近日，美國俄亥俄州托雷多大學(University of Toledo)的科學家，開發出一項透過人工智慧(AI)演算法，藉由人體腸道微生物，即能診斷心血管疾病的新方法，該研究上個月發表於期刊《Hypertension》中，並在近期一場美國心臟協會(American Heart Association)的科學會議上發表。

由托雷多大學生理與藥理學教授Bina Joe領導的研究團隊，以電腦演算法分析了將近一千人糞便樣本中的微生物組成，這些人中約有一半患有心血管相關疾病，分析發現了共有約40種微生物類群，似乎在心血管疾病患者與健康人中存在著差別。

他們進一步將這些似乎與心血管健康相關的腸道菌叢特徵，應用於機器學習模型中，打造出一款能夠檢測心血管疾病的模型。

研究團隊所使用的糞便樣本來自美國腸道計畫(American Gut Project)，他們將樣本進行16S rRNA總體基因體學定序(metagenomic sequencing)，並透過5項監督式機器學習演算法進行分析；所使用的演算法包含：隨機森林(random forest)、決策樹(decision tree)、支援向量機(support vector machine)、彈性網路(elastic net)、類神經網路(neural network)。

Joe表示，雖然目前腸道菌叢與高血壓、心衰竭等疾病間的詳細機制尚不清楚，但已有許多證據顯示其間的關聯，這也是為何他們全心投入這項研究。

論文第一作者，生物資訊專家Sachin Aryal也指出，雖然科學日新月異地成長，但心血管疾病仍是全球重要的死因之一，而雖然目前已有許多心血管疾病的診斷方法，但整體發展仍有所落後，因此，這項以腸道菌為工具的檢測方法，前景備受看好。

目前，這項工具僅針對一般心血管疾病開發，未針對如高血壓、心衰竭等特定疾病。研究團隊表示，未來透過增加特殊的個案情況或統計訊息等詳細的數據，將能打造更特定的診斷結果，讓檢測更加精準。

參考資料：

1.論文原文：https://www.ahajournals.org/doi/abs/10.1161/HYPERTENSIONAHA.120.15885

2.https://medicalxpress.com/news/2020-10-potential-artificial-intelligence-screen-cardiovascular.html