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神経発達障害を予測する乳児マイクロバイオームのデジタル・ツイン。
DOI:10.1126/sciadv.adj0400
アブストラクト
腸-脳軸の関連性は認識されているにもかかわらず、患者間の微生物プロファイルの自然なばらつきが、正常な存在量の範囲を定義する妨げとなり、乳幼児の神経発達に及ぼす細菌異常症の影響を混乱させている。我々は、乳児のマイクロバイオームのデジタルツインを推定し、わずかな初期観察から生態系の軌跡を予測する。88人の早産児の16のリボソームRNAプロファイル（398の糞便サンプルと91の微生物クラスに対する32,942の存在量推定値）を用いて、モデル（Q-net）は存在量ダイナミクスを0.69で予測した。典型的な発育と最適でない発育のQ-netへの適合を対比すると、個々の欠損リスク（）を確実に推定することができ、将来の頭囲成長不良を達成する乳児を、月経後30週の時点で、受信者操作特性曲線下面積≒76％、特異度98％で陽性的中率95％±1.8％で同定することができた。我々は、早期の移植がコホートの≈45.2%のリスクを軽減する可能性があり、誤った補充が悪影響を及ぼす可能性があることを発見した。Qネットは、生態系ダイナミクスのための生成的人工知能モデルであり、幅広い応用の可能性がある。
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