В рамках совместной работы Jackson Laboratory (JAX) и специалистов из Bateman Horne Center (Salt Lake City, Utah) применен ИИ‑инструмент BioMapAI, который объединил анализ кишечной микробиоты (метагеномика), метаболитов плазмы, показателей иммунитета, результаты анализов крови и данные клинических симптомов у 249 человек (153 пациентов и 96 здоровых).
Оценка охватывала симптомы, собранные из анкет: нарушения сна, усталость, головная боль, головокружение, боль и др. Модель позволила вычислить биомаркеры — те «сигналы», которые раньше были невидимы.
Результаты исследования
BioMapAI смог отличить пациентов с ME/CFS с точностью до 90%, что удивительно, учитывая: до сих пор надёжных лабораторных маркеров и не было. Д-р Дерья Унутмаз (Derya Unutmaz), профессор иммунологии JAX, отметила, что многие врачи вообще сомневаются в «реальности» этого состояния — мол, психологические корни.
Концентрация иммунных клеток, особенно MAIT-клеток, оказалась сильным предиктором тяжести симптомов, в то время как данные микробиома — главным образом предсказывали проблемы с кишечником, эмоциональные нарушения и сбои сна. Пациенты с ME/CFS также показали низкий уровень бутирата (важной жирной кислоты) и другие сдвиги: повышен триптофан, бензоат — маркеры микробного дисбаланса и воспаления.
Быстрое развитие болезни (меньше 4 лет) коррелировало с менее выраженными нарушениями. У тех, кто болен более 10 лет, — биосети сильнее «расстроены».
Значение исследования
Во‑первых, учёные открыли ранее недокументированные гены, которые взаимодействуют с PRMT5 (если говорим о другом проекте), но в контексте ME/CFS — выявили новые сигнатурные маркеры, объединяющие иммунитет, микробиом и метаболизм.
Во-вторых, стабильность этих маркеров (до ~80% точности) была подтверждена при проверке на внешних наборах данных — несмотря на различия в методологии сбора.
Почему это важно
Во‑многом потому, что животные модели в ME/CFS дают слабый конструкт — здесь же человек в центре. Это делает возможным вывод: кибер‑точную медицину реально приближать — через вмешательства в микробиом, метаболизм или образ жизни.
Д-р Джулия О (Julia Oh), сейчас — научный сотрудник, микробиолог в Duke University, говорит: «Микробиом и метаболом — динамичны. Это значит, возможны точечные изменения — питание, терапия, стиль жизни — тогда когда генетика молчит».
Кроме того, доступность датасета BioMapAI — открытый путь к новым исследованиям: машины, новые симптомы, новые болезни — всё в единой системе.
Коротко о сути и выводах
- Собраны данные 249 участников: пациенты с ME/CFS и контролёры.
- Использован ИИ‑метод BioMapAI, объединяющий многослойные данные (иммунитет, микробиом, клиника и др.)
- Точность диагностики — до 90%, внешние датасеты подтверждают достигнутые сигнатуры (~80%)
- Установлены дисбалансы: пониженный бутират, повышенный триптофан, активность MAIT‑клеток
- Более длительный стаж болезни — сильнее сбои биологических сетей
- Потенциал: диагностика, таргетированные вмешательства, создание «точной» терапии
Вывод: от «неопределённого» к видимому
Исследование — шаг к тому, чтобы ME/CFS и Long COVID перестали быть «невидимыми» заболеваниями без маркеров. Они становятся — реальными, измеримыми, диагностируемыми и, возможно, управляемыми. И это, я думаю, реально меняет правила игры: от синдрома усталости к комплексной, персонализированной медицине, где микробы в кишечнике много значат.
Литература:
AI-driven multi-omics modeling of myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome, Nature Medicine (2025). DOI: 10.1038/s41591-025-03788-3