近期，来自西湖大学郑钜圣、中山大学陈裕明、南方医科大学珠江医院周宏伟与团队近期在Diabetes Care发表一项重要研究Interpretable Machine Learning Framework Reveals Robust Gut Microbiome Features Associated With Type 2 Diabetes，纳入3个中国队列（1个发现队列+2个验证队列），通过可解释的机器学习方法，鉴定出与2型糖尿病（T2D）显著相关的核心肠道菌群特征，并基于该特征构建了与T2D风险显著相关的菌群风险评分（MRS）。研究进一步探究了MRS与未来血糖升高之间的潜在因果关系，并鉴定了与其相关的血液代谢物、肥胖和饮食因素。这些发现提示，该菌群特征或可作为T2D的诊断和治疗干预靶点，对于研究肠道菌群与T2D的关系以及开发新疗法具有重要意义。