阿波羅（APOLLO）是由愛爾蘭、法國和義大利科學家聯合構建的數字微生物庫，截至2025年2月包含247,092個計算模型，構成迄今最全面的人體微生物組計算模型集合。該資料庫通過機器學習技術系統分析微生物間相互作用及其對人體健康的影響機制，發現了與克羅恩病、帕金森病等疾病相關的關鍵代謝標誌物。研究團隊基於真實樣本構建了14,451個微生物群落模型，可預測個體微生物組與飲食、藥物及健康狀態的關聯，為個性化醫療方案開發提供數據基礎。
基本介紹
- 所屬領域：計算生物學
- 開發者：愛爾蘭/法國/義大利科學家
- 計算模型：247092個
- 技術套用：AI/深度學習算法
- 發布時間：2025年02月
- 期刊發表：《細胞系統》
研發背景,技術架構,核心功能,醫學套用,技術突破,數據開放性,
研發背景
該項目通過十年技術積累擴展形成，從初期AGORA項目的數百種微生物模型發展至覆蓋人體所有部位的完整體系。研究團隊整合了高通量測序技術與DNA存儲技術，單個樣本基因數據存儲密度可達6pg DNA存儲6GB基因信息。
技術架構
資料庫包含247092個計算模型，覆蓋人體微生物組全貌。通過代謝網路重建技術，每個模型整合了超過5300種代謝反應和1800個代謝物數據集。
核心功能
人工智慧算法系統解析微生物群落結構，可預測：
- 腸道菌群對3000餘種食物的代謝路徑
- 抗生素使用後的菌群重組模式
- 特定疾病狀態下的特徵代謝物生成
醫學套用
資料庫已識別出：
- 克羅恩病患者特有的12種短鏈脂肪酸異常波動模式
- 帕金森病早期診斷相關的5種神經遞質前體代謝標誌物
- 兒童營養不良評估的7項微生物代謝指標
技術突破
相較於傳統研究方法，該資料庫：
- 將微生物相互作用預測準確率從63%提升至92%
數據開放性
研究團隊建立了分級共享機制：
- 基礎模型集向全球科研機構開放
- 疾病專項模型需通過倫理審查獲取
- 個性化預測模型實行付費訂閱制
