精准健康检测报告及解读

精准健康检测报告及解读

谷禾精准健康检测报告包含三个主要部分:肠道菌群、疾病风险、营养饮食

下面我们来详细解释报告是如何生成以及背后的技术和原理,以及如何解读报告。

参考数据集

我们首先使用24317例核心人群的肠道菌群基因测序数据构建了核心参考数据集,包括:

  • 标准化75000 OTU菌数据集
  • 203种人体及环境致病菌
  • 基因和代谢途径以及深度预测模型构建9000高维度特征

并对这些菌的特征序列进行详细物种注释。

这为我们对肠道菌群的构成和致病菌的检测奠定了基础,相较于目前的Greengene和SILVA132数据库的85%水平,我们的肠道菌群数据库涵盖了超过98%的人体肠道菌群。

基于这一标准化菌群特征参考数据集,我们进一步收集样本,并构建了如下样本人群队列

  • 4万例实测人群,2万例疾病人群,16万样本数据
  • 涵盖0~109岁人群,全世界5大洲70多个国家和地区
  • 超过100种疾病队列人群(100例以上/病)

模型构建及预测

谷禾对全部样本和来自临床的病例进行了数据清洗和整理,并通过深度特征工程结合已有的基因组、药物、代谢等信息提取和构建深度菌群特征。

对每种疾病、营养指标都采用包括深度学习和基于决策树的人工智能模型进行预测和分析。

为了获得稳定可靠的预测效果,我们在模型构建和样本选择上经过多次迭代更新,针对肠道菌群数据开发了一系列优化方法,最终达到极高的准确度。

 

健康总分

精准健康检测报告中首先给出了健康总分,总分100分,越高越好。

分值综合评估了菌群状况、疾病风险以及营养饮食的情况。存在疾病风险、有致病菌检出或饮食营养不合理都会降低健康评分。

健康总分的评价范围为:

健康人群的平均分为75分,目前人群最高分94分,低于60分表明至少存在一项疾病风险

>95:最健康

90~95:健康典范

80~90:很健康,针对性改善就好

70~80:健康但请注意生活方式和饮食

60~70:亚健康及营养饮食不合理

50~60:疾病高风险

40~50:疾病急需医疗关注

<40:多项疾病高风险,菌群严重破坏

肠道菌群构成

基因测序是直接对肠道菌群的16s进行测序,因而获得了极为准确和详尽的菌群构成特征。

通过对这些菌群数据的进一步分析,我们对肠道菌群部分给出如下结果:

  • 肠道菌群平衡状况
  • 菌群多样性
  • 有益菌
  • 有害菌
  • 菌群构成比例
  • 与疾病相关的菌异常状况检测

下图给出了主要的菌群状况评估:

说明:报告中的分值包括两种数值类型,一类是0~100的分值,另一类是0~1的分值。

其中0~100表示的是在人群中的分布水平,比如70表示位于人群70%的水平。

肠道菌群平衡是根据有害菌和有益菌的比例分布确定的。

其中有益菌主要为乳杆菌和双歧杆菌。

有害菌的定义如下:

目前的有害菌包括致病菌和条件致病菌,以及属内主要菌种为致病菌的属。为便于统计,我们在计算的时候统一按照属层级进行计算比例。下表是我们归属于有害菌的属。

另外报告中还会给出详细的主要菌属的丰度和人群分布情况。更加详细的数据表可以点击

下载完整菌群构成表

此外报告专门将常见益生菌和有益菌列出:

根据我们大量人群样本数据的统计和分析,我们从菌的层面提取了和不同疾病相关的菌,并监测其是否超标,超标标准为超出99%的人群或低于1%人群。

疾病风险评估

然后对每一种疾病分为病人和健康人两组队列,使用机器学习方法提取相关特征,使用深度神经网络进行模型训练,并在新样本人群中进行准确度的检验。

目前我们疾病风险检测部分包括16类主要疾病,根据疾病检测准确度和稳定性,我们将检测疾病的水平分为三个等级:诊断级、预防级和提示级。

最终报告中,疾病风险以0~1的分值出现,并根据分值分为不同的提示级别,见下图:

根据每种病的分值,0~0.3归为低风险,0.3~0.5评估为注意,0.5~0.7为中等风险,超过0.7为高风险。

目前报告中提供的疾病均经过大量病例样本检验并且准确率超过90%,虽然不作为疾病的诊断依据,但是其分值的高低仍然具有很强的指示作用。

如果您某种疾病的风险值低于0.3以下表明菌群状态提示疾病风险较低,不同身体条件和生活方式下会有0.05的波动。

如果您某种疾病的风险值位于0.3~0.5之间我们认为属于病前期阶段,通过饮食调理和相应的注意就可以降低风险。

如果您某种疾病的风险值位于0.5~0.7之间表明您可能患有该疾病或处于疾病风险阶段,我们建议您最好前往医院相关科室进行一下检查,如果不便前往医院也可根据建议先进行饮食调理和相应的注意,一般一个月后再进行一次检测查看疾病风险是否下降到正常范围,如果仍然较高甚至升高建议您最好前往医院复查。

如果您某种疾病的风险值超过0.7表明您有很大可能已患有该疾病,且分值越高表明风险越高。因此我们强烈建议您去医院进行相应检查并听从医生建议。

注意:本检测目前尚不属于医疗诊断,疾病分值作为提示,低分值不代表完全没有疾病,只表示风险较低,也可能存在一定的未检出。高分值只表示存在很大疾病风险,疾病的确诊和精确诊断需要通过进一步的医疗检查确认。

 

营养饮食及个性化食物推荐

根据谷禾大规模人群饮食和营养元素调查的数据,通过机器学习模型构建基于肠道菌群的营养饮食和微量营养物质的水平评估模型。

报告中量化了包括主要饮食成分、主要氨基酸以及维生素和微量元素的水平。

其中的分值为在人群中的分布水平,代表的是您的单项营养水平位于人群中的位置,一般最佳的营养分值为70左右,过高或过低都可能不均衡。

最佳的营养状况是各项营养水平相对一致,均衡是评判健康的主要标准。

上述营养指标根据我们对人群长达6个月的追踪发现,营养饮食的指标相对稳定,反应的是最近2周左右的一段时间平均的饮食摄入水平。

由于营养物质和微量元素随当日饮食会迅速变化,包括血液指标也会迅速改变,而肠道菌群反应的营养饮食状况受取样前一天的饮食的影响在15~30%左右,所以建议取样前一天尽量保持近期正常的饮食。

而营养指标的根本性改变通常需要改变饮食2周以上会有明显的变动,而维持该水准需要保持2个月以上的饮食习惯。

个性化饮食推荐表

基于上述检测的营养饮食指标和疾病风险状况,我们结合不同食物的营养成分构成使用机器学习和统计方法计算了每种食物的推荐指数,从-100到+100。

注:低于2岁以下婴儿,本食物推荐表仅做参考,也可作为母乳喂养妈妈的饮食参考。

以上报告版本为2018年3月v0.0.5版,疾病检测模型一般3个月左右会快速更新迭代一次以使用更大样本量来提升检测准确度和检出率。

2 comments so far

neatPosted on10:50 上午 - 5月 4, 2018

写的真专业,让人尊敬和信任的公司!

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