在健康機體狀態(tài)下同樣也可以促進腸道穩(wěn)態(tài)。

4. 腸道菌群靶向性食品的展望

目前有大量研究證明特定膳食因子可以顯著影響腸道菌群的結構和功能，MDF相關產(chǎn)品更是體現(xiàn)出巨大的臨床應用潛力。市面上的大多數(shù)膳食配方僅考慮了宿主對于各類營養(yǎng)素和膳食因子的需求，而未考慮這些營養(yǎng)素和膳食因子對腸道菌群結構與功能的影響，缺乏對腸道菌群干預的靶向設計。隨著人工智能及多組學技術在腸道菌群相關領域的進一步應用，以及食品科學、微生物學、營養(yǎng)學及臨床醫(yī)學等多學科的交叉合作，通過膳食調(diào)節(jié)實現(xiàn)腸道菌群的靶向調(diào)控，從而調(diào)節(jié)宿主生理狀態(tài)，將成為個性化、精準化營養(yǎng)調(diào)控的重要趨勢。未來，除了思考自己想“吃什么”，更重要的是思考腸道菌群想“吃什么”，通過膳食調(diào)節(jié)，恢復腸道菌群的多樣性，增加有益菌的相對豐度，減少腸道菌群的有害代謝產(chǎn)物，從而改變宿主的生理和病理狀態(tài)，將成為健康食品產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢和熱點。

原文鏈接：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=DwbYnX8C4XOjWSC8Q1VlpmeudZTGqxTAJMdFsRFuVTfXKDoYiRDA2ITxsKiPLlvDVprlqtjhMfPupHJYTh5-mjh-w_ZIYH4RJj5HV_V8CPFdFMx0iAApoQ==&uniplatform=NZKPT

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網(wǎng)址: 青年論壇文章推薦——靶向腸道菌群的精準膳食干預/中國食品科學技術學會 http://www.gysdgmq.cn/newsview1316431.html