结直肠癌已成为全球癌症致死第二大人种疾病。尽管早期治疗效果显著，但传统结肠镜检查的高昂成本和不适感常导致诊断延误。日内瓦大学（UNIGE）研究团队创新性地应用机器学习算法，首次在细菌亚种层面解析肠道微生物群，开发出基于粪便样本的无创、低成本筛查技术。这项发表于《细胞宿主与微生物》的研究，标志着癌症检测与微生物组医学的重大突破。
突破性研究方法
传统检测依赖菌种分析，但同种细菌不同菌株功能差异显著（部分促癌、部分无害）。Mirko Trajkovski教授团队另辟蹊径，聚焦微生物群"亚种"层级：
- 精准解析：建立首个完整的人类肠道微生物亚种图谱
- 功能捕捉：准确识别不同亚种在癌症发展中的作用机制
- 群体普适性：确保检测结果在不同人群、地域间的稳定性
研究团队通过分析大规模数据集，开发出高效分析工具。该工具在临床验证中展现卓越性能：
- 90%检出率：优于现有所有无创检测手段
- 精准匹配：接近结肠镜94%的检测准确度
- 临床转化：可作为初筛工具减少85%结肠镜检查需求
多维应用前景
Matija Trickovic博士强调："我们的方法不仅适用于结直肠癌，更可扩展至多种癌症及慢性疾病的早期筛查。"当前在日内瓦大学医院开展的临床试验将：
- 明确不同癌症分期的检测灵敏度
- 验证对腺瘤等癌前病变的检测能力
- 构建微生物组与疾病关联的分子图谱
这项技术革新为以下领域提供突破性方案：
- 癌症早筛：开发单次微生物组检测的多癌种筛查平台
- 精准医疗：解析微生物组与宿主互作的分子机制
- 流行病学研究：追踪全球微生物组变化与疾病关联性
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