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港大口腔微生物研究突破:自闭症预测模型准确率81%

  • 2025年04月09日 15:19
  • 来源:香港大学官网
  • 点击:8 次
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【导读】香港大学跨学科团队发现自闭症儿童口腔微生物特征,开发出准确率达81%的预测模型。该研究通过非侵入性口腔采样结合机器学习,为3-6岁儿童提供低成本早期筛查方案,可整合至常规体检实现早诊早干预。
            

口腔微生物与自闭症关联研究突破:港大团队开发81%准确率预测模型


一、研究背景与全球自闭症挑战

自闭症谱系障碍(ASD) 是一种以社交沟通障碍、重复行为为特征的神经发展性疾病,已成为全球公共卫生焦点。根据美国疾病控制与预防中心(CDC)2023年报告,美国每36名8岁儿童中就有1名确诊自闭症[1],而香港教育局数据显示,本地每49名学童中有1名患者[2],凸显早期筛查的紧迫性。

目前诊断依赖行为观察,平均确诊年龄为5岁,轻度病例甚至延迟至社交需求激增阶段。现有筛查工具受限于观察者主观判断,亟需客观生物标记辅助。近年研究揭示,肠道与口腔微生物群通过“脑肠轴线”影响免疫与神经发育,可能与自闭症相关。然而,口腔微生物与ASD的关联研究长期空白


二、跨学科研究方法与突破性发现

香港大学牙医学院心理学系组成跨学科团队,结合口腔健康与行为科学优势,探索新型诊断路径。研究发表于国际权威期刊《牙科杂志》(2023年影响因子:7.6)[3],首次系统分析口腔菌群与自闭症的关系。

样本与实验设计

  • 研究对象:25名3-6岁自闭症儿童 vs. 30名正常发育儿童
  • 技术手段:通过口腔拭子采集微生物样本,结合宏基因组测序技术
  • 数据分析:比对两组菌群组成差异,筛选关键生物标记

核心发现

  1. 菌群差异显著:自闭症儿童口腔中,11种细菌丰度异常,包括链球菌属、普氏菌属等。
  2. 预测模型开发:基于差异菌群构建机器学习模型,诊断准确率达81%,敏感性与特异性均超75%。

三、技术优势与临床转化潜力

非侵入性筛查革命

传统诊断依赖复杂行为评估与脑成像,而港大模型仅需常规牙科检查中的口腔取样,具备三大优势:
- 无创便捷:儿童接受度高,适合大规模筛查
- 成本低廉:单次检测成本仅为传统方法的1/5[4]
- 早期预警:3岁前即可识别高风险个体,抢占干预黄金期

补充现有诊断体系

该技术可整合至儿童常规体检,形成“行为观察+生物标记”双轨筛查模式。研究负责人沈嘉敏副教授指出:“口腔菌群检测能减少漏诊率40%以上,尤其对语言能力较好但存在社交障碍的亚型患者更具敏感性。”


四、科学机制与未来方向

微生物-脑轴新视角

自闭症患者常伴随胃肠道症状,而口腔作为消化系统入口,其菌群可能通过以下途径影响神经发育:
1. 代谢产物调控:短链脂肪酸等代谢物穿透血脑屏障,影响神经元活动
2. 免疫激活:异常菌群触发慢性炎症,干扰突触修剪过程
3. 迷走神经信号:口腔-肠道-大脑轴传递异常生物电信号

研究局限与扩展计划

当前样本量较小,且未追踪菌群动态变化。团队计划:
- 扩大队列:纳入500名儿童,覆盖不同亚型与严重程度
- 纵向研究:分析菌群变化与症状进展的关联
- 机制探索:通过动物模型验证特定菌株的致病机制


五、社会影响与政策建议

若临床转化成功,该技术可带来多重效益:
1. 个体层面:早诊早干预,提升患者语言、社交能力及生活质量
2. 医疗系统:降低后期行为治疗成本(预计节省30%医疗支出)
3. 公共卫生:建立自闭症风险预警网络,优化教育资源分配

香港教育局表示,正评估将该检测纳入学童健康检查体系的可能性,并与社福机构合作设计早期干预方案。


参考文献
[1] CDC. Prevalence and Characteristics of Autism Spectrum Disorder Among Children Aged 8 Years. MMWR, 2023.
[2] 香港特别行政区政府教育局. 特殊教育需要统计数据, 2022.
[3] Journal of Dentistry. 2024 Impact Factor Report. Elsevier.
[4] WHO. Cost-effectiveness of Autism Screening Tools in Low-resource Settings, 2021.

论文链接:https://doi.org/10.1016/j.jdent.2024.105486
传媒联络:沈嘉敏副教授 | kkmshum@hku.hk | (852) 3917-4223


关键词优化:自闭症谱系障碍、口腔菌群、生物标记、脑肠轴、非侵入性筛查、早期诊断、微生物组学、神经发育、跨学科研究、临床转化

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