据phys网7月20日消息，美国宾州州立医学院和德克萨斯大学西南医学中心的研究人员开发出一种基于人工智能的非侵入性方法，称为基于微生物组的监督对比学习框架（MB-SupCon），可使用肠道微生物组识别疾病风险升高的个体。将微生物组和代谢组结合在一起有助于更准确地预测疾病结果，并导致更好地理解疾病机制。该方法有助于识别影响疾病风险的细菌，且其性能优于现有的机器学习方法，可广泛用于预测各种疾病研究中的健康结果，提高了预测如炎症性肠病和糖尿病等人类疾病发展的准确性。相关研究成果发表于《分子生物学杂志》期刊。

消息来源：https://phys.org/news/2022-07-gut-microbes-human-diseases-health.html