口腔鳞状细胞癌（OSCC）起源于口腔内壁的细胞。根据国际癌症研究机构的数据，这种疾病通常在晚期才被诊断出来，预后较差，每年有45万人因此丧生。许多研究表明，该病与微生物群的变化有关，但结果并不一致。
发表在《mSystems》上的一项元分析可能有助于澄清这些矛盾。这项研究的作者结合了11项先前研究的数据，以确定与OSCC相关的唾液微生物生物标志物。南方医科大学深圳分校的微生物学家徐振江博士表示，这些变化在所有研究中是一致的，而且研究团队还报告说，这种疾病似乎会扰乱与年龄和性别相关的已知微生物群模式。
这一发现表明“疾病如何影响宿主-微生物相互作用发生了根本性的变化。”徐振江博士解释道：“我们发现了在单个研究中可能被掩盖的一致模式。”
徐博士的实验室专注于宿主与微生物群之间的相互作用。他之所以进行这项研究，一方面是因为口腔癌是一种致命疾病，预后不良；另一方面是因为唾液样本采集简单且无创。“这是一个很有吸引力的领域，可以开发潜在的早期检测方法，并研究口腔微生物在癌症进展中的作用。”徐博士说道。
许多先前的研究比较了健康人和OSCC患者唾液基因组，报告了口腔微生物群变化与口腔癌之间的联系。这些发现表明，微生物变化可能会促进肿瘤生长，但也揭示了不一致之处。有些研究表明，确诊为癌症的人口微生物α多样性高于健康人；而另一些研究则得出了相反的结果。同样，有些研究报道某些特定分类群的丰度较高，而其他研究则报道这些相同分类群的丰度较低。
通过整合11项研究的数据，徐博士指出，研究人员确定了所有研究中一致的变化。例如，他们报告说，在OSCC样本中，链球菌、乳酸杆菌和普氏菌等分类群更为丰富。然而，他们还发现，OSCC会扰乱与年龄或性别相关的健康人口微生物群模式。这一观察结果表明，OSCC不仅会扰乱个别分类群，还会改变宿主与口腔微生物群之间的相互作用方式。
确定生物标志物后，研究人员训练了一个机器学习模型来预测疾病状态，结果发现它可以准确预测疾病状态。此外，当模型基于更多数据进行训练时，其准确性得到了提高。“这表明有可能开发基于唾液的OSCC筛查工具。”徐博士说。
他也谨慎地指出，科学尚未完全成熟。首先，他说，研究人员需要在前瞻性研究中验证这些生物标志物，并建立最佳的样本收集和分析标准。
徐博士表示，研究小组计划继续研究OSCC微生物特征中的人口统计学差异。“这可以帮助解释为什么不同人群中的OSCC风险和进展有所不同。”他们还计划进行一项大规模研究，跟踪高危个体随时间的口腔微生物群变化。徐博士认为，更好地理解口腔微生物群失调与口腔癌之间的联系，将帮助研究人员开发更好的治疗和诊断工具。
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