摘要： 新研究表明，通过分析肠道微生物模式，人工智能可以以超过90%的准确率识别复杂区域疼痛综合征（CRPS）。尽管地理位置和饮食存在差异，但研究人员在来自以色列和加拿大的患者中检测到了共同的“微生物特征”。即使是在肢体截肢后症状消失的前CRPS患者也保留了这种微生物模式，这表明它可能揭示了潜在的易感性。这些发现为基于微生物组的诊断铺平了道路，并可能导致更早、更准确地检测CRPS和其他慢性疼痛状况。
关键事实：
- 高诊断准确性： 人工智能通过分析肠道微生物，以超过90%的准确率识别CRPS，跨越不同国家。
- 持续存在的微生物特征： 前CRPS患者保留了与该疾病相关的肠道微生物模式。
- 潜在的易感性标志： 研究结果表明，微生物组可能使某些人更容易发展成CRPS。
来源： 麦吉尔大学
麦吉尔大学的研究人员与以色列和爱尔兰的同事合作，开发了一种人工智能技术，可以通过检测肠道细菌的模式来以惊人的准确性识别复杂区域疼痛综合征（CRPS），这可能会改变CRPS的诊断和治疗方法。据估计，全球有40万到210万人受到CRPS的影响，通常在受伤或手术后发生在四肢，并可能导致长期残疾。它会引起严重的持续疼痛——通常比初始伤害更严重——以及肿胀和皮肤颜色及温度的变化。
该研究发现了CRPS患者与无痛个体之间的肠道细菌存在显著差异。高级作者Amir Minerbi博士说：“CRPS仍然难以治疗，患者常常在得到适当护理之前经历长时间的痛苦。”他是以色列海法Rambam医疗园区疼痛医学研究所所长，也是以色列理工学院的高级讲师。
CRPS的“微生物特征”
这项发表在《麻醉学》杂志上的研究使用先进的机器学习技术分析了来自以色列和加拿大的两个队列的肠道微生物样本。
“这项研究的非凡之处在于，我们在以色列患者的高质量微生物组数据上训练了我们的机器学习算法，并成功预测了加拿大患者的CRPS，准确率超过90%。”Emmanuel Gonzalez说，他是该研究的主要作者，也是麦吉尔大学微生物组研究中心和加拿大计算基因组中心的成员。
“这是非常不寻常的，因为地理、气候、饮食和人与人之间的自然变异通常会导致微生物组的巨大差异。然而，我们的AI方法似乎已经识别出一个共同的CRPS‘微生物特征’，这表明基于微生物组的诊断可以在不同国家的人群中发挥作用。”
该研究发现了CRPS患者与无痛个体之间的肠道细菌存在显著差异。
研究结果表明有些人可能容易患CRPS
令人惊讶的是，研究人员还发现，即使那些在肢体截肢后症状完全消失的患者仍然具有与CRPS相关的相同的肠道细菌模式，或称为微生物特征。
“这种持续的特征表明，肠道微生物组可能使一些人更容易发展成CRPS，而某种伤害或其他事件触发了这种状况。”Yoram Shir博士说，他是麦吉尔大学医学院和健康科学系麻醉科教授，在蒙特利尔领导了临床工作。
这些发现基于对120个微生物组和100多个血浆样本的分析，使其成为迄今为止针对慢性疼痛状况进行的最大规模的肠道微生物组调查之一。
资助： 该研究由Rambam医疗保健园区、Weston家庭基金会、Alan Edwards疼痛管理单位、麦吉尔大学健康中心和Rambam疼痛医学研究所资助。
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