Микробиом-метаболомные мультиомные биомаркеры для прогнозирования инфекционных заболеваний: текущие данные, ИИ-управляемая интеграция и трансляционные проблемы.

Исследование фокусируется на взаимодействиях между микробиомом и метаболомом как на новых и многообещающих биомаркерах для прогнозирования инфекционных заболеваний, выходящих за рамки традиционного обнаружения патогенов. Выявлено, что микробный дисбиоз, измененные метаболиты микробного происхождения и перепрограммирование метаболизма хозяина тесно связаны с тяжестью течения болезни, иммунной дисфункцией, реакцией на лечение и показателями смертности при различных инфекционных патологиях. Применение высокопроизводительного секвенирования и платформ ядерно-магнитного резонанса позволило идентифицировать специфические микробные и метаболические паттерны, которые являются прогностическими маркерами воспалительной активации, окислительного стресса, митохондриальной дисфункции и нарушений иммунной регуляции. Интеграция данных микробиома и метаболома с использованием мультиомных подходов и моделей искусственного интеллекта демонстрирует значительный потенциал для улучшения прогностической стратификации по сравнению с одноомными методами.

Однако большая часть полученных на сегодняшний день доказательств носит предварительный, исследовательский характер. Прогресс в этой области сталкивается с рядом существенных ограничений, таких как неоднородность исследуемых когорт, малые размеры выборок, использование преимущественно поперечных дизайнов исследований, влияние пакетных эффектов, ограниченная внешняя валидация разработанных моделей, а также трудности с интерпретируемостью и воспроизводимостью результатов, полученных с помощью алгоритмов машинного обучения. Эти факторы требуют критического осмысления и осторожного подхода при формулировании клинических рекомендаций.

Таким образом, текущие данные подтверждают потенциал биомаркеров, основанных на взаимодействии микробиома и метаболома, в качестве дополняющих прогностических инструментов, но не как рутинных клинических диагностических средств на данном этапе. Для достижения клинически надежного и прецизионного прогнозирования инфекционных заболеваний в будущем потребуются масштабные многоцентровые продольные исследования, гармонизированные аналитические протоколы, разработка объяснимых моделей искусственного интеллекта и справедливые стратегии их внедрения в клиническую практику.