《Climate Smart Agriculture》：Integrating molecular diagnostics and artificial intelligence in chronic microbial disease
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慢性微生物疾病多由生物膜形成导致，传统诊断方法存在时效性和精准度不足的问题。分子诊断技术如PCR、CRISPR、微阵列及Lab-on-a-Chip显著提升了检测速度和准确性，而AI与大数据分析则通过整合多维度数据优化疾病预测和个性化治疗。研究强调需加强技术转化与临床验证以实现WHO推荐的ASSURED标准诊断方案。
作者：Bandita Dutta, Rina Ray Ray
印度西孟加拉邦哈林加塔市Maulana Abul Kalam Azad科技大学生物技术系
摘要
慢性微生物疾病通常由生物膜的形成驱动，由于其复杂的诊断机制、抗性机制以及漫长的病程，给全球健康带来了持续的负担。传统的诊断方法耗时较长，往往无法实现早期、准确的检测和预后预测。近年来，分子诊断技术（包括PCR、杂交技术、下一代测序和基于CRISPR的检测方法）取得了显著进展，使得病原体和抗性标志物的检测变得快速、无创且高度敏感。基因组学、蛋白质组学和代谢组学等“组学”技术为疾病机制提供了更深入的见解，有助于制定个性化的治疗策略。此外，人工智能（AI）和大数据分析的结合增强了复杂分子数据集的解释能力，实现了模式识别、风险预测和定制化治疗决策。
引言
慢性疾病（CD）目前是几乎所有国家成年人死亡的主要原因，且全球范围内这类疾病的发病率呈上升趋势。关于慢性疾病的定义尚未达成共识，但普遍认为慢性疾病具有长期性且通常无法治愈。大多数由微生物引起的慢性疾病，如慢性感染性心内膜炎、慢性阻塞性肺病（COPD）、炎症性肠病（IBD）、慢性肾病、囊性纤维化和结核病，都是与生物膜相关的疾病，其致病菌包括金黄色葡萄球菌（Staphylococcus aureus）、铜绿假单胞菌（Pseudomonas aeruginosa）、肺炎链球菌（Streptococcus pneumoniae）和结核分枝杆菌（Mycobacterium tuberculosis）。这些疾病的慢性特征主要归因于微生物形成生物膜的能力，生物膜增强了它们的生存能力、持久性和对宿主免疫反应及抗菌治疗的抵抗力[1]。
病程长、症状持续的慢性疾病是全球主要的死亡原因之一。这类疾病不仅对老年人构成健康威胁，也对年轻人构成威胁，世界卫生组织（WHO）将其列为全球主要的死亡原因之一。慢性疾病的进展会加重患者的多种健康问题并引发并发症，从而降低生活质量[2]。随着抗菌药物耐药性的出现，慢性微生物疾病变得更加严重。
作为重大的全球公共卫生问题，慢性疾病的负担日益加重，因此迫切需要采取早期检测措施。慢性疾病的管理应包括及时查明病因、风险预测、病情监测和早期治疗。
为了有效管理慢性疾病，必须准确诊断特定病原体及其感染程度，并对其可能的病程及治疗反应进行评估。
目前，由于多种原因，慢性疾病的诊断和预后面临技术挑战。诊断难点包括症状表现复杂、难以区分器质性和功能性病因，以及需要长期的管理策略。此外，医疗资源的获取、治疗成本以及患者对治疗计划的依从性也是重要障碍。而慢性疾病的预后预测则因其复杂、不可预测和多变的特点而变得困难。与具有明确生命周期的急性疾病不同，慢性疾病病情可能波动较大，受多种因素影响，难以准确预测其进展和影响。误诊可能会阻碍适当的治疗，导致对疾病严重程度或持续时间的判断不准确，从而引发更严重的并发症、减少治疗选择并恶化长期预后。
本文综述了当前用于慢性疾病诊断和预后的工具及新兴技术，强调了基于AI的精准医疗在通过早期检测、个性化治疗和更好的疾病管理方面改善患者预后的潜力。
与生物膜相关慢性感染检测的挑战
大多数与生物膜相关的感染都是慢性的，通常发生在局部感染部位（如植入物）。长期暴露于生物膜可能导致各种亚临床感染的发展，进而引发败血症和菌血症[1]。COPD常常被误诊，许多患者直到疾病晚期才得到诊断[2]。活检和结肠镜检查是检测炎症性肠病的常用诊断方法[3]。
疾病控制中的分子诊断
分子生物学时代始于2001年2月，当时发布了首个人类基因组草图（国际人类基因组测序联盟2001）。基因组草图发布后，人们面临更多挑战，需要开发新技术或改进现有技术，以实现更强大、更经济、更快速和更高通量的基因修饰分析[15]。变性高效液相色谱（DHPLC）是一项先进的技术。
微生物疾病诊断中的杂交技术
杂交技术主要用于利用DNA和RNA进行微生物的鉴定和特征分析。传统的探针杂交技术已被改进为荧光原位杂交（FISH），该技术无需培养临床样本即可快速、特异性地检测细菌病原体[18]。FISH可100%敏感地检测由铜绿假单胞菌（P. aeruginosa）、金黄色葡萄球菌（S. aureus）和流感嗜血杆菌（H. influenzae）引起的急性肺部感染。
基于CRISPR的诊断在生物医学领域的应用
基于CRISPR的诊断技术在生物医学应用中得到了广泛应用，尤其是在检测与非传染性和传染性疾病相关的核酸生物标志物、检测遗传疾病的突变和缺失方面。此外，该技术也用于小分子和蛋白质的检测。
微生物疾病分子预后的微阵列技术
寡核苷酸微阵列结合PCR扩增可用于检测rRNA ITS区域，从而识别炭疽杆菌（Bacillus anthracis）[22]。通过分析真菌rRNA基因中的ITS位点，可以鉴定致病酵母和霉菌[23]。通过对中性粒细胞减少患者的临床样本进行检测，利用DNA微阵列识别出14种真菌病原体。
芯片实验室（LOC）技术（用于诊断和预后
芯片实验室技术是一种将多种DNA测序或生化检测方法集成到单个芯片上的小型设备。近年来，LOC被用于诊断慢性生物膜感染的皮肤伤口，并测试创新治疗方法。作为一种易于使用、低成本、自动化的即时检测技术，LOC在慢性疾病（包括COPD、糖尿病、慢性呼吸道疾病（CRD）和慢性肾病）的诊断中需求日益增长。
AI和大数据对分子诊断和预后的影响
AI和大数据正在改变慢性微生物疾病的分子诊断和预后方法，使诊断更加快速、准确和个性化。AI算法能够分析复杂的分子数据（包括基因组信息、患者病史和治疗反应），以识别模式并预测疾病进展或治疗结果。这有助于实现更早、更准确的诊断，改进治疗策略并改善患者预后。
关键深度与转化研究
尽管分子诊断和AI辅助分析系统取得了快速进展，但将其转化为临床可用的工具仍存在不平衡。高影响力的评估不仅需要总结技术进步，还需要批判性地评估其相对性能、操作限制和实际可行性。AI与PCR、基于CRISPR的检测技术、微流控免疫检测等分子检测方法的结合至关重要。
结论
慢性疾病具有复杂性，难以及时诊断并采取正确的预后措施。WHO推荐了ASSURED（经济实惠、敏感、特异性强、用户友好、快速、无需设备且易于实施的）技术用于慢性疾病的诊断，这些技术通过实施分子预后措施得以实现（见表4）。了解生物膜形成过程的遗传和分子机制有助于...
作者贡献声明
Bandita Dutta：撰写——审稿与编辑；Rina Ray Ray：监督与概念构思。
未引用文献
[53]
利益冲突声明
作者声明没有已知的可能影响本文工作的财务利益或个人关系。
致谢
第一作者感谢印度政府科技部提供的DST-INSPIRE（科学和技术部——激励科学研究创新计划）奖学金。
