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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2025-03-05
摘要
药物会影响肠道微生物组。在這裡，阿爾加維和博倫斯坦開發了一個機器學習框架，可以成功預測數千種藥物對數百種腸道微生物的影響，解釋藥物引起的生態失調和副作用。許多藥物會對我們腸道中的細菌產生負面影響，耗盡有益菌種，並造成不良影響。為了指導個人化藥物治療，需要全面了解各種藥物對腸道微生物組的影響，但迄今為止，在實驗上很難實現。為此，我們開發了一種數據驅動的方法，整合有關每種藥物的化學性質和每種微生物的基因組含量的信息，以系統地預測藥物與微生物組的相互作用。我們表明，該框架成功地預測了體外成對藥物微生物實驗的結果，以及動物模型和臨床試驗中藥物引起的微生物群失調。應用這種方法，我們系統性地繪製了藥物與人類腸道細菌之間的大量相互作用，並證明藥物的抗菌特性與其不良反應密切相關。這種計算框架有潛力推動個人化醫療和基於微生物組的治療方法的發展，改善結果並最大限度地減少副作用。