ハイライト
- 腸内細菌叢と糞便代謝産物データを組み込んだマルチオミクスモデルは、伝統的な現象型モデルを大幅に上回り、体重減少とその後の再増加を予測する能力が著しく優れています。
- マルチオミクスアプローチは、カロリー制限期間中の臨床的に意味のある体重減少（≥5%）を予測するための曲線下面積（AUC）が0.95を達成しました。
- 基準値の予測因子として、N-アセチル-L-アスパルティック酸やビフィドバクテリウム・アドレセンティスなどの特定の腸内細菌が、両フェーズでの体重と体組成変化の共有マーカーとして同定されました。
- これらの知見は、基準値の生物学的シグネチャーが、体重再増加という一般的な課題に対処するための個別化された体重管理戦略の基礎となり得ることを示唆しています。
