在过去，临床医学针对肺部等器官末期疾病并无太过有效的治疗方法。不过，随着器官移植技术的问世及普及，为末期疾病患者提供了一种全新的治疗方法，即器官移植。不过，器官移植并非“万金油”，它同样也存在许多局限性。

　　再生医学网获悉，近日，来自维也纳医科大学等机构的科学家们通过研究发现，对肺部微生物组进行详细地分析或能用来预测未来机体肺部功能的改变。

　　目前研究人员利用机器学习手段成功发现，肺部移植后肺部中某些微生物组图谱或能提供一些预后信息，这种方法或能帮助研究人员预测肺部功能未来所发生的改变，从而就有望帮助早期识别处于风险之中的患者。在肺部移植术后的5年内，CLAD影响着高达50%的肺移植患者的健康。此外，此前患者的疾病或许也决定着其移植后肺部的微生物组特性。

　　研究者Knapp表示，我们对78名进行肺部移植的患者进行研究后揭示了其下呼吸道的环境如何随着时间发生改变，并不断适应新的宿主，比如我们调查了哪些细菌、哪些免疫细胞以及哪些代谢产物会存在，以及这些参数如何在新宿主中发生改变。

　　研究者表示，肺部微生物组会不断变化直至最终受体特异性因素能长期决定微生物组，比如年龄、性别以及潜在的疾病等；此外，研究者还发现，某些在移植前就普遍存在于一些肺部疾病（比如囊性纤维化）中的细菌或许能够在肺部移植后进入到健康肺部并不断定植；这或许意味着，异体移植受体此前的状况或许就能决定肺部移植后期肺部中微生物组的特性。

　　使用基于对多组学数据分析的机器学习形式的人工智能技术，或许就能帮助研究人员预测肺部功能所发生的改变，这些多组学数据不仅包括微生物组、还包括脂质组（脂质组分）、代谢组（细胞的代谢组件）和临床参数。因此，研究者的计算分析结果表明，某些微生物组特性或许就能提供相关的预后信息。

　　肺移植技术虽然已经较为成熟，但同样也存在许多局限，比如：移植后可能会出现肺部功能恶化现象，甚至还会出现排异反应。对此，再生医学网表示，随着该项研究成果的问世，相信将有助于解决上述存在的问题，从而提升器官移植术的成功率。