李景南教授首先分享了参加本次DDW大会的总体感受：“今年非常荣幸能参加在芝加哥举办的DDW盛会。通过这个会议，我们可以看到学术的整个前沿，了解到消化领域的最新进展。”他指出，本次会议历时三天，内容丰富，聚焦在消化、内镜以及动力、肠道微生态、功能性疾病和肿瘤筛查等诸多热点问题。

“这是一个很好的学术交流平台，云集了来自世界各地的顶尖专家学者，”李教授表示，“通过这几天的学习，了解到各个领域的最新进展，也期待这些前沿进展能落地国内，促进我们国家消化研究和临床的进步，不断和国际接轨，最终造福广大患者，让我们的患者能体验到世界一流的诊疗水平。”

李景南教授本人的研究方向长期聚焦于肠道微生态与炎症性肠病。本次大会上，他专门参加了多场有关肠道微生态前沿进展的学术论坛，其中多项报告引起了他的强烈共鸣。

李教授重点分享了一项利用机器学习探索肠道微生态与克罗恩病（CD）发病关系的研究。该研究选取了来自澳大利亚、中国等不同地区的CD患者，通过机器学习建立模型，用于预测饮食、肠道微生态与炎症性肠病，尤其是CD发病过程之间的关联。

“这个研究给我们提供了很好的思路，”李教授解读道，“肠道微生态中的一些有害细菌，比如具核梭杆菌（Fusobacterium nucleatum），它不仅和结肠癌发生有关系，其实也参与了炎症性肠病，尤其CD的发生过程。而这些微生态的改变，和饮食习惯是密切相关的。”

李教授进一步指出，通过运用AI技术和采用大数据模型，研究者已经能够建立很好的预测手段——通过检测肠道微生态来判断个体是否具有CD的发病风险，并进一步探索如何通过饮食和生活习惯的改变来影响肠道微生态，从而预防和治疗炎症性肠病。

“这是非常新的一个理念，促进了我们对炎症性肠病发病的认知，最终也可以基于整个肠道微生态来对疾病的诊断和治疗提供新的思路。这些方向和我们课题组近期的方向非常相似，通过这些学习，我们能进一步促进我们的研究深入，最终也是希望能建立起我们国内的数据来用于病人的诊疗。”

附摘要全文：

克罗恩病（CD）病因复杂，由多种相互作用的因素共同驱动。既往研究受限于单中心设计及简单的二元对比模式，未能确立具有普适性的特征图谱，亦未能识别出可能驱动活动性CD发病的关键因素。本研究旨在跨越不同人群，识别出能够区分健康个体与CD患者的一致性微生物特征，并探究促成这一微生物模式形成的具体因素。

本研究对来自澳大利亚、中国香港及中国内地的249名克罗恩病（CD）患者和250名对照组受试者进行了粪便宏基因组测序；此外，针对其中265份肠道活检样本，还进行了配对的16S rRNA测序。研究收集了回顾性（涵盖早年生活及过去12个月）和前瞻性（基于3日饮食日记）的饮食数据。利用MaAsLin2和DESeq2工具，本研究鉴定了与CD相关的微生物物种、功能通路及细菌基因的差异性特征。随后，采用非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization）方法，基于上述特征对所有受试者进行了分层。CD患者的疾病活动度通过克罗恩病活动指数（CDAI）及粪便钙卫蛋白水平进行判定。研究利用置换多变量方差分析（PERMANOVA）来识别能够解释微生物群落变异的因素；并进一步采用基于距离的冗余分析（db-RDA）及中介效应分析，以探究微生物在上述因素与疾病活动度之间所发挥的中介作用。

在所有队列中，共有371项粪便特征在CD患者与健康对照组之间呈现出一致的改变。基于这些特征进行的无监督聚类分析将所有受试者划分为六个簇；这些簇共同构成了一个“从健康到CD”的连续谱系，其特征在于活动期CD患者（轻度和中度）的比例呈递增趋势，且这一谱系通过微生物多样性的显著下降及粪便钙卫蛋白水平的升高得到了验证（图1A）。上述聚类结果在活检样本（n=265）中也得到了重现（图1B）。PERMANOVA分析识别出31个显著影响因素，共解释了总变异度的10.3%，其中人口学特征、临床指标以及生命早期对加工食品的暴露是主要的影响因素。db-RDA分析结果提示，食品添加剂可能驱动了各聚类沿“从健康到CD”谱系发生迁移（图1C）。中介效应分析结果表明，具核梭杆菌（*Fusobacterium nucleatum*）在介导糖精对肠道炎症产生的促炎效应中发挥了作用（图1D）。