武国敏 高 群^*

安徽医科大学附属宿州医院

摘要(Abstract)：

目的探讨胆管结石复发患者的胆汁微生物组特征，并构建复发风险预测模型。方法前瞻性纳入接受ERCP治疗的胆管结石患者120例，根据随访结果分为复发组（n=38）和非复发组（n=82）。采集胆汁样本行16SrRNA测序，比较两组微生物多样性及差异菌属，并基于关键菌群构建机器学习预测模型。结果复发组α多样性显著降低（Shannon指数2.41±0.52vs3.08±0.61，P<0.001），β多样性存在明显分离（P<0.01）。复发组Enterococcus、Klebsiella、Escherichia-Shigella丰度升高，而Lactobacillus、 Faecalibacterium降低（均P<0.05）。基于关键菌属构建的XGBoost模型在训练集和验证集AUC分别为0.88和0.85。结论胆管结石复发与胆汁微生物组失衡密切相关。基于胆汁微生物特征构建的预测模型具有较好的判别能力，可为胆管结石术后复发风险评估提供新的工具。

关键词(KeyWords)：

胆管结石复发；胆汁微生物组；16SrRNA测序；机器学习；预测模型

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