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研究:解读人体微生物菌相 有助看穿疾病提早预防

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(中央社记者 沈佩瑶 台北23日电)人体内外栖息数以万亿计微生物,不仅参与生理机能调节,国家卫生研究院研究发现,有些细菌可能是好帮手,是示警心脏、肾脏及肺部等健康状态「前哨站」,通过分析微菌相变化,有助从被动吃药走向主动预防。

(摘自原文导言,非改写)

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完整中文翻译制作中,以下为原文。

中央消息

(中央社记者 沈佩瑶 台北23日电)人体内外栖息数以万亿计微生物,不仅参与生理机能调节,国家卫生研究院研究发现,有些细菌可能是好帮手,是示警心脏、肾脏及肺部等健康状态「前哨站」,通过分析微菌相变化,有助从被动吃药走向主动预防。

微生物广泛分布于皮肤、呼吸道及肠道等部位,组微生物群落称为「微菌相」。国家卫生研究院群体健康科学研究所研究员廖玉洁研究团队,通过基因定序暸解微生物群落动态,对人体带来的影响。

在糖尿病肾病变(DKD)研究中,研究团队针对990名受试者进行大规模分析,利用第三代定序平台进行基因定序,并结合机器学习算法,发现名为Gemmiger的细菌属,在糖尿病肾病变患者的肠道中显著减少。

研究指出,这类细菌不仅能利用碳水化合物产生具抗发炎作用的短链脂肪酸(丁酸),还与支链胺基酸(BCAA)代谢密切相关。因此,其数量下降与患者尿蛋白指针恶化具有显著关联。

至于无症状的早期心脏衰竭研究中,研究团队追踪受试者一年的心脏结构变化,建构出以微生物为主的疾病预测模型,对心脏结构恶化或逆转恢复具有良好的预测能力。

研究发现,肠道里有些细菌可能是心脏的「好帮手」,能产生为身体提供保护能量的物质,但如果克雷伯氏菌等潜在有害细菌大量增加,可能引发全身发炎,促使有害代谢物产生,增加心脏结构恶化的风险。

研究团队表示,此二项研究分别揭示了「肠—肾轴」和「肠—心轴」的重要关联,显示肠道微菌相可作为心脏与肾脏健康变化的早期警示指针,未来有望成为传统医疗检验的辅助工具。

肺部微生态也可能暗藏疾病恶化的警讯。研究团队追踪非结核分枝杆菌肺病(NTM-LD)患者长达2年,发现病情恶化者的肺部菌群多样性显著下降,并进一步以伯克氏菌等7种菌属,创建预测病情恶化的模型,准确率高达87.1%。

研究团队表示,未来在日常健康检查中,或许只需要提供一口痰或是少量粪便检体,通过高通量定序和数据分析,医师就能获得一份专属的「微菌相健康报告」,及早采取预防措施或通过非医疗手段介入,降低未来可能发生的健康损害。(编辑:陈清芳)1151023

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(中央社记者 沈佩瑶 台北23日电)人体内外栖息数以万亿计微生物,不仅参与生理机能调节,国家卫生研究院研究发现,有些细菌可能是好帮手,是示警心脏、肾脏及肺部等健康状态「前哨站」,通过分析微菌相变化,有助从被动吃药走向主动预防。

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在糖尿病肾病变(DKD)研究中,研究团队针对990名受试者进行大规模分析,利用第三代定序平台进行基因定序,并结合机器学习算法,发现名为Gemmiger的细菌属,在糖尿病肾病变患者的肠道中显著减少。

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研究团队追踪非结核分枝杆菌肺病(NTM-LD)患者长达2年,发现病情恶化者的肺部菌群多样性显著下降,并进一步以伯克氏菌等7种菌属,创建预测病情恶化的模型,准确率高达87.1%。

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(中央社记者 沈佩瑶 台北23日电)人体内外栖息数以万亿计微生物,不仅参与生理机能调节,国家卫生研究院研究发现,有些细菌可能是好帮手,是示警心脏、肾脏及肺部等健康状态「前哨站」,通过分析微菌相变化,有助从被动吃药走向主动预防。

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在糖尿病肾病变(DKD)研究中,研究团队针对990名受试者进行大规模分析,利用第三代定序平台进行基因定序,并结合机器学习算法,发现名为Gemmiger的细菌属,在糖尿病肾病变患者的肠道中显著减少。 研究团队追踪非结核分枝杆菌肺病(NTM-LD)患者长达2年,发现病情恶化者的肺部菌群多样性显著下降,并进一步以伯克氏菌等7种菌属,创建预测病情恶化的模型,准确率高达87.1%。

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原始出處:中央社(https://www.cna.com.tw/news/ahel/202610230134.aspx)。原文發布時間:2026-10-23。