全球第二大致死癌症迎来非侵入式检测突破
结直肠癌是当前全球第二大致死性癌症。尽管早期发现可有效治疗，但现行主要诊断手段结肠镜检查存在的高昂成本和不适感，往往导致诊断延误。日内瓦大学（UNIGE）研究团队通过机器学习算法，首次完成人类肠道菌群的亚种级解析，使通过粪便样本检测癌症成为可能——这种非侵入式、低成本的筛查工具准确率达90%，接近传统结肠镜的94%检测率，并优于现有所有非侵入检测方法。
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该研究揭示，尽管已知肠道菌群在结直肠癌发展中起作用，但临床转化面临挑战：同种细菌不同菌株可能呈现相反作用。研究负责人Mirko Trajkovski教授指出："通过聚焦菌群亚种层级这一中间维度，既能捕捉细菌功能差异对疾病的影响，又能保证跨人群检测的普适性。"其团队构建的首个人类肠道菌群亚种数据库，已同步开发适用于科研和临床的精准分析工具。
© UNIGE/Ilija Trickovic
生物信息学家Matija Trickovic作为该研究第一作者，强调了数据处理的创新性："我们开发的算法不仅能处理海量数据，更建立了亚种级分析框架。"通过整合临床数据建立的预测模型显示，这种基于粪便菌群的检测方法准确率达90%，且可通过新增数据进一步提升精度，未来或可替代传统筛查手段，仅对高风险群体进行结肠镜复核。
日内瓦大学医院（HUG）正在合作开展首期临床试验，重点验证该方法对不同癌症阶段和病灶的检测能力。研究团队强调该技术的延展性：通过解析细菌亚种的功能机制，未来可望开发出针对多种疾病的非侵入诊断工具。这项突破性成果发表于《细胞·宿主与微生物》（Cell Host & Microbe）期刊。
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