各种疾病中肠道菌群的微生物组特征，包括人们熟知的群落结构的改变，使得肠道菌群被认为可作为疾病表型、预后和治疗反应的生物标记物，肠道菌群—宿主的相互作用亦可望成为未来诊断和治疗的新靶标。人们甚至预测未来5-10年，以肠道菌群为代表的微生物组将成为精准医疗的一个重要组成部分。近年来，我们围绕人体健康与疾病问题，发展了一系列的肠道微生物组学分析的生物信息学方法和工具，包括运用深度学习等人工智能方法对微生物组高通量测序的数据挖掘，在寻求肠道菌群定量分析、调控运用于精准医疗问题上进行了有益的探索。我们完成的工作涉及IBD、IBS、自闭症、抑郁症、脑卒中等疾病相关以及衰老的肠道菌群与临床诊疗关联研究，体现了人工智能方法进行数据挖掘的重要作用，也表明肠道菌群的微生物组特征作为疾病表型、预后和治疗反应的生物标记物的良好前景。同时，我们也发现这一问题面临的复杂性与挑战，尤其是菌群变化与宿主疾病或微生态的相互作用以及因果关系的认识。我们认为，运用人工智能的大数据挖掘，定量分析和精确调控肠道菌群对未来精准医疗的发展具有值得期待的前景，但同时还任重而道远。