基于图像分析的粪便微生物快速评估技术SMEAR在人类队列中的应用与验证

本研究针对传统微生物组分析耗时耗力的问题，开发了基于深度学习的粪便涂片图像分析技术SMEAR（Smartphone Microbiome Evaluation and Analysis in Rapid-time）。研究团队通过对888例人类粪便样本的16S rRNA基因测序与图像配对分析，成功实现对10个关键菌属（如Sporobacter、Oscillibacter等）相对丰度及α-多样性（Shannon指数）的高效预测（AUC>0.75），为微生物组快速筛查提供了创新工具。该成果发表于《Scientific Reports》，为临床和科研场景下的微生物监测开辟了新途径。

　　

在人类健康研究领域，肠道微生物组被称为"第二基因组"，其组成变化与肥胖、炎症性肠病(IBD)甚至精神疾病密切相关。然而传统微生物检测方法面临巨大挑战：内窥镜取样具有侵入性，而粪便测序技术虽较便捷，仍受限于长达数周的样本处理周期和高昂成本。更棘手的是，粪便含水量等干扰因素会显著影响微生物检测结果，使得大规模人群筛查和临床实时监测难以实现。

针对这些瓶颈，阿姆斯特丹大学医学中心（Amsterdam University Medical Centers）Tytgat肝脏与肠道研究所联合HORAIZON Technology BV的研究团队，创新性地将计算机视觉技术引入微生物组分析领域。他们基于前期在恒河猴中的研究成果，开发出智能手机微生物快速评估系统SMEAR，通过对人类粪便涂片图像的深度学习分析，成功实现了对关键微生物特征的快速预测。这项突破性研究发表在《Scientific Reports》期刊，为微生物组检测提供了革命性的解决方案。

研究采用三项核心技术：首先从HELIUS多民族队列（n=888）随机获取粪便样本，建立16S rRNA基因测序（靶向V4区）与标准化涂片图像的配对数据库；其次运用Tiny Vision Transformer模型，通过50次分层交叉验证对50个最丰富菌属进行高/低丰度分类（阈值设定为上下25%分位数）；最后采用置换检验验证模型显著性。所有图像均通过Adobe Photoshop标准化处理，确保6×6cm涂片区域的分析一致性。

预测微生物类群
研究显示SMEAR对10个菌属的预测表现优异：Sporobacter（AUC 0.85±0.03）、Oscillibacter（0.84±0.04）和Intestinimonas（0.81±0.04）预测准确度达"非常好"等级（AUC>0.8），而Neglecta、Megasphaera等7个菌属达"良好"等级（AUC>0.75）。置换检验证实所有预测均具统计学意义（p<0.001）。值得注意的是，这些菌属在聚类热图中呈现明显共现模式，其中6个菌属（如产丁酸盐的Roseburia）与胆汁酸代谢密切相关。

α-多样性预测
模型对Shannon指数预测表现突出（AUC=0.83），可视化分析揭示高α-多样性样本通常颜色更深、质地更干燥。主坐标分析（PCoA）显示，Top10菌属高丰度样本与高α-多样性样本在PC2轴上均呈现向心分布（Spearman rho=0.503），证实图像特征可同时反映菌群组成与生态多样性。

临床关联性
虽然α-多样性与BMI呈弱负相关（rho=-0.113），但Top10菌属集合与年龄、BMI均无显著关联，提示SMEAR捕获的是独立于常规人口学因素的微生物特征。

这项研究首次在人类队列中验证了图像分析技术替代传统微生物检测的可行性。SMEAR的创新价值体现在三方面：其一，仅需智能手机、棉签和A4纸等廉价工具即可实现检测，成本仅为测序技术的零头；其二，检测时间从数周缩短至数秒，使家庭自测和大规模筛查成为可能；其三，对Sporobacter等"消失中菌属"（如农村人群富含的纤维降解菌）的敏感检测，为营养干预提供了便捷监控手段。

研究者特别指出，粪便含水量与涂片形态的关联机制仍需深入解析，未来将通过标准化照明系统和ArUco标记（如METARYL项目）提升多中心数据的可比性。随着技术优化，SMEAR有望直接预测胆固醇浓度、钙卫蛋白等健康指标，或将重塑微生物组在代谢病、IBD等疾病管理中的应用范式。这项技术突破不仅为科研提供了新工具，更可能催生"微生物组快检"这一全新医疗保健领域。