Nat. Med. | AI多组学建模揭示肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征

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肌痛性脑脊髓炎/慢性疲劳综合征（ME/CFS）是一种复杂的慢性疾病，影响神经、免疫和代谢等多个系统，患者常长期遭受严重的疲劳、运动后不适、认知障碍和自主神经功能异常。目前尚无公认的生物标志物或有效治疗方法，诊断主要依赖临床症状，存在主观性强和异质性高的问题。

研究人员开发了一种人工智能驱动的多组学建模方法，能够同时整合转录组学、代谢组学、免疫学和临床数据，对疾病进行全面刻画。该方法不仅在不同队列中准确地区分 ME/CFS 患者和健康对照，还揭示了潜在的疾病分子特征与机制。进一步的分析表明，该框架有助于发现患者亚型，预测疾病严重程度，并为药物再利用和新疗法开发提供靶点。

ME/CFS 在全球范围内影响数百万患者，疾病负担沉重，但长期以来被低估和误解。患者常面临数年诊断延迟和缺乏有效治疗的困境。该疾病的核心特征包括：

• 持续性疲劳：无法通过休息缓解，严重影响日常生活；
• 运动后不适（PEM）：轻微活动即可加重症状；
• 认知功能障碍：如注意力难以集中和记忆力减退；
• 自主神经失衡：表现为体位性心动过速、血压异常等。

尽管过去二十年已有研究提示 ME/CFS 患者存在代谢缺陷、免疫功能异常、肠道微生物群失衡和神经炎症等特征，但不同研究之间结果往往缺乏一致性，尚未形成普适性的分子模型。这一现象说明单一组学难以解释疾病复杂性，需要跨层级的系统性研究。

人工智能（AI），特别是深度学习，近年来在医学影像、基因组学和药物发现等领域取得了突破。研究人员提出利用 AI 的多模态整合能力，将多组学与临床数据相结合，从而全面捕捉 ME/CFS 的潜在分子模式。这不仅有助于诊断与分型，还可能揭示关键病理通路，推动个体化医疗的发展。

结果

多组学整合框架的构建与验证

研究人员建立了一个跨学科数据平台，收集了转录组、代谢组、免疫表型以及临床表征等多层信息。通过深度神经网络与特征选择算法，模型能够在高维噪声中提炼出疾病相关信号。

• 模型表现：在训练队列中准确区分 ME/CFS 患者与对照，并在独立验证队列中保持良好表现。
• 泛化能力：无论人群背景还是采样方式不同，模型均展现出稳健性。

分子特征及其与临床表型的关联

模型识别出多个关键生物通路：

• 能量代谢异常：线粒体能量生成受损，提示患者存在慢性能量供应不足。
• 免疫功能紊乱：T 细胞、自然杀伤细胞功能受损，炎症因子水平升高，显示免疫系统处于长期激活与耗竭的双重状态。

• 神经相关信号：神经炎症相关通路被反复识别，与认知功能下降密切相关。
• 肠道代谢物失衡：部分短链脂肪酸及氨基酸代谢物显著异常，可能影响免疫与神经功能。

这些特征不仅与患者症状高度吻合，还与临床评分（疲劳程度、认知障碍严重性等）呈显著相关性。进一步聚类分析显示，ME/CFS 患者可被分为若干分子亚型，例如代谢障碍主导型、免疫失衡主导型等。

潜在治疗靶点的发现

通过网络分析与因果推断，研究人员提出了一系列可能的干预节点：

• 能量代谢相关酶类，可作为代谢调节药物的切入点；
• 炎症介质和免疫检查点分子，提示可探索免疫调节疗法；
• 与神经传导相关的分子因子，可能为改善认知功能和自主神经症状提供新方向。

这些发现为药物再利用提供了理论基础，例如某些代谢调节剂或抗炎药物可能被重新用于 ME/CFS 治疗。

讨论

研究人员提出的 AI 驱动多组学框架，在复杂疾病研究中展现出显著优势：

• 整体性：突破了单一组学研究的局限，从系统层面刻画疾病全貌；
• 可解释性：通过特征重要性分析，揭示与临床症状相关的分子机制；
• 临床应用潜力：识别的分子特征可望发展为诊断或预后生物标志物；
• 跨病种可推广性：该框架可应用于其他异质性强的慢性疾病，如长期新冠、系统性红斑狼疮等。

然而，该研究也存在局限性。例如，样本量仍需进一步扩大；不同种族和地理人群是否适用需更多验证；因果关系仍需通过功能实验来确证。未来结合纵向随访数据与干预实验，将有助于更深入理解疾病机制。

总体而言，本研究不仅为 ME/CFS 的诊断与治疗提供了新思路，还展示了 AI 在多组学整合与复杂疾病机制研究中的强大潜力。这种方法为探索精准医疗提供了范例，可能最终惠及全球数百万 ME/CFS 患者。

整理 | DrugOne团队

参考资料

Xiong, R., Aiken, E., Caldwell, R. et al. AI-driven multi-omics modeling of myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome. Nat Med (2025).

https://doi.org/10.1038/s41591-025-03788-3

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