精准预测用药反应

基于发现的菌群规律，团队构建了精准预测用药反应的机器学习模型，实现了对“治疗4周后能否快速缓解”的高精度预测，结果显著优于传统临床特征模型。

基于发现的菌群规律，研究团队将前沿组学发现转化为服务临床应用的智能化工具，构建了精准预测用药反应的机器学习模型，成功实现了对“治疗4周后能否快速缓解”的高精度预测，结果显著优于传统临床特征模型。

科学家破解绝经激素治疗“应答之谜”2026年11月05日01:25中国科学报本报讯（记者张思玮通讯员傅谭娉）中国科学院院士、北京协和医院妇产科学系主任朱兰，北京协和医院妇产科学系副主任陈蓉团队联合武汉华大生命科学研究院，通过多中心前瞻性队列研究，首次绘制了女性身体多处部位的微生物环境变化对绝经激素治疗的动态全景图，系统揭示治疗前肠道、阴道菌群分型对激素疗效发挥的关键作用，构建了精准预测用药反应的机器学习模型，为绝经激素治疗从“经验性用药”跨入“微生态精准个体化诊疗”提供了重要科学依据。

11月3日，中国科学院院士、北京协和医院妇产科学系主任朱兰，北京协和医院妇产科学系副主任陈蓉团队联合武汉华大生命科学研究院通过多中心前瞻性队列研究，首次绘制了女性身体多处部位的微生物环境变化对绝经激素治疗（MHT）的动态全景图，首次系统揭示治疗前肠道、阴道菌群分型对激素疗效发挥的关键作用，构建了精准预测用药反应的机器学习模型，为绝经激素治疗从“经验性用药”跨入“微生态精准个体化诊疗”提供了重要科学依据。

基于发现的菌群规律，研究团队将前沿组学发现转化为服务临床应用的智能化工具，构建了精准预测用药反应的机器学习模型，成功实现了对“治疗4周后能否快速缓解”的高精度预测，结果显著优于传统临床特征模型。

基于发现的菌群规律，团队构建了精准预测用药反应的机器学习模型，实现了对“治疗4周后能否快速缓解”的高精度预测，结果显著优于传统临床特征模型。

科学家破解绝经激素治疗“应答之谜”2026年11月05日01:25中国科学报本报讯（记者张思玮通讯员傅谭娉）中国科学院院士、北京协和医院妇产科学系主任朱兰，北京协和医院妇产科学系副主任陈蓉团队联合武汉华大生命科学研究院，通过多中心前瞻性队列研究，首次绘制了女性身体多处部位的微生物环境变化对绝经激素治疗的动态全景图，系统揭示治疗前肠道、阴道菌群分型对激素疗效发挥的关键作用，构建了精准预测用药反应的机器学习模型，为绝经激素治疗从“经验性用药”跨入“微生态精准个体化诊疗”提供了重要科学依据。

11月3日，中国科学院院士、北京协和医院妇产科学系主任朱兰，北京协和医院妇产科学系副主任陈蓉团队联合武汉华大生命科学研究院通过多中心前瞻性队列研究，首次绘制了女性身体多处部位的微生物环境变化对绝经激素治疗（MHT）的动态全景图，首次系统揭示治疗前肠道、阴道菌群分型对激素疗效发挥的关键作用，构建了精准预测用药反应的机器学习模型，为绝经激素治疗从“经验性用药”跨入“微生态精准个体化诊疗”提供了重要科学依据。