《Health Science Reports》：Major Depressive Disorder Signatures: A Review of Artificial Intelligence (AI)-Powered Insights Into Gut Dysbiosis
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背景与目标：重度抑郁症（Major Depressive Disorder，MDD）是一种全球范围内极为常见的神经精神疾病。多种因素共同促成MDD的神经病理学。近年来，微生物组在MDD等神经精神疾病中的研究受到关注。事实上，肠-脑轴可能通过γ-氨基丁酸（Gam
背景与目标：重度抑郁症（Major Depressive Disorder，MDD）是一种全球范围内极为常见的神经精神疾病。多种因素共同促成MDD的神经病理学。近年来，微生物组在MDD等神经精神疾病中的研究受到关注。事实上，肠-脑轴可能通过γ-氨基丁酸（Gamma-Aminobutyric Acid，GABA）、喹啉酸（Quinolinate）等代谢物及其他因素影响MDD的病程。这些代谢物可能调节兴奋性与抑制性信号的平衡。此外，MDD表现为丰富的促炎性细菌，而抗炎性的产丁酸盐菌属则减少。
方法：尽管越来越多的证据表明微生物组在MDD中具有重要作用，但两者之间是否存在双向或因果关系仍不明确。为克服这一挑战，研究人员已利用人工智能（Artificial Intelligence，AI）工具来探究微生物组与MDD之间的复杂关联。
结果：此外，目前尚无可靠的生物标志物用于MDD的诊断和预后，而进一步应用基于机器学习（Machine Learning，ML）协议的AI工具，如随机森林（Random Forest，RF）、神经网络（Neural Networks，NNs）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和深度学习（Deep Learning，DL）模型，可为理解微生物组与MDD相互作用的复杂本质提供较为坚实和可靠的认识。
结论：本文综述了MDD中的微生物组改变以及炎症和代谢通路，重点关注AI技术，包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、深度神经网络（DNNs）和自编码器（autoencoders），这些技术用于识别微生物生物标志物、预测治疗结果并支持个体化医疗。
1 引言
重度抑郁症（MDD）是最常见的神经精神疾病之一，影响全球超过3亿人。尽管已有大量关于MDD与神经递质关系的研究，但其神经病理学尚未完全阐明。同时，遗传、环境、精神和神经生物学等多种因素可能影响MDD的病程。在非遗传因素中，肠道微生物组近年来受到关注。多项实验提示菌群失调与抑郁存在关联。既往研究显示MDD患者存在显著的肠道微生物组改变，尤其是微生物组多样性及特定细菌类群的相对丰度。近期研究表明，肠道微生物通过调节胃肠系统代谢或介导多种细菌成分的信号机制影响神经系统。肠道微生物组由众多细菌物种组成，不同亚种具有独特的分泌和代谢特征。某些细菌产生神经递质，例如埃希菌属（Escherichia）和肠球菌属（Enterococcus）可能负责血清素合成，而双歧杆菌属（Bifidobacterium）或乳杆菌属（Lactobacillus）等细菌合成γ-氨基丁酸（GABA）。微生物组还可通过合成细菌代谢物触发中枢神经系统（CNS）。另一方面，在MDD中，下丘脑-垂体-肾上腺（HPA）轴失调、分子免疫炎症和氧化应激改变、迷走神经张力变化以及兴奋-抑制过程失衡均被认为发挥作用。MDD病例中发现的微生物组多样性改变和特定类群丰度变化可能与其核心神经病理发生有关。然而，两者之间尚未证明明确的因果关系。MDD与微生物失调相关，后者被解释为微生物组多样性因微生物群组成率中断及相关功能改变而发生的改变。尽管肠道微生物组似乎在MDD神经病理发生中具有关键作用，但挑战仍然存在，菌群失调的确切贡献尚不明确。同时，微生物失调是与大脑存在因果关系，还是仅仅是MDD相关神经病理改变的结果，仍是一个难题。MDD的诊断也存在其他挑战。随着人工智能（AI）工具的快速发展，研究人员已利用AI的力量来解读微生物组与MDD之间的关系。经过适当训练，分析大规模数据和算法的能力可用于从基础医学诊断工具到更复杂的分析（如组学）等任务。微生物组代谢物及其分子效应可与MDD神经病理相关通路中的多种分子形成交叉，构成复杂的相互作用。基于AI的微生物组分析近来已被用于将MDD与其他神经精神疾病和/或健康个体区分开来。本综述讨论MDD中的微生物群改变、微生物组炎症和代谢通路，以及AI技术在解读复杂的微生物组-抑郁相互作用中的效用。最后，为改进未来旨在开发基于微生物组的重度抑郁症诊断方法的研究提供了新视角。
2 MDD概述
2.1 MDD发病机制
临床上，MDD可表现为持续情绪低落、兴趣丧失、疲劳、体重和食欲改变、睡眠问题、认知受损以及内疚等情绪症状。该疾病还显著增加自杀风险。MDD的发病机制复杂，与遗传、环境和神经生物学因素组合相关。兴奋-抑制性神经递质失衡、神经可塑性受损和应激反应系统功能障碍均促成该疾病。抑郁的单胺假说表明，血清素（5-HT）、多巴胺（DA）或去甲肾上腺素（NE）的缺乏导致抑郁的发生。谷氨酸能和GABA能系统改变与抑郁相关，代表兴奋-抑制性神经传递的失衡。增强的NMDA受体活性、减弱的谷氨酸转运体和中断的突触可塑性激活兴奋性机制，而GABA减少和受体改变损害抑制性控制，促成MDD。这种失衡可能提供新的治疗和诊断靶点，但仍需更多研究。此外，神经内分泌-免疫机制参与抑郁。应激诱导小胶质细胞，进而影响HPA轴和皮质类固醇产生，形成加重抑郁的循环。另外，色氨酸（TRP）代谢改变，产生包括喹啉酸（QUIN）在内的神经毒性代谢物，影响神经递质，尤其是兴奋性递质。MDD的神经病理学不仅限于神经递质失衡；将临床MDD视为神经遗传学、神经生理学和神经免疫学因素以及外部应激复杂相互作用的结果更为恰当。
2.2 表观遗传学
表观遗传改变可包括DNA甲基化、组蛋白修饰以及乙酰化。这一领域已引起广泛关注，促进大规模表观基因组研究。包括MDD在内的多种疾病似乎受失调的表观遗传学影响。有证据表明，生命早期发生的表观遗传修饰可驱动终生对应激的易感性。Weaver等人在啮齿动物中的研究是一个典型例子：与接受高母体照料或理毛（HG）的后代相比，接受低水平母体照料或理毛（LG）的后代表现出增强的应激反应性以及成年期的焦虑相关神经行为。在低母体照料或理毛组中，研究人员发现海马糖皮质激素受体（GR）表达减弱，H3K9乙酰化减少，且GR启动子附近DNA甲基化增强，与HG动物相比均存在差异。这些改变可能促成低LG与高LG母体照料相关的应激反应性和神经行为结局差异。该结果表明，某些额外基因的表观遗传调控可能参与其中。这种对应激的保存反应因此可能以神经行为方式传递，而不一定代表实际的表观遗传遗传。
2.3 非编码RNA
非编码RNA（ncRNAs）表示一类异质性转录本，不产生功能性蛋白质。自发现以来，ncRNAs已成为多种细胞过程中关键介导因子。ncRNA的上调和下调可能与疾病相关的特征有关。值得注意的是，许多实验围绕microRNAs（miRNAs）与人类疾病之间的关联展开。同时，某些ncRNA类群，如长链非编码RNA（lncRNAs）和环状RNA（circRNAs），已被提出在精神疾病（包括但不限于MDD）中发挥关联作用。LncRNAs可能通过多种通路促成MDD的神经病理发生，包括调节神经递质和神经营养因子、影响突触传导以及调节脑室-嗅觉神经发生系统。此外，根据全基因组关联研究（GWAS）和分子研究，lncRNA作为MDD或其他精神疾病精确诊断的潜在标志物的意义可得到更好界定。因此，研究lncRNA是否可作为MDD的潜在治疗靶点和诊断标志物至关重要。ncRNAs可作为竞争性内源RNA（ceRNAs），通过反应元件影响miRNAs，从而影响基因表达。肠道微生物组平衡可能与海马LncRNA-miRNA-mRNA轴表达变化相关，这表明肠道微生物群在转录后基因表达中具有调节作用。这些影响可能涉及MDD。此外，研究人员通过计算方法建立了抑郁的lncRNA-miRNA-mRNA-通路-药物网络，以拓宽对lncRNA在MDD中作用的认识，并有必要在抑郁障碍中开展进一步表观遗传学研究。
2.4 微生物组
微生物群参与人类免疫的激活、训练和正常功能。此外，免疫系统进化出维持宿主与高度多样且不断变化的微生物共生关系的方式。MDD日益与外周血和肠道微生物组的系统性改变相关，但确切机制仍不清楚。肠-脑轴可能在连接肠道健康与MDD中发挥重要作用，因为肠道免疫反应可升高促炎细胞因子。
3 MDD相关微生物群
优势肠道微生物群主要包括细菌，尤其是厚壁菌门（Firmicutes），其自然存在对健康身体的运作至关重要。越来越多的证据表明，肠道微生物群可调节肠道神经递质代谢，从而影响肠-脑轴（GBA）并影响中枢神经系统（CNS）功能，这在MDD等心理疾病的发展中可能起关键作用。肠道微生物组失衡可表现为多种方式，例如链球菌属（Streptococcus）高丰度、乳杆菌属（Lactobacillus）低丰度，并可通过16S核糖体RNA（rRNA）测序方法检测。MDD患者与健康个体在免疫细胞、代谢活动和肠道微生物组方面存在明显差异。据报道，MDD病例显示拟杆菌科（Bacteroidaceae）、脱硫弧菌科（Desulfovibrionaceae）和肠球菌科（Enterococcaceae）水平较高，而健康对照者显示厚壁菌门、丹毒丝菌科（Erysipelatoclostridiaceae）和单球菌科（Monoglobaceae）水平较高。实际上，MDD患者表现出更高水平的记忆B细胞和CCR2+CD8 T细胞。此外，MDD患者的肠道微生物组成也发生改变。乳杆菌属物种的变化影响免疫细胞活性，而短链脂肪酸（SCFAs）等微生物代谢物调节免疫和神经功能、抑制神经炎症并通过可渗透血脑屏障（BBB）来调节情绪。此外，5-HT和GABA的产生可能受影响，通过迷走神经激活进一步加重抑郁。肠道激素，如胰高血糖素样肽-1（GLP-1）和胆囊收缩素（CCK），影响认知和情绪，GLP-1受体激动剂显示出减少神经炎症和改善情绪的潜力。MDD本身与肠道微生物组成改变相关，增加促炎细菌如拟杆菌科、脱硫弧菌科和肠球菌科。这种双向关系表明，靶向肠道微生物群、炎症和微生物代谢物可能提供新的诊断方法。
4 MDD中的微生物组生物标志物
关于MDD微生物组改变的研究已产生若干潜在生物标志物。微生物基因和粪便代谢物，包括代谢性微生物组生物标志物和血清中的炎症因子，可显著促进MDD的诊断和治疗过程。有研究报告GABA合成改变，参与谷氨酰胺向GABA转化的因子包括glsA、gltB和GLT也发生改变。另一方面，BetB作为参与精氨酸代谢的微生物酶相关基因，在MDD中下调。此外，与苯丙氨酸代谢通路相关的AOC3、hpaB、hpaE、hpaG和高香草酸均减少。此外，参与犬尿氨酸通路代谢的KYNU基因在MDD患者中上调。在一项探索MDD患者肠道微生物组组成的研究中，与GABA增加相关的N-乙酰鸟氨酸、脯氨酸、氧脯氨酸和谷胱甘肽以及粪便喹啉酸水平降低。此外，粪便甘油磷脂似乎与微生物群和抑郁之间存在重要关联。值得一提的是，一些其他因素可被视为MDD生物标志物，其因微生物组变化而在血清中的升高或降低可被追踪。使用随机森林（一种通常用于分类和回归任务的机器学习算法），该研究引入血清样本中的牛磺胆酸、二十二碳六烯酸和LysoPC水平作为区分MDD患者与健康对照的值得注意的炎症生物标志物。在另一项研究中，使用逻辑回归模型引入若干操作分类单元（OTUs），包括厚壁菌门以及载脂蛋白A1（APOA1）、α1-抗胰蛋白酶（AAT）、中性粒细胞百分比（Neu%）和嗜碱性粒细胞（Baso）作为MDD生物标志物。在另一项研究中，研究了与肠道微生物组相关的炎症性血清代谢物作为抑郁的生物标志物。使用随机森林，总蛋白（TP）、球蛋白（GLB）、嗜酸性粒细胞百分比（EO%）、APN、载脂蛋白B（APOB）、APOA1、总胆固醇（TC）、α1-抗胰蛋白酶（AAT）、白蛋白（ALB）、淋巴细胞百分比（Lym%）、前白蛋白（PAL B）、红细胞（RBC）、C反应蛋白（CRPHS）、Neu%和Baso%被引入为炎症因子；MDD患者中NEUT%和BASO上调，而TP、GLB、EO%、APN、TC、APOA1、APOB和AAT下调。比较来看，后者具有更具针对性的方法，引入了差异性生物标志物。
5 使用微生物组数据预测MDD的机器学习：释放人工智能的力量
5.1 传统MDD诊断中生物标志物的局限性
MDD的标准诊断仅通过病史采集和精神科评估在临床上可靠。这种方法在诊断中易出现假阳性和假阴性。此外，MDD药物治疗中的精准医学尚未取得最佳成功。高精度测序、计算生物学以及不同机器学习（ML）或人工智能（AI）算法等新工具的发现，为当前研究理解微生物组与宿主神经系统之间复杂关系提供了新机会。
5.2 基于计算微生物组的MDD诊断的新一代方法
在过去十年中，基于ML的方法能够实现微生物组与MDD之间关联的高效处理、分类和识别。可用于研究微生物组-MDD关系的ML算法包括逻辑回归、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、k-最近邻（KNN）、人工神经网络（ANN）和深度学习（DL）。图1显示了使用微生物组分析进行AI驱动的MDD诊断的整体过程。常见的机器学习流程始于在训练数据集上使用特征子集训练模型。在调参期间可在单独的验证集上评估模型性能，然后可在独立测试集上测试以评估泛化能力。必须考虑数据预处理步骤以确保稳健性。这些步骤包括适当的特征选择、避免批次效应、降噪以及确保足够的样本量。宏基因组数据包含大量变量或“维度”，可用于描述采样数据。降维对于处理高维组学数据可能至关重要。这可通过生物统计技术实现，例如主成分分析（PCA）。这些关键特征可作为数据分类和不同类别分离或变量预测的基础。
组学数据集本质上是复杂的，涉及难以管理的众多因素，这使得手动/传统分析徒劳无功。通过应用数据训练协议，可以管理大量参数。此外，ML方法通常分为两类：监督式ML（算法从标记的训练数据集学习以对未见测试数据进行预测）和非监督式ML（算法不涉及标记并将数据集分类为组或检测复杂模式）。为了评估基于AI技术的效率或稳健性，需要可量化的方面和性能指标。这些包括以下参数：(i) 准确率（Accuracy）：所有预测中正确预测实例（包括正例和负例）的比例。(ii) 精确率（Precision）：真正例除以所有预测为正例的数量。(iii) 召回率（Recall）：真正例除以所有实际正例的数量。(iv) F1分数（F1-Score）：精确率和召回率的调和平均值。(v) 受试者工作特征曲线下面积（AUC-ROC）：通过绘制真正例率与假正例率来测量模型在不同阈值下区分类别能力。较高的AUC表示更好的可分性。(vi) 均方误差（MSE）：预测值与实际值之间平方差的平均值。(vii) R
2（决定系数）：模型解释的因变量方差比例。(viii) 校准曲线（Calibration curve）：将分类模型预测的概率与实际观测结果频率进行比较的图。它用于评估预测风险反映真实概率的程度。
ML算法可以识别宏基因组特征中的改变，这些改变可表征MDD个体的微生物组，并可根据基因组特征构建病例心理状态的分类器。在ML中，特征选择根据每个变量对模型预测性能的影响对其重要性进行排序。此外，组学数据集包含多种事件，包括单核苷酸变异（SNVs）、差异表达基因（DEGs）或DNA甲基化区域。ML可能对转录组分析有价值，因为传统生物统计学通常不能充分考虑数据集中存在的精细遗传相互作用。ML使研究人员能够检测特定病理相关基因并研究非线性遗传关联。有趣的是，这类模式能够实现多个目标：通过临床和旁临床变量对MDD进行分类或确定疾病严重程度，支持制定个性化治疗策略，预测治疗反应或治疗结局，并通过分析基因谱为个体化治疗提供见解。此外，这些方法可早期识别共病条件，如焦虑障碍，从而改善治疗前景。此外，ML可在前瞻性研究中用于跟踪MDD病例，识别与微生物组特征相关的复发和临床症状的有效缓解，为及时干预提供见解。ML还可按风险对MDD病例进行分类，协助对自杀等并发症进行精准预防。
组学数据必须首先通过归一化和数据转换进行预处理，以准备输入深度神经网络（DNNs）。DNN能够模拟复杂的非线性互连，使其适用于文本评估。DNN可以估计用于分类查询的概率分布或用于回归分析的数值。其他方法，如批归一化和超参数调优，可用于提高训练时的性能和稳定性。在MDD设置中，DNN协议可用于预测对抗抑郁药物的缓解，而非将其分类为选择性5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIs）或5-羟色胺-去甲肾上腺素再摄取抑制剂（SNRIs），这有助于个体化目的。超参数调优可通过系统方法（如网格搜索）改善模型性能。为防止过拟合，可采用dropout、批归一化、早停和交叉验证等技术。将DNN应用于MDD-微生物组关系的最终目标是评估治疗效果并提高临床实用性。
值得注意的是，AI可辅助肠道疾病和NLRP3炎症小体激活在精神疾病（包括MDD）中的治疗。一般而言，Malwe等人最近的研究建议使用ML模型，该模型利用先前关于药物-肠道相互作用的研究来确定实验性药物疗法的有效性。随机森林等机器学习模型可根据患者的微生物组特征个体化选择益生元和益生菌的剂量。虽然目前在其他背景下研究，但这些方法可假设性地用于选择最有效的微生物菌株和剂量，以恢复肠道平衡和治疗MDD。
逻辑回归是一种广义线性方法，可应用于二分类问题。随机森林方法在微生物群落实验中非常高效。SVM可用于宏基因组数据的分类任务。然而，由于宏基因组数据集的高维性和噪声敏感性，一些研究已研究了SVM在微生物组数据集上的应用。为此，更常应用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）或弹性网络（Elastic Net）等方法。近年来，各种DL方法已被用于宏基因组研究，例如用于分类和构建预测模型的ANN。例如，所提出的神经网络在检测该疾病的程序中被用作分类模型。该工具应用于16S rRNA数据和全宏基因组测序数据集。You Only Look Once（YOLO）是另一种可应用于图像分类任务的深度学习算法。它是一种最先进的目标检测方法，其目标是预测对象的类别和确定输入图像上对象位置的边界框。自编码器是一种ANN，通过学习导入数据集的有效编码来进行非线性降维。这类网络对微生物组数据中的复杂非线性关联高效，使其成为特征分离的最佳选择。一些应用表明了自编码器在从复杂数据中提取有用信息方面的多功能性和效率。
5.3 使用ML工具研究微生物组与MDD关系的AI驱动研究
一项研究表明，与健康人群相比，MDD的肠道菌群α多样性无显著差异，但β多样性显著改变。机器学习模型识别出若干MDD独有的细菌标志物，其中Alistipes、Dysosmobacter、放线菌属（Actinomyces）、Ruthenibacterium和Thomasclavelia上调，而粪杆菌属（Faecalibacterium）、Pseudobutyrivibrio和罗斯氏菌属（Roseburia）在MDD病例中显著减少。由于基因组特征以热图形式表示可能有利，其中一项研究选择了使用YOLO的图像分类方法。它展示了YOLO模型在基因组实验中的实现，特别是用于分类与MDD相关的基因组特征。另一项实验使用五种ML算法来检测遗传标记，包括贝叶斯网络、支持向量机、随机森林、反向传播神经网络和线性判别分析。微生物组研究使用随机森林方法检测与MDD相关的微生物组分类群和代谢。实现了MDD和健康对照的分离。在microRNA实验中，使用正则化梯度提升方法对MDD病例和对照个体进行分类。模型通过交叉验证和2500次迭代参数搜索进行训练。构建的模型随后使用最优参数重新训练。在其中一项研究中，所提出的框架利用LASSO惩罚回归来识别基因与肠道微生物组之间潜在的生物学上有意义的关系。使用这种方法，他们旨在研究血浆代谢物与微生物组之间的复杂关系，这可能有助于理解MDD表现的神经生物学基础。LASSO回归利用收缩进行特征选择，仅保留与血浆代谢物相关的少数分类群。通过这种方法，研究人员在对照组中发现了169个有意义的血浆代谢物-分类群关系，而在MDD患者中发现了680个关联。有趣的是，对照组和MDD病例之间没有共同的关系，仅发现六种代谢物与两个亚组中的某些微生物分类群相关。此外，分析表明循环代谢物改变的有意义变化可由MDD和健康个体中的微生物组变化来解释。然而，在MDD亚组中可解释的方差比例更大。这些发现表明，在MDD病例中，微生物组对循环代谢物具有更强的影响。总体而言，循环代谢物与微生物组的关系中识别出MDD特异性算法。Wang等人使用SVM递归特征消除（RFE）方法，这是一种通过减少特征向量数量来改进预测模型中变量选择的SVM模型。SVM-RFE协议检测到八个在门/属水平上有意义改变的细菌群落。研究显示Alistipes、Dysosmobacter、放线菌属（Actinomyces）、Ruthenibacterium和Thomasclavelia增加，而粪杆菌属（Faecalibacterium）、Pseudobutyrivibrio和罗斯氏菌属（Roseburia）减少。这些细菌类群可作为MDD的候选标志物。几项研究尝试基于肠道微生物群的功能特征使用随机森林、弹性网络和YOLO等模型对MDD病例进行分类。为实现这一目标，使用了全宏基因组测序数据。Angelova等人将MDD和健康对照样本进行分类，并显示YOLO可有效分析宏基因组样本，并证实普拉梭菌（Faecalibacterium prausnitzii）丰度降低与MDD表现相关。总体而言，通过使用SVM和RF等机器学习算法、可用于模式识别的CNN和RNN等高级模型架构以及包括PCA和自编码器在内的降维技术，科学家可以解读复杂的微生物组特征。
6 讨论
关于微生物群-肠-脑轴（MGBA）的文献日益增多，将肠道微生物组引入为神经生理和行为过程的潜在主要调节者。菌群失调已与胃肠道疾病和神经精神疾病（如焦虑、抑郁和神经发育障碍）相关。研究结果表明，微生物信号分子和代谢物能够通过免疫调节、迷走神经传递和神经递质合成等复杂机制影响脑功能。尽管临床前模型已产生因果关联，但结果尚未成功转化为有效的人类治疗。个体微生物组的异质性、环境影响以及研究之间的方法学差异限制了现有发现的转化。然而，微生物组靶向干预措施（即益生菌补充、饮食改变和粪便微生物群移植）的有前景的报告表明，通过治疗操纵肠道微生物群可成为未来中枢神经系统疾病的辅助治疗策略。需要跨学科研究工作来阐明肠-脑相互作用的机制，并制定临床实践的标准化程序。
本文也存在一些局限性。现有研究采用观察性或横断面设计，这限制建立肠道微生物组变化与MDD之间因果关系的能力。微生物组数据也可能因测序技术、人群多样性、饮食和健康状况的差异而不同，这对泛化性构成挑战。机器学习模型在识别模式方面具有良好潜力，但其中许多是实验性的，不能用于真实世界的临床环境。AI方法可表现出统计稳健性，但在深度学习方法中，模型透明度和可解释性仍可能构成挑战。
推进该领域需要更多关于纵向和干预性设计的研究，以帮助理解因果机制。有必要统一数据预处理流程、标准化机器学习算法的评估指标，并使用开放获取数据集以提高计算模型的可靠性和稳健性。整合各种组学层（如转录组学、蛋白质组学和代谢组学数据）也可更好地理解该疾病。另一个重要方面是饮食、药物和遗传易感性等个人因素如何与肠-脑轴相互作用以影响抑郁症状，并帮助识别更个性化的治疗方法。
7 结论
证据表明，MDD中特定分类群发生改变。微生物组与MDD之间的关系可通过微生物组分泌的代谢物或细菌成分、吸收和代谢的改变或炎症因子的释放来解释。然而，它们关系的复杂性可能促使研究人员采用基于计算ML的方法。传统方法尚未为MDD产生有用的诊断生物标志物。相反，随机森林、SVMs、NNs和DL模型等ML协议可能能够揭示高维数据，这些数据是微生物组领域常见的宏基因组实验的特征。这类技术可促进重要过程，包括特征选择、降维和模式检测，以提供有用的生物标志物来区分MDD、预测MDD的临床病程或确定对抗抑郁治疗的反应。此外，使用图像分类方法分析宏基因组热图表明了AI技术在解码微生物组-MDD关系方面的多功能性。当前AI工具的挑战包括数据噪声、类别不平衡和样本量有限。总体而言，尽管尚未提出MDD的一致诊断或预后标志物，但在未来研究中扩展使用AI是有必要的，以就微生物组-MDD相互作用的复杂性质得出更可靠的结论。
