Forschenden gelang es in einer Studie mit medizinischen Daten von mehr als 1.200 Personen, spezifische Mikrobiom-Signaturen zu identifizieren, die eine präzise Vorhersage der nicht-alkoholischen Fettlebererkrankung (NAFLD) ermöglichen. Bei den gefundenen Signaturen handelt es sich um spezifische Arten des Darmmikrobioms und um bakterielle Stoffwechselprodukte, die helfen können, NAFLD-Patienten von Nicht-NAFLD-Patienten zu unterscheiden. Sie erlauben die Abgrenzung zu anderen Erkrankungen und sind daher besonders geeignet für eine gezielte Diagnostik. Unterstützt durch maschinelle Lernmodelle erzielten die Forschenden mit den erhobenen Datensätzen eine Diagnosegenauigkeit von über 90 %.
Foto: Anna Schroll, Friedrich-Schiller Universität Jena
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