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该公司通过费力地收集大量人的粪便样本，包括健康人和患有各种疾病的人，在其自己编制的大型数据集上训练机器学习模型。样本内的微生物被分离、测序和编目，然后将这些数据与大量其他健康记录，包括血液测试、行为、药物等结合起来。机器学习是通过这种嘈杂的数据集进行分类的有效方式，它既能识别值得调查的模式，也能识别微生物中的"超级英雄"。

例如，某种菌株或功能类型的细菌可能在诊断结肠直肠癌之前的几年里在肠道中死亡。这种早期标志物很可能具有积极的治疗或预防作用。随着我们年龄的增长，我们的饮食发生变化，我们生病，我们服用抗生素，而微生物组开始消失。Persephone正试图凑齐所有正确的微生物，即根据数据训练出一套适合所有人的、协商一致的生物体，这是一种超级药丸，这是一种新的益生菌类别。

目前在市场上拥有的大部分是100多年前发现的遗留菌株，其中很多来自牛奶产品，这些并不是肠道微生物组的实际成员。Persephone分析了150种产品，只有29种菌株与健康的微生物组相重叠。所有这些菌株都是直接来自于人，而且是最近的，所以它们反映了现代饮食，以及其他方面。

关键词： 科学探索 Persephone将人类粪便用于探索和治疗肠道微生物组