包括溃疡性结肠炎 (UC) 和克罗恩病 (CD) 在内的炎症性肠病 (IBD) 的患病率在全球范围内迅速增加，估计影响了 680 万人。这种激增带来了巨大的经济负担，CD 和 UC 患者的年度医疗费用分别超过 12,000 美元和 7,000 美元。根据个体因素定制药物选择可能会降低这些成本并改善患者的治疗结果。
与西方生活方式相关的因素，如城市化、高动物蛋白摄入、超加工食品和纤维消耗减少，都与 IBD 发病有关。肠道微生物多样性也发挥着关键作用，与城市人口相比，农村社区表现出更丰富的微生物丰富度。了解这些环境和微生物的影响对于制定预防策略至关重要。
尽管科学取得了重大进展，但 UC 和 CD 的确切原因仍然难以捉摸。遗传学、免疫失调、肠道微生物群改变和环境因素之间复杂的相互作用导致了疾病的发展。当前的免疫抑制治疗方案需要更加个性化的方法。
精准医学领域为个性化 IBD 治疗带来了希望。我们可以通过分析个体遗传、免疫学和微生物特征来预测治疗反应并优化治疗选择。这种“多组学”方法与机器学习相结合，是解锁新治疗目标和改善患者治疗效果的关键。
这篇综述深入探讨了 IBD 的遗传、免疫和微生物驱动因素，强调了治疗反应的潜在预测标记。我们探索机器学习驱动的生物信息学和协作研究的原理，为 IBD 的未来精准医疗策略铺平道路。通过采用个性化方法，我们可以为患有这种慢性病的患者开启更光明的未来。
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