结直肠癌的诊断测试Towards a Diagnostic Test for Colorectal Cancer

环球医讯 / 硒与微生态来源:www.technologynetworks.com意大利 - 英语2025-06-04 08:00:00 - 阅读时长3分钟 - 1310字
一个国际研究团队,由特伦托大学领导,发现了一些特定的微生物群在结直肠癌患者的肠道微生物组中显著增多。这些微生物可能成为非侵入性筛查方法的基础,从而支持疾病的早期检测。
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结直肠癌的诊断测试

一个由特伦托大学领导的国际研究团队已经确定了某些特定的微生物群,在结直肠癌患者的肠道微生物组中持续出现较高水平。这些发现发表在《自然医学》杂志上,表明这种微生物特征可能成为非侵入性筛查测试的基础,从而支持疾病的早期检测。

识别与结直肠癌相关的微生物

研究发现,大约有十几种细菌在结直肠癌患者的粪便样本中显著更丰富。这些细菌包括具核梭杆菌(Fusobacterium nucleatum)、微小普氏菌(Parvimonas micra)、麻疹链球菌(Gemella morbillorum)和口腔链球菌(Peptostreptococcus stomatis)。其中一些细菌通常存在于口腔中,但在癌症患者的肠道微生物组中却一直存在。

“我们认为,由于尚不完全清楚的原因,这些细菌能够定植于结直肠癌患者的所谓‘肿瘤微环境’中,”项目负责人尼古拉·塞加塔博士说,他是特伦托大学综合生物学中心(CIBIO)的教授和首席研究员。“这些细菌通常在健康个体的口腔中发现,但我们几乎只在患有结直肠癌的个体的测序粪便样本(反映肠道微生物组的组成)中发现它们。”

这种被研究人员称为“微生物特征”的现象不仅与结直肠癌的存在有关,还与其临床阶段和解剖位置有关,这表明它可能提供关于疾病进展的见解。研究人员使用了肠道宏基因组学技术来分析来自微生物群落的遗传物质,以识别细菌模式。

机器学习支持诊断准确性

为了在微生物数据中识别预测模式,研究团队使用了一个训练自不同地理位置样本的机器学习模型。据报道,该模型在区分结直肠癌患者和非患者方面达到了近90%的准确性。

“这项技术应用于我们实验室使用的宏基因组分析方法,提供了一个预测模型,可以判断一个人是否有高概率患结直肠癌,”塞加塔说。

尽管研究强调了诊断潜力,但它并未建立这些微生物与癌症发展之间的因果关系。这些发现旨在增强早期检测策略,而不是解释癌症的起因。

“无论肿瘤中的微生物是否是肿瘤的原因,如果主要目标是为普通人群开发一种筛查方法,这几乎是无关紧要的,”第一作者、CIBIO的博士后研究员吉安马尔科·皮奇诺补充道。

这种宏基因组测试的最终临床和预防价值仍需通过未来的注册临床试验来验证。然而,如果得到验证,这些结果可能包含足够的信息,作为重要的额外筛查手段。这将允许更有针对性地使用结肠镜检查,而结肠镜检查仍然是最终诊断所必需的检查。

更广泛的研究努力和样本多样性

研究人员分析了来自18个不同研究的3,700多个粪便样本,这些样本涵盖了除非洲、南美洲和大洋洲外的所有大陆。数据通过大规模合作收集,包括欧盟委员会资助的ONCOBIOME倡议以及癌症大挑战团队PROSPECT和OPTIMISTICC。

这一广泛的数据集允许在饮食、生活方式和环境暴露各不相同的人群中测试微生物特征,有助于评估预测模型的稳健性。

这项研究是全球范围内正在进行的调查肠道微生物组在癌症中的作用的一部分。ONCOBIOME还探讨了微生物群如何影响癌症治疗,特别是针对转移性黑色素瘤和小细胞肺癌的免疫疗法。

虽然一些细菌物种已知会产生损害DNA的毒素,但肠道微生物对癌症发展的总体贡献仍在研究中。


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