基于机器学习的血液生物标志物分析以及EGCG（绿茶多酚）在胎儿酒精谱系障碍中的干预作用

《International Journal of Clinical and Health Psychology》：Machine learning-driven blood biomarker profiling and EGCG intervention in fetal alcohol spectrum disorder

FASD血清生物标志物与EGCG治疗及机器学习模型的联合研究，通过Luminex检测发现IL-10、IFNγ、CCL2等7个炎症与免疫相关标志物异常，机器学习模型（随机森林准确率0.89）有效预测FASD诊断，EGCG治疗显著恢复IL-10、IFNγ、CX3CL1等标志物水平，证实其神经抗炎及促再生作用。

　　胎儿酒精谱系障碍（FASD）是一种复杂的神经发育性疾病，由孕期酒精暴露（PAE）引起。由于其症状的异质性和诊断上的挑战，FASD常常被低估或漏诊。为了改善早期诊断和干预效果，本研究通过分析血清生物标志物，结合机器学习（ML）方法，探索了FASD的诊断潜力，并评估了天然抗氧化剂表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）在缓解FASD相关神经炎症和神经发育障碍中的作用。

FASD的诊断通常依赖于孕期酒精暴露史、特征性面部异常、生长迟缓和神经发育障碍的评估。然而，由于母亲酒精暴露史的不可靠性、监护权的变化以及缺乏明确的体征，使得准确诊断变得困难。因此，需要新的诊断方法，以更客观、更高效地识别FASD患者。本研究通过分析FASD患者的血清蛋白谱，发现了与FASD相关的七个关键生物标志物：IL-10、IFNγ、CCL2、NGFβ、IL-1β、CX3CL1和CXCL16。这些生物标志物反映了大脑健康的关键紊乱，特别是神经炎症，这可能导致FASD患者常见的认知、行为和心理健康问题，如记忆缺陷、注意力问题和情绪调节障碍。

为了提高诊断的准确性，研究团队利用机器学习模型对这些生物标志物数据进行了分析。其中，随机森林（Random Forest, RF）模型表现最为出色，达到了0.89的准确率、0.92的灵敏度、0.83的特异性和0.88的ROC曲线下面积（AUC）。这些结果表明，通过血清生物标志物结合机器学习方法，可以显著提高FASD的早期诊断能力。此外，研究还进行了一项为期12个月的开放标签试点研究，结果显示EGCG治疗显著恢复了IFNγ、CX3CL1、IL-1β、IL-10和NGFβ的水平，表明EGCG可能在减轻神经炎症反应和促进神经发生方面具有潜在作用。

研究中使用的EGCG是通过一种名为FontUp?的营养补充剂形式进行的，该产品含有94%的EGCG，并且因其良好的口感和较高的生物利用度，被认为适合儿童使用。在研究过程中，EGCG的剂量设定为9 mg/kg/day，这是基于先前的儿科研究，并且在研究中设置了一个最大每日剂量为400 mg的限制。通过血清样本的Luminex免疫分析和RT-qPCR技术，研究团队对多个生物标志物的表达水平进行了检测和验证，发现EGCG在一定程度上能够恢复部分炎症相关标志物的水平，但对CXCL16的影响并不显著。

此外，研究还使用了t-SNE算法对数据进行降维处理，以可视化不同组别（对照组、FASD组和EGCG治疗组）之间的聚类模式。结果显示，EGCG治疗能够使FASD患者的生物标志物分布向对照组靠近，表明其在调节关键分子通路方面具有一定的效果。然而，EGCG并未完全恢复所有生物标志物的水平，这提示了其他因素可能也在影响FASD患者的生物标志物表达。

本研究的局限性包括样本量相对较小，以及部分FASD患者因行为和依从性问题而流失。这些因素可能影响了机器学习模型的性能和统计效力。此外，研究主要聚焦于已知与FASD相关的生物标志物，而未涵盖所有可能的生物标志物，因此未来的研究可以进一步探索其他潜在的生物标志物，以获得更全面的FASD谱系特征。同时，EGCG的治疗效果还需进一步研究其作用机制和长期影响，以确定其在临床实践中的应用潜力。

总的来说，本研究为FASD的早期诊断提供了新的思路，同时也展示了EGCG作为潜在治疗手段的前景。通过血清生物标志物的分析和机器学习的应用，为FASD的精准诊断和个性化治疗提供了科学依据。未来的研究可以结合更多非侵入性技术，如可穿戴设备，以获取实时的生理和行为数据，从而进一步优化FASD的诊断和干预策略。