南非科学家正在探索一种出人意料的新方法来检测世界上最致命的癌症之一：唾液检测。
威特沃特斯兰德大学（Wits University）悉尼布伦纳分子生物科学研究所的研究人员认为，口腔中生活的细菌可能为食管鳞状细胞癌提供重要线索。食管鳞状细胞癌是一种危险的癌症，会影响食管——即从口腔到胃部输送食物的管道。
他们的研究发现已发表在《通讯医学》（Communications Medicine）期刊上。
食管癌已被公认为最难诊断和治疗的癌症之一。在许多患者中，只有当吞咽变得非常困难时，疾病才会被发现。
当症状严重到需要寻求医疗帮助时，癌症通常已经发展到晚期。在那个阶段，治疗选择可能有限，医生可能只能提供减轻疼痛和不适的护理，而无法治愈疾病。
2020年，全球有超过60万人患上食管癌，超过54万人死于该病。大量病例发生在非洲和亚洲部分地区。
研究人员研究的这种癌症类型——食管鳞状细胞癌——在南非某些地区尤为常见，包括东开普省和夸祖鲁-纳塔尔省。
这种疾病特别令人困惑的是，许多患者在相对年轻的时候就患上它。威特沃特斯兰德大学的克里斯托弗·马修（Christopher Mathew）教授表示，患者的平均年龄约为50岁，近五分之一的患者在40岁之前就患上这种疾病。
几十年来，科学家们一直在努力完全理解为什么这种癌症在某些地区发生频率高，而在其他地区则不然。
研究人员知道，吸烟和大量饮酒会增加风险。与该疾病相关的其他因素包括生活在农村地区、教育水平较低，以及使用生物质燃料或烹饪和取暖产生的家庭烟雾。
然而，这些已知的风险因素仍然无法完全解释为什么疾病在某些地理区域聚集，或者为什么有些人没有明显暴露却会患上癌症。
这促使研究人员调查唾液中的细菌是否可能提供额外线索。
人类口腔含有数十亿细菌，统称为口腔微生物组。有些细菌有益并支持正常健康，而有些细菌在特定条件下可能导致疾病。
在新研究中，研究人员将食管鳞状细胞癌患者的唾液样本与健康个体的样本进行了比较。
利用基因测序技术和机器学习分析，科学家发现了癌症患者唾液中细菌模式的明显差异。
一种名为具核梭杆菌（Fusobacterium nucleatum）的细菌在癌症患者体内水平较高。这种细菌在早期研究中已被与其他几种癌症联系起来。
科学家创建了一个基于微生物组的模型，该模型利用唾液细菌模式来识别可能的癌症病例。有趣的是，该模型的表现优于仅基于临床信息和人口统计因素的模型。
然而，研究人员强调，这些发现并不能证明细菌导致了癌症。
陈文龙（Wenlong Carl Chen）博士解释说，细菌变化可能是因为食管内已经开始了疾病发展过程。
他将其比作堵塞的厨房水槽。当食管因癌症逐渐变窄时，细菌和其他物质可能开始在口腔和喉咙中以不同方式积聚。
即使细菌只是对疾病做出反应而不是导致疾病，这一发现仍然可能具有医学价值。
研究人员认为，唾液细菌模式可能有朝一日帮助医生更早地识别需要进一步检查的人。
目前，用于诊断食管癌的主要方法是内窥镜检查。在此过程中，医生将一根带有摄像头的柔性管插入食管，以寻找肿瘤或异常组织。
尽管有效，但内窥镜检查费用昂贵、侵入性强，并且在资源匮乏的社区并不总是容易获得。
简单的唾液或口腔拭子检测可能为识别高风险患者提供更便宜、更简单的第一步。
科学家表示，这种检测不会取代内窥镜检查，但它可以帮助医生决定谁应该更早地接受紧急专家护理。
这在医疗资源有限的农村或服务不足的社区可能尤为重要。
研究团队目前正在扩大工作范围，以更好地了解这种疾病。
科学家们正在研究某些人是否可能遗传了增加他们对这种癌症易感性的基因差异。他们还在检查肿瘤的突变特征，这些特征是特殊的DNA模式，可能像环境暴露（如烟雾、化学物质、污染物或受污染的水）留下的指纹。
然而，研究人员警告说，唾液模型仍处于开发的早期阶段。
到目前为止，该研究仅在内部进行了验证，这意味着它仍需要在来自不同地区和背景的更大人群组中进行测试。
这一点很重要，因为口腔细菌模式可能因地理、饮食、环境和生活方式而有很大差异。
未来的研究将包括癌症患者、健康志愿者以及可能因非癌症食管疾病而导致吞咽问题的人。
研究人员希望这将有助于确定唾液信号是否专门识别癌症，或仅仅是反映食管中的其他异常。
这项研究很重要，因为它探索了一种低成本、非侵入性的方法来识别通常发现得太晚的癌症。使用唾液样本而不是侵入性程序在医疗资源匮乏的地区可能特别有价值，因为在这些地区获得专家护理的机会有限。
该研究的一个优势是使用基因测序和机器学习分析，这使科学家能够识别通过传统方法可能看不到的复杂细菌模式。
然而，该研究尚未证明唾液细菌可以可靠地诊断癌症。这些发现仍处于初步阶段，细菌模式可能在不同人群和环境中差异很大。
研究人员还承认，细菌变化可能只是疾病的后果，而非直接原因。
即便如此，这项工作为食管癌研究提供了令人兴奋的新方向。如果未来研究证实这些发现，基于唾液的筛查工具最终可能帮助医生更早地识别高风险患者，并提高这种致命疾病的生存率。
消息来源：威特沃特斯兰德大学（Wits University）。
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