Neue Richtung der Anwendung digitaler Zwillinge: Analyse der Säuglingsentwicklung

Untersuchungen der University of Chicago zeigen, dass durch KI-Technologie gesteuerte „digitale Zwillinge“ das Mikrobiom des Babys modellieren können, um mögliche neurologische Entwicklungsprobleme vorherzusagen, die später im Wachstum des Babys auftreten können.

Anhand sehr früher Darmmikrobiom-bezogener Daten aus Stuhlproben von Frühgeborenen kann der digitale Zwilling die spätere Mikrobiomzusammensetzung und die entsprechenden neurologischen Entwicklungsdefekte sehr genau vorhersagen.

Das Papier wurde in der Zeitschrift Science Exhibition veröffentlicht. Ishanu Chattopadhyay von der University of Chicago, der Hauptautor der Studie, sagte in einer Erklärung: „Wir haben uns gerade einen Schnappschuss des Mikrobioms angesehen und verschiedene Ebenen verschiedener Arten analysiert.“ Bakterien können wir schnell Schlussfolgerungen ziehen. Das liegt daran, dass sich das Mikrobiom im Laufe der frühen Kindheit weiter verändert und reift Simulation der Wechselwirkungen von Bakterienpopulationen, während sie sich verändern.

Diese Forschung befindet sich noch in einem frühen Stadium, aber wenn sie validiert wird, glaubt das Team, dass sie dabei helfen könnte, vorherzusagen, welche Babys möglicherweise frühe Mikrobiomtransplantationen benötigen, um ihre neurologische Entwicklung zu verbessern.

In der Diskussion wiesen die Autoren darauf hin: „Mehr Beweise zeigen, dass ein mikrobielles Ungleichgewicht zum Auftreten und zur Entwicklung einer Vielzahl von Krankheiten führen kann, einschließlich der Beeinträchtigung grundlegender Verdauungsprozesse und sogar des Zugriffs auf die Mikrobiota-Darm-Hirn-Trajektorie des Zentralnervensystems.“ System. System.“

Die Naturwissenschaft hat die Rolle des Mikrobioms bei der Entwicklung des menschlichen Gehirns, auch bei Frühgeborenen, und den Zusammenhang zwischen mikrobieller Dysbiose und Neuroinflammation sowie neurologischen Entwicklungsstörungen beobachtet, aber die Besonderheiten seiner Glia-Hirnachsenfunktion Der Mechanismus bleibt bestehen ein Geheimnis, das noch nicht vollständig gelüftet ist.

Um die Erforschung dieses Bereichs voranzutreiben, verwendeten Chattopadhyay und Kollegen 16S-ribosomale RNA-Profile aus 398 Proben von 88 Frühgeborenen, um ein digitales Modell zu steuern und zu trainieren. Die von den Babys bereitgestellten Daten, von denen einige neurologische Entwicklungsprobleme und andere keine Symptome hatten, ermöglichten es der KI zu lernen, mögliche Entwicklungsprobleme bei Neugeborenen vorherzusagen.

Das Forschungsteam hat herausgefunden, dass Digital Kids das Risiko von Entwicklungsstörungen und einem schlechten Wachstum des Kopfumfangs mit einer korrekten Beobachtungsrate von 76 % der Probandenmerkmale vorhersagen kann. Die Genauigkeitsrate der positiven Vorhersage betrug nach 30 Wochen 95 % und die Genauigkeitsrate der Spezifitätsvorhersage betrug 98 %.

Forscher haben berechnet, dass eine frühe Mikrobiomtransplantation etwa 45 % der Säuglinge dabei helfen kann, Entwicklungsprobleme zu vermeiden. Die spezifische Situation muss jedoch in zukünftigen Arbeiten weiter überprüft werden, insbesondere die möglichen negativen Auswirkungen einer falschen Ergänzung der Mikrobiota.

Chatopadhyay erklärte: „Wir können nicht erwarten, Entwicklungsrisiken durch die einfache Gabe von Probiotika zu reduzieren. Das Mikrobiom des Babys ist sehr wichtig und muss bei der Nahrungsergänzung aus mehreren Blickwinkeln präzise kontrolliert werden.“

Die Forscher erwähnten auch, dass digitale Zwillingsmodelle dies tun könnten In Zukunft wird die Forschung auf spezifische Erkrankungen und therapeutische Ziele im Darmmikrobiom konzentriert. Im Vergleich zu bestehenden Forschungsmethoden wird damit eine deutliche Verkürzung des Entwicklungszyklus von Diagnose- und Behandlungsplänen erwartet.