Oamenii de știință au identificat un set de markeri biologici care ar putea îmbunătăți semnificativ modul în care sunt detectate și tratate bolile gastrointestinale (GID). Aceste afecțiuni includ cancerul gastric (GC), cancerul colorectal (CRC) și boala inflamatorie intestinală (IBD). Descoperirile lor arată că anumite bacterii intestinale și compuși chimici, cunoscuți sub numele de metaboliți, sunt strâns legați de fiecare boală. Acest lucru ridică posibilitatea diagnosticării acestor afecțiuni mai devreme și cu metode mai puțin invazive. Unii dintre acești markeri pot semnala chiar și riscul pentru mai multe boli.
Pentru a descoperi aceste tipare, cercetătorii au folosit instrumente avansate de învățare automată și bazate pe inteligență artificială pentru a analiza datele despre microbiom și metabolom de la pacienții cu GC, CRC și IBD. Prin compararea datelor între boli, au descoperit că modelele antrenate pe o afecțiune puteau adesea să prezică markeri pentru alta. De exemplu, modelele bazate pe datele GC au putut identifica biomarkerii IBD, în timp ce modelele CRC au putut prezice cu exactitate markerii legați de GC.
Cercetarea a fost realizată de echipe de la Universitatea din Birmingham Dubai (parte a programului MSc în Știința Datelor pentru Sănătate), Universitatea din Birmingham, Birmingham, Marea Britanie, și University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust. Rezultatele lor au fost publicate în *Journal of Translational Medicine*.
Co-autorul principal, Dr. Animesh Acharjee de la Universitatea din Birmingham, a explicat: „Metodele de diagnostic actuale, cum ar fi endoscopia și biopsiile, sunt eficiente, dar pot fi invazive, costisitoare și uneori ratează bolile în stadii incipiente. Analiza noastră oferă o mai bună înțelegere a mecanismelor subiacente care conduc la progresia bolii și identifică biomarkerii cheie pentru terapii țintite. Acești biomarkeri ar putea ajuta la identificarea bolilor mai devreme și mai precis, ducând la un tratament mai bun și mai personalizat”.
Studiul a evidențiat, de asemenea, tipare microbiene și metabolice distincte pentru fiecare boală, împreună cu suprapuneri importante. În GC, bacteriile din grupurile Firmicutes, Bacteroidetes și Actinobacteria au fost găsite în mod obișnuit. Cercetătorii au observat, de asemenea, modificări ale metaboliților, cum ar fi dihidrouracilul și taurina. Unii dintre acești markeri au fost, de asemenea, legați de IBD, indicând caracteristici biologice comune. Cu toate acestea, deși au fost utili pentru identificarea IBD, au fost mai puțin eficienți pentru detectarea CRC.
Pentru CRC, indicatorii cheie au inclus bacterii precum Fusobacterium și Enterococcus, împreună cu metaboliți precum izoleucina și nicotinamida. Unele dintre acestea au apărut și în GC, sugerând că aceste boli pot avea căi biologice subiacente comune.
În IBD, bacteriile din familia Lachnospiraceae au jucat un rol important, împreună cu metaboliți precum urobilina și gliceratul. În special, unii dintre acești markeri sunt, de asemenea, implicați în procese legate de cancer, întărind ideea că aceste afecțiuni sunt interconectate.
Echipa a simulat, de asemenea, modul în care cresc microbii intestinali și modul în care metaboliții circulă prin sistemele biologice. Aceste simulări au dezvăluit diferențe metabolice clare între persoanele sănătoase și cele cu boală, sprijinind în continuare rolul acestor biomarkeri în diagnostic.
„Analiza trans-boală a studiului nostru a subliniat potențialul utilizării biomarkerilor microbieni și metabolici identificați într-un GID pentru a prezice altul”, a adăugat Dr. Acharjee. „Această abordare inovatoare ar putea duce la dezvoltarea de instrumente de diagnostic universale pentru a revoluționa diagnosticul și tratamentul pentru mai multe afecțiuni gastrointestinale.”
În perspectivă, cercetătorii intenționează să exploreze modul în care aceste descoperiri pot fi aplicate în mediul clinic. Aceasta include dezvoltarea de teste de diagnostic neinvazive și terapii mai țintite, bazate pe biomarkerii identificați. De asemenea, intenționează să valideze modelele utilizând grupuri de pacienți mai mari și mai diverse, precum și să investigheze dacă acești biomarkeri ar putea ajuta la prezicerea unor boli conexe suplimentare în viitor.