突破性的发现使用肠道细菌和人工智能来诊断慢性疼痛综合征

　　

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，可以检测肠道细菌的模式，以非常准确的方式识别复杂的区域性疼痛综合征（CRPS），这可能会改变CRPS的诊断和治疗方式。

据估计，全球有40万至210万人患有CRPS，通常在受伤或手术后发生在肢体上，并可能导致长期残疾。它会导致严重的、持续的疼痛——通常比最初的伤害严重得多——伴随着肿胀和皮肤颜色和温度的变化。

资深作者Amir Minerbi博士说：“CRPS的治疗仍然具有挑战性，患者在接受适当的治疗之前往往会经历长期的痛苦。”Amir Minerbi博士是以色列海法Rambam健康校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“微生物组特征”

这项发表在《麻醉学》杂志上的研究使用先进的机器学习来分析来自两个队列的肠道微生物组样本，一个来自以色列，一个来自加拿大。

“这项研究的非凡之处在于，我们根据来自以色列患者的高质量微生物组数据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%，”麦吉尔微生物组研究中心和加拿大计算基因组学中心的主要作者和成员Emmanuel Gonzalez说。

“这是非同寻常的，因为地理、气候、饮食和人与人之间的自然差异等因素通常会造成巨大的微生物组差异。然而，我们的人工智能方法似乎已经确定了CRPS的一个共同的‘微生物组特征’，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。”

该研究确定了CRPS患者和无痛个体之间肠道细菌的显著差异。

研究结果表明，有些人可能容易患上CRPS

令人惊讶的是，研究人员还发现，即使截肢后症状完全消失的患者，仍有与CRPS相关的相同肠道细菌模式或微生物组特征。

“这种持续的特征表明，肠道微生物组可能会使一些人更容易患上CRPS，而受伤或其他事件会引发这种情况，”麦吉尔医学与健康科学学院麻醉系教授约拉姆·希尔博士说，他领导了蒙特利尔的临床工作。

这一发现是基于对120个微生物组和100多个血浆样本的分析，使其成为有史以来最大的肠道微生物组与慢性疼痛有关的研究之一。

Altered Gut Microbiome Composition and Function in Individuals with Complex Regional Pain Syndrome