微生物组具有服务疾病诊治与生态监控的巨大潜力，但是其影响因素错综复杂。如何通过菌群检测实现快速精准的疾病诊断呢？中国科学院青岛生物能源与过程研究所单细胞中心发明了基于菌群大数据搜索的疾病检测方法，为此共性问题提供了原创的解决方案。该工作于3月17日在线发表于mSystems（美国微生物学会会刊）。
作为与生俱来、无处不在的“小伙伴”，微生物组与人体、环境的健康有着千丝万缕的关联。同时，菌群检测具有非侵入性、可量化、可预警等优势。因此，如何用菌群来判断和识别人体或环境的健康状态，一直是精准医学和大健康的热点问题之一。但是，作为一种疾病诊断手段，菌群面临着三个关键的挑战。
首先，“漏诊”问题：现有的检测手段通常只针对特定疾病，并依赖于该疾病已知的标识微生物来构建检测模型。然而很多疾病尚无明确标识物，而且同一种疾病在不同人群中的生物标识物种经常不尽一致，因此难以普适性地判断待检样本是否健康。其次，“误诊”问题：同一种生物标识经常与多种疾病相关联，导致难以准确地分辨具体的疾病类型。此外，由于元基因组数据的极端高通量、高度异质性、多种测序平台共存等特点，菌群诊断模型的构建、训练和更新，均具有突出的挑战性。
针对上述关键问题，副研究员苏晓泉带领的单细胞中心组群生物信息研究组，利用前期开发的微生物组搜索引擎MSE(MicrobiomeSearchEngine;