SCIENTIFIC HUB

Araştırmanın izini sürün.

SCIENTIFIC LITERATURE · MED

Makine öğrenimi Alzheimer hastalığının insidansını popülasyon bağırsak mikrobiyom profiline göre belirler.

Machine learning determines the incidence of Alzheimer's disease based on population gut microbiome profile.

Makine çevirisi · Editoryal inceleme bekliyor

Brain Commun · 2025-04-15

DOI: 10.1093/braincomms/fcaf059PMID: 40235960

Open accessresearch-article; Journal ArticleKaynağa git ↗

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

İnsan mikrobiyomu, konakçısına simbiyotik fayda sağladığı düşünülen karmaşık ve dinamik bir mikrop topluluğudur. Bağırsak mikrobiyomunun beyin mikrogliası üzerindeki etkileri, Alzheimer hastalığı, motor nöron hastalığı ve Parkinson hastalığı gibi nörodejeneratif hastalıklara katkıda bulunan potansiyel bir mekanizma olarak tanımlanmıştır (Boddy SL, Giovannelli I, Sassani M, et al. Bağırsak mikrobiyomu: Amyotrofik lateral sklerozun (ALS) karmaşıklığında önemli bir oyuncu. BMC Med. 2021;19(1):13). Bağırsak mikrobiyomundaki popülasyon düzeyindeki farklılıkların, makine öğrenme yöntemlerini kullanarak Alzheimer hastalığının insidansını tahmin edeceğini varsayıyoruz. R'de kesitsel analizler iki büyük, açık erişimli mikrobiyom veri kümesi kullanılarak gerçekleştirildi (n = 959 ve n = 2012). Bu veri kümelerindeki ülkeler Alzheimer hastalığı insidansı ve karşılaştırıldığında bağırsak mikrobiyom profillerine göre gruplandırılmıştır. Alzheimer hastalığının yüksek insidansı olan ülkelerde, bağırsak mikrobiyomunun (P P Escherichia coli) önemli ölçüde daha düşük bir çeşitliliği vardır ve cins düzeyinde Haemophilus ve Akkermansia'nın her iki veri kümesinde de tekrarlanabilir derecede koruyucu olduğu bulunmuştur. Ek olarak, makine öğrenimini kullanarak, bir ülkede Alzheimer hastalığının mikrobiyom profiline ( 0.889 ve 0.927 eğrisinin altındaki ortalama alan) dayanarak insidansını tahmin edebildik. Mikrobiyomdaki farklılıkların, Alzheimer hastalığının ülkeler arasındaki değişken insidansını tahmin edebileceği sonucuna varıyoruz. Sonuçlarımız, bağırsak mikrobiyomunun nörodejenerasyonda nüfus düzeyinde önemli bir rolünü desteklemektedir.

Özgün kaynak özetini okuyun

The human microbiome is a complex and dynamic community of microbes, thought to have symbiotic benefit to its host. Influences of the gut microbiome on brain microglia have been identified as a potential mechanism contributing to neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's disease, motor neurone disease and Parkinson's disease (Boddy SL, Giovannelli I, Sassani M, et al. The gut microbiome: A key player in the complexity of amyotrophic lateral sclerosis (ALS). BMC Med. 2021;19(1):13). We hypothesize that population level differences in the gut microbiome will predict the incidence of Alzheimer's disease using machine learning methods. Cross-sectional analyses were performed in R, using two large, open-access microbiome datasets (n = 959 and n = 2012). Countries in these datasets were grouped based on Alzheimer's disease incidence and the gut microbiome profiles compared. In countries with a high incidence of Alzheimer's disease, there is a significantly lower diversity of the gut microbiome (P P Escherichia coli, and at a genus level Haemophilus and Akkermansia were found to be reproducibly protective in both datasets. Additionally, using machine learning, we were able to predict the incidence of Alzheimer's disease within a country based on the microbiome profile (mean area under the curve 0.889 and 0.927). We conclude that differences in the microbiome can predict the varying incidence of Alzheimer's disease between countries. Our results support a key role of the gut microbiome in neurodegeneration at a population level.

Bilimsel değerlendirme

01

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

02

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

03

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

04

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.