人工智能揭示了与复杂局部疼痛综合征相关的肠道特征

CRPS与多种系统的失调有关，但其确切的病理生理机制尚不清楚。一项使用人工智能的新研究结果表明，肠道可能参与其中。

　　

通过在肠道细菌数据上训练机器学习算法，麦吉尔大学的科学家及其合作者开发了一种计算工具，用于检测微生物组中与复杂区域疼痛综合征（CRPS）相关的模式，这是一种影响全球数十万人的相对罕见的疾病。当他们将该工具应用于患者样本时，它确定了与CRPS n相关的常见微生物组特征，这可能会导致治疗方法的进步。一篇题为“复杂局部疼痛综合征患者肠道微生物组成和功能的改变”的麻醉学论文提供了详细信息。

CRPS通常发生在肢体受伤或手术后，并可能导致长期残疾。它会引起严重的、持续的疼痛，通常比最初的伤害严重得多，并伴有肿胀和皮肤颜色和温度的变化。该论文的资深作者、医学博士、以色列海法疼痛医学研究所所长、以色列理工学院高级讲师Amir Minerbi说，这种情况很难治疗，“患者在接受适当的治疗之前往往会经历长期的痛苦。”

这项研究的结果可能有助于改变这种状况。正如研究人员在论文中指出的那样，尽管这种情况与“几个生理系统的失调……包括异常的炎症和免疫反应、血管舒缩功能障碍和神经系统变化”有关，但确切的原因仍不清楚，这使得它更难治疗。他们的研究可以“为未来研究阐明CRPS的病理生理学以及探索新的诊断辅助和治疗方式铺平道路。”

深入研究细节，科学家们解释说，他们使用先进的机器学习来分析来自以色列和加拿大两个队列的肠道微生物组样本——来自以色列的样本用于训练。总的来说，科学家们分析了来自120个微生物组样本的数据，以及来自53名CRPS患者和52名无关对照的100多个血浆样本。

科学家们报告说，他们的算法确定了CRPS患者和无痛个体肠道细菌之间的显著差异。事实上，他们成功地预测了加拿大患者的CRPS，准确率超过90%，据该论文的主要作者、麦吉尔微生物组研究中心成员伊曼纽尔·冈萨雷斯博士说。“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。”

此外，即使截肢后症状消失的患者仍有与CRPS相关的相同肠道细菌模式。这表明肠道微生物群“可能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Yoram Shir医学博士说。