医学人工智能研究院研究生耿明艳同学以第一作者在 iMeta 发表新成果
来源：滨州医学院 时间：2024-11-14 04:07:45
近日，医学人工智能研究院智能医学工程专业2022级研究生耿明艳同学以第一作者在iMeta在线联合发表了题为“A universal oral microbiome-based signature for periodontitis” 的文章——基于口腔宏基因组的牙周炎的通用特征分析研究。据Clarivate发布的2023年期刊引证报告（JCR），iMeta，1区Top， 影响因子为23.7，位列微生物学期刊全球2/161，同学科研究类期刊全球第一。
牙周炎是一种普遍存在的牙科疾病，严重牙周炎不仅影响口腔健康，还可能增加患者感染代谢疾病、呼吸系统疾病、心血管疾病和癌症的风险。因此，牙周炎的早期诊断和预防不仅对口腔健康至关重要，还对减少其他疾病的风险具有潜在价值。已有的区分牙周炎状态的机器学习方法分类准确率低，数据集有限，以及缺乏更广泛的全球种群代表性。本研究收集了横跨5个国家和3个大洲的8个宏基因组队列用于标志物鉴定、机器学习建模分析和预测，成功鉴定出54种口腔微生物标志物和26个关键代谢途径。本研究揭示了这些标志物在不同人群中的普遍存在性，开发的机器学习诊断模型在外部验证中表现高达出85%的准确率。此外，还发现口腔菌在疾病发展中的相互作用模式，突显了调节口腔微生态平衡的重要性。该研究为基于口腔菌的牙周炎体检筛查和临床诊断提供了有效、稳定的新方法，为开发有效治疗和干预策略提供了线索。同时，鉴定的新标志物也为进一步的机制研究指明了方向。
医学人工智能研究院王燕、陈卫华教授为论文通讯作者。该研究得到我校研究基金（50012304589，50012304415）和国家重点研发计划（2019YFA0905600）的资助。
原文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/imt2.212
