当研究人员针对2020年《自然》杂志宣称通过血液微生物DNA检测特定癌症的研究发起攻击时，他们毫不留情。2023年发布的预印本中，九位科学家指出该高影响力研究存在"重大数据分析错误"，认为其结论"完全错误"。最终该论文于去年被撤稿，而基于该技术的癌症诊断公司也随后倒闭。
现在，主导该批判性研究的团队在《科学转化医学》发表两篇独立论文，旨在为微生物组研究领域注入更多科学严谨性。其中一篇重新分析了被撤稿的《自然》研究数据，证实包括该研究在内的多数高影响力癌症微生物组研究可能都存在方法论缺陷。另一篇则分析了独立基因数据库中的肿瘤DNA序列，得出多数癌症并不具有特异性微生物群的结论，但指出这些数据仍可用于检测癌症患者的感染风险或预测预后。
丹娜—法伯癌症研究所和哈佛医学院的遗传学家Matthew Meyerson评价，这些新研究为领域做出了"巨大贡献"。他认为，论文提供的肿瘤伴随微生物的"高准确图像"有助于科学家深入探索可能引发或响应癌症的微生物。
人类对癌症与微生物关联的认知已有数十年历史。例如人乳头瘤病毒是宫颈癌的明确诱因，幽门螺杆菌是胃癌的重要风险因素。但"肿瘤及其周围组织存在特异性微生物群"这一概念仍极具争议。
2020年《自然》论文对比了癌症基因组图谱（TCGA）的人体组织样本与微生物DNA数据库，宣称检测到多种癌症的独特微生物特征，并可通过血液细菌DNA预测肿瘤存在。加州大学圣地亚哥分校的Rob Knight等人据此创立Micronoma公司，融资数百万美元开发肺癌血液检测技术。
但2023年约翰斯·霍普金斯大学和东安格利亚大学的研究人员指出，此类研究存在致命缺陷。他们发现微生物数据库常含有错误标记的人类DNA序列污染，且原始研究未能正确处理此类污染。这导致诸如"海藻细菌与膀胱癌相关"等荒谬结论的出现。此外，数据处理错误也使微生物群显得具有癌症特异性。
虽然原始作者最初为研究辩护，但在团队同意下《自然》于2024年正式撤稿。受此影响，至少一项基于该数据的2022年《自然通讯》研究已计划撤稿。
在最新研究中，约翰斯·霍普金斯大学Steven Salzberg团队不仅扩展了2020年的污染分析，还发现Knight团队2022年《细胞》论文存在类似问题。该论文宣称检测到癌症内的特异性真菌群落，但研究人员认为其中部分序列实为人类DNA，另一部分则是实验用测序载体。
通过多种去污染方法，Salzberg团队创建了包含TCGA全部5734个样本的微生物数据库（涵盖细菌、病毒、古菌和真菌）。他们发现肿瘤样本中检测到的常见酵母菌（如酿酒酵母）更可能是实验室污染产物，而非真实存在的肿瘤微生物。
另一篇来自东安格利亚大学的研究分析了英国万人基因组计划的癌症患者数据。经过严格去污染处理后，在22种癌症中仅发现结直肠癌具有可预测疾病的特异性微生物群。研究还提示血液中的某些细菌DNA序列可能辅助诊断结直肠癌，但需进一步验证。
该研究共同作者Daniel Brewer指出，即使多数癌症缺乏特异性微生物标记，该领域仍有临床应用价值。例如在常规肿瘤全基因组测序中，同时扫描微生物DNA可检测潜在感染。初步数据还显示肿瘤微生物可能提供预后线索。
未参与研究的西奈山医院微生物学家Ivan Vujkovic-Cvijin认为，这两项研究展示了如何突破领域争议："它们深入分析了问题本质，为我们提供了改进的机会。"
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