与饮食和生活方式相关的疾病，如肥胖和功能性胃肠道疾病(FGIDs)，是世界范围内正迅速出现的健康问题。研究的重点是通过面对面认知行为疗法和生活方式的改变来治疗功能性胃肠道疾病，重点是饮食调节和药物干预。然而，关于根据基因单核苷酸多态性（SNP）和肠道微生物组标记的数字化治疗指导功能性胃肠道疾病相关症状的生活方式和饮食调节的有效性，以及根据这些标记的组合对疾病组或结果进行建模，目前还缺乏研究报告。
本研究的目的就是试图利用人口统计学数据、基因数据和基线微生物组数据，对有功能性胃肠道疾病症状的受试者与没有功能性胃肠道疾病症状的受试者进行建模。此外，研究的目标是在数字疗法治疗项目中，与基线症状严重程度相比，受试者体重减轻5%或以上时，对功能性胃肠道疾病症状严重程度的变化进行建模。
方法：对名在DigbiHealth个性化数字化治疗项目中体重减轻5%或以上的成年人进行回顾性调查，了解其功能性胃肠道疾病和其它共病症状的变化。功能性胃肠道疾病亚组在项目开始时和成功实现体重下降5%后，对其症状严重程度进行1到5级的评分。在干预过程中，包括饮食和锻炼在内的生活方式改变的个性化指导由真人和数字教练提供。将自述6种功能性胃肠道疾病(肠易激综合征、腹泻、便秘、腹胀、胀气和痉挛)的亚组受试者(n=)的人口统计学数据、基因组数据和基线微生物组数据与未自述功能性胃肠道疾病的受试者(n=73)进行比较，并将其作为逻辑模型的变量。在线性回归模型中使用相同的变量分析症状严重程度减轻的总和与肠易激综合征、腹泻和便秘症状严重程度的减轻。
结果：肠道微生物类群和人口统计学特征是功能性胃肠道疾病状态的最强预测因子。实施的数字疗法方案有效地降低了89.92%的自述功能性胃肠道疾病用户的症状总严重程度，严重程度有非常显著的降低(威尔科克森符号秩检验，p=4.89e-17*)。基因组预测因子和微生物组预测因子的组合模拟了功能性胃肠道疾病症状的总严重程度和肠易激综合征症状严重程度的最佳降低效果，而腹泻症状严重程度和便秘症状严重程度的降低仅由微生物组预测因子进行模拟则效果最佳。
结论：通过基因组单核苷酸多态性（SNP）和基线肠道微生物组及其与受试者饮食和生活方式的相互作用，数字疗法方案可以有效减少功能性肠道疾病的症状。虽然还需要进一步的研究来验证，但人口统计学、微生物类群和遗传标记可以有效地为旨在将功能性胃肠道疾病受试者与无功能性胃肠道疾病受试者进行分类的模型和评估功能性肠道疾病患者症状严重程度减轻的模型提供信息。这里介绍的方法和模型可以很容易地用于研究遗传和肠道微生物组在疾病病因中起主要作用的其他共病。
如需要研究报告：《利用基因和肠道微生物组信号治疗功能性胃肠道疾病的数字疗法：一项初步回顾性研究的结果》（英文，共41页），请在本