靈敏度最高可達91％！這個團隊發現孤獨癥診斷新方法

這個世界上有這樣一群人，他們雙眼明亮，卻不愿對視；聽力敏銳，卻充耳不聞；嗓音清脆，卻不愛交流……他們是孤獨癥兒童，也被形象地稱作“星星的孩子”。

近年來，孤獨癥日益走入大眾視野，但作為一種廣泛性的神經發育障礙，如何精準診斷孤獨癥仍是一項艱巨挑戰。

近日，香港中文大學醫學院教授黃秀娟研究團隊發現孤獨癥與兒童腸道微生物組的關系，借助多領域的微生物標志物可以準確識別孤獨癥兒童，診斷準確率高達91%，該研究成果于7月8日上線《自然-微生物學》雜志。

該成果也得到了評審高度認可，“本研究創造性地驗證了腸道微生物組標志物組合，通過與非孤獨癥疾病進行陰性對照實驗，充分展示了其在孤獨癥診斷中的潛在應用，令人印象深刻。”

揭秘“星星的孩子”

孤獨癥譜系障礙（ASD，以下簡稱孤獨癥）是一種廣泛性發育障礙，表現為語言發育遲緩、言語交流障礙、興趣范圍障礙和重復行為刻板等。“過去的十年里，越來越多的研究表明，腸道微生物組在調節腸腦軸和神經免疫網絡方面起著關鍵作用，可能與孤獨癥的發展有關。”黃秀娟告訴《中國科學報》。

近年來，“微生物組—腸—腦軸”的研究備受關注，腸道中的微生物組通過與免疫系統、神經系統的相互作用，影響著神經系統的發育。然而，此前大多數相關研究集中在腸道微生物組的細菌成分上，且研究結果常常不一致，而對腸道內其他微生物，如古菌、真菌和病毒的關注不足。

黃秀娟團隊敏銳地捕捉到這一機遇。2019年，黃秀娟團隊將目光投向腸道內包括細菌、古菌、真菌和病毒在內的多領域微生物組，結合其各自的功能特性，探討微生物組在孤獨癥中的作用。

但由于孤獨癥兒童的個體差異極大，如何盡可能地涵蓋更多類型，讓研究結果更準確呢？黃秀娟團隊思索良久，還是決定采用“人海戰術”。2021年至2023年，兩年時間內招募了1627名年齡在1-13歲的兒童，包括患有孤獨癥和未患有孤獨癥的兒童，以便更全面地觀察腸道微生物組和孤獨癥的關系。

功夫不負有心人。黃秀娟團隊驚喜地發現，與未患有孤獨癥的兒童相比，孤獨癥兒童腸道中的細菌、古菌、真菌和病毒等微生物，以及其基因和代謝路徑存在顯著差異：與健康兒童相比，孤獨癥兒童腸道中的14種古菌、51種細菌、7種真菌、18種病毒、27種微生物基因和12個代謝通路發生了改變。

“為了更直觀地判斷腸道內微生物組能否作為診斷孤獨癥的依據，我們利用機器學習技術，從數千種腸道微生物組特征標志物中篩選出了具有高診斷準確性的31種標志物組合。”論文第一作者、香港中文大學助理教授蘇奇告訴《中國科學報》，經過多輪陰性對照實驗，發現多領域的微生物標志物能準確區分孤獨癥兒童和非孤獨癥兒童，且準確率高達91%，這為未來利用腸道微生物標志物進行孤獨癥的非侵入性診斷提供了新思路。

“隱身”的孤獨癥女孩

據國內外流行病學調查顯示，孤獨癥的男女發病率為4：1，男性孤獨癥患者更為常見。但這一數據也引起了諸多質疑，麻省理工學院的一項研究發現，大多數孤獨癥的研究中只會招募少量女性試驗者，甚至完全將其排除在外。女性患者成為孤獨癥研究中“隱秘的角落”。

“缺乏足夠的女性樣本不僅會造成公眾的誤解，認為孤獨癥對女孩的影響更少，還會讓女性在孤獨癥的確診和治療上面臨更多困難。”黃秀娟表示，他們也曾面臨著招募女性樣本過少的難題，“一方面，女性孤獨癥患者的數量本身就相對較少，且更善于隱藏自己的癥狀，因此大多女性患者并未得到確診；另一方面，很多家長對孤獨癥研究的了解不足，擔心參與研究會影響孩子的正常生活。”

為攻克這一難題，黃秀娟團隊嘗試了多種解決辦法：

首先，團隊積極與兒科醫生和心理學家展開合作，通過專業人士向家長傳達參與研究的重要性。針對家長提出的參加研究是否會泄露個人隱私、是否會增加孩子的心理負擔等質疑，黃秀娟團隊聯合專家給出權威回復，得到了家長的信任，提高其參與意愿。

其次，黃秀娟團隊在物質和精神上給予了較大支持，不僅為參與研究的家庭提供了交通補貼，還安排了專門的工作人員，提供全程的支持和幫助，確保家長和孩子感到舒適和被關愛。

最后，團隊根據招募過程中的反饋不斷調整優化研究設計，面對不少孤獨癥女孩的地理位置較遠的問題，團隊增加了遠程參與的方式，讓地理位置不再成為阻礙，讓研究更具吸引力和可操作性。

“最終本研究中女性參與者的占比是24.4%，其中包含孤獨癥患者和非孤獨癥的對照。”蘇奇告訴記者，“具體而言，本研究共招募了127名女性患者，這遠遠超過了之前全部基于宏基因組分析孤獨癥患者腸道菌群的研究總和。”

兩種路線之爭

“研究能夠取得突破，除了樣本量足夠豐富外，我們還創新了研究工具。”蘇奇告訴記者“借助宏基因組測序技術，高精度地分析包括細菌、古菌、真菌和病毒在內的多種微生物群體，讓我們能識別出以前未被注意到的微生物及其基因和功能。”

宏基因組，也稱微生物環境基因組，是環境中全部微小生物遺傳物質的總和。傳統的微生物研究多采用純培養的方式，預估的環境微生物多樣性只有總量的0.1%-1%，并不具備代表性。而宏基因組測序技術直接從環境樣品中提取總DNA，包括了更加豐富的微生物遺傳信息，能深入探究微生物群體的功能活性等特質。

但宏基因組測序技術收集了海量復雜數據，對后續分析工作帶來較大挑戰。

黃秀娟回憶稱，團隊內部曾在數據處理方法上出現分歧，一些團隊成員傾向于使用傳統的生物統計方式，認為更加穩定可靠；一些成員則主張采用機器學習方法，能更好地處理復雜的大規模數據，實現精準預測。團隊內不同意見的爭鋒，一度導致研究進度放緩。

怎樣才能解決這一分歧呢？黃秀娟思索良久，決定“兼聽則明”，組織了一系列跨學科研討會，邀請眾多生物信息學專家、統計學家、機器學習研究人員和臨床醫生交流討論，還進行了試點分析，分別使用兩種方式分析部分數據，全方位對比兩種方法的結果。

在反復交流嘗試的基礎上，綜合科研人員和臨床醫生的意見，黃秀娟團隊最終決定將兩種手段結合起來，相輔相成、相互解釋，不僅提高了數據分析的準確性和可靠性，還兼顧了結果的臨床解釋性。

“通過這種方式，我們既探索了腸道菌群與自閉癥之間的關聯，又開發了基于腸道菌群的自閉癥預測工具，進一步提升了我們對孤獨癥的理解。”蘇奇告訴《中國科學報》，“盡管研究結果顯示了高診斷準確性，但還需要更多臨床驗證和優化，并補充對個體的縱向追蹤，探討腸道微生物群與孤獨癥發展的動態關系，這也是我們日后的重點。”

本篇文章香港中文大學研究團隊主要成員：黃秀娟教授（左），蘇奇博士（右）。（受訪者供圖）

相關論文信息：

https://doi.org/10.1038/s41564-024-01739-1