新生儿黄疸是指新生儿时期，由于胆红素代谢异常，引起血中胆红素水平升高，而出现以皮肤、黏膜及巩膜黄染为特征的病症，是新生儿中最常见的临床问题。早期识别新生儿黄疸(NJ)似乎是必不可少的，以避免胆红素脑病和神经系统后遗症。肠道菌群和代谢物之间的相互作用在生命早期起着重要作用。目前尚不清楚肠道菌群和代谢物的组成是否可以作为NJ的早期指标或帮助临床决策。本研究共涉及196名新生儿，并对肠道微生物组-代谢组进行了两轮“发现-验证”研究。运用机器学习、因果推理、临床预测模型评价等方法，评估肠道菌群和代谢物对新生儿黄疸(NJ)分类的意义，以及相应临床变量与NJ之间的潜在因果关系。在发现阶段，通过肠道微生物组-代谢组关联分析确定nj相关的肠道微生物群、网络模块和代谢物组成。nj相关肠道菌群与胆汁酸代谢物密切相关。通过Lasso机器学习评估，我们发现肠道细菌与胆汁酸代谢异常有关。

 

机器学习-因果推理方法揭示肠道细菌通过影响胆汁酸代谢影响血清总胆红素和NJ。NJ相关肠道胆汁酸是潜在的NJ生物标志物，基于这些生物标志物构建的临床预测模型具有一定的临床效果，该模型可用于疾病风险预测。

 

在验证阶段，发现肠道代谢物可以预测NJ，机器学习-因果推理方法显示胆汁酸代谢物通过影响总胆红素含量来影响NJ本身。肠道胆汁酸代谢物是NJ的潜在生物标志物。通过将机器学习-因果推理方法应用于肠道微生物组-代谢组关联研究，我们发现了nj相关的肠道细菌及其网络模块和胆汁酸代谢物组成。确定肠道细菌和胆汁酸代谢物在NJ中的重要作用，可预测NJ的发生风险。