房静远教授指出，临床中因消化系症状就诊的患者约占到了内科疾病总量的三分之一，因此消化系疾病的防治不仅关乎个体健康，更对公共卫生体系构成重要影响。房教授强调，近年来我国消化系统疾病谱发生了显著变化，传统的感染性疾病如病毒性肝炎、幽门螺杆菌感染相关胃炎、胃癌等发病率呈下降趋势，而与代谢综合征密切相关的非酒精性脂肪性肝病、炎症性肠病以及结直肠肿瘤等疾病的发病率则持续攀升。这种变迁与现代人高热量、高脂肪、低纤维的饮食结构以及久坐少动的生活方式密切相关。

以大肠癌为例：美国近二十年、尤其近十年来，大肠癌总体发病率明显降低，唯独早发性大肠癌（EOCRC，首次确诊年龄小于50岁）发病率明显升高，学界公认这与饮食密切相关，其中油炸食品等“闻起来香”的高脂食物带来的营养成分改变是重要的致病因素，我国也呈现了同样的趋势。此外，饮食因素还与肠脑互动异常等功能性胃肠病、消化心身疾病相关——如食用豆制品过多引起腹胀；膳食纤维则有助于肠道黏膜屏障修复，因其可经菌群发酵产生短链脂肪酸。

房教授进一步谈到，饮食习惯改变之外，药物应用乃至免疫因素的“免疫重编程”失衡，也使得自身免疫性疾病相对增多。他强调，食物谱的改变驱动疾病谱的变化，关口前移、重心下沉、治病于未然，应是消化科医生今后重点关注的内容。

此外，房教授指出，消化系统的罕见病种类很多，其中有不少疾病实际并不罕见，只是尚未得到临床足够的重视，临床工作中也缺少针对性的排查，因此消化科医生需要学习掌握消化罕见病相关知识，在临床工作中重视罕见疾病的诊治，有条件的单位与医生应当积极参与消化罕见病相关的基础与临床科研工作，共同提升该领域的整体诊疗水平。

谈及科技进步对消化疾病研究的影响，房静远教授首先谈到AI。他表示，AI已无处不在，不仅正在改变医生的行医行为，也改变了就医习惯——不少患者就诊前已通过AI了解疾病的大致情况与治疗方案，并有意无意地反映到就医过程中，甚至向医生提出各种要求，医生应正确看待这一现象。在房教授看来，AI能够就一类症状做出综述、罗列可能的诊断，也能排列组合出海量数据，但要其评价哪种治疗手段更优、在诸多选项中甄选出最优与次优方案，AI很难做到，即便选出也大多不靠谱，AI的评述能力在相当长的时间内无法与医生相比。但不可否认的是，AI已在帮助人们梳理、处理复杂的海量数据方面发挥了重要作用。

谈及微生态，房教授介绍，有学者认为95%以上的疾病都与微生态有关，此种说法或许夸张，但微生态与众多疾病相关确是事实——肠道微生态甚至被认为是人体的一个“特殊器官”：它本不属于人体宿主的细胞，却又寄生于人体之内，是一个十分特殊的环境因素。如今学界越来越重视这一领域，某些疾病的发生、进展、治疗应答与预后，都能从微生态层面获得解释与帮助，已成为当前研究热点，各种组学分析手段的应用亦不鲜见。房教授同时指出，要将这些成果真正应用于慢性重大消化系疾病的诊断、治疗与预防，仍有诸多困难，但方向明确且重要，广大临床医生与学者正持续为此努力。

微生态研究是仁济医院消化肿瘤团队自2010年起关注的重点。房教授解释了相关概念，肠道微生态指肠道微生物及其代谢产物；而“稳态”，涵盖肠道微生态以及周围的黏膜屏障、免疫屏障等，范畴更大。谈及研究路径，房教授表示，临床医生开展微生态相关研究工作，应从临床困惑与挑战出发，逐步凝练科学问题：先观察某一临床表型、某一治疗手段是否有效与微生态有无关联，以组学技术初筛，再以低通量手段验证——但这仅说明相关性；其后须验证因果关系，开展动物实验，施加或去除某一因素、设置对照、长期随访，乃至开展人体干预性研究。他强调，人体干预研究是微生态研究的重中之重：若不能完成这一步，研究成果真正应用于临床便是一句空谈。

房教授认为，标志物研究相对于以微生态为靶点的干预研究而言要简单一些，亦可作为切入方向。在方法学层面，房教授特别提醒了几方面需注意的问题：

其一，须警惕污染问题——当下许多文章声称众多疾病与微生态相关，其中相当一部分或许根本就是实验操作中污染所致，如组学建库或扩增环节引入的杂菌，研究者务必审慎甄别；

其二，须重视微生物间的相互作用——无论研究肥胖等代谢性疾病还是肿瘤，微生物彼此影响、并非单独发挥作用，如其团队正在探索的真菌与细菌间的相互作用。

此外，房教授认为该领域还需更多借力AI与多组学研究，并充分利用公共数据库——目前国内在此方面尚存困难，例如使用UK Biobank等国际数据库需专门申请，我国对人类遗传资源库建设的日益重视将有力推动这一工作，同时也应借鉴国外先进的理念、技术与手段，多方协作。

最后房教授总结道，幽门螺杆菌根除防治胃癌是微生态（广义）干预研究的成功范例，而肠道微生态方向的干预研究目前仍十分欠缺，包括仁济医院团队在内，学界正在积极尝试，以期让微生态研究真正走向临床、惠及患者。