团队利用AI和微生物组分析通过肠道细菌准确检测结直肠癌Team uses AI and microbiome analysis to accurately colorectal cancer through gut bacteria

环球医讯 / 硒与微生态来源:medicalxpress.com意大利 - 英语2025-06-04 04:00:00 - 阅读时长4分钟 - 1658字
研究人员通过分析肠道微生物组,识别出一种由大约十几种细菌组成的“微生物特征”,这些细菌在结直肠癌患者的肠道中更为丰富。利用机器学习技术,他们开发了一种非侵入性的粪便筛查方法,准确率接近90%。
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团队利用AI和微生物组分析通过肠道细菌准确检测结直肠癌

研究人员一直在努力将肠道微生物组作为结直肠癌筛查的临床目标。这将理想地允许使用简单的粪便测试来早期检测这种疾病,从而替代昂贵的结肠镜检查。

一项刚刚发表在《自然医学》上的国际研究正是聚焦于这一主题。该研究由特伦托大学协调。论文的第一作者是吉安马尔科·皮奇诺(Gianmarco Piccinno),项目负责人和科学协调人是尼古拉·塞加塔(Nicola Segata),两人都来自细胞、计算和整合生物学系-Cibio。塞加塔也是米兰欧洲肿瘤研究所(IEO)的主要研究员。

研究团队已经识别出一种“微生物特征”,即一组大约十几种细菌,在结直肠癌患者的肠道中更常见且更丰富。其中,核梭杆菌(Fusobacterium nucleatum)已经被广泛研究,但这项研究还突出了其他一些细菌,如微小普雷沃氏菌(Parvimonas micra)、摩根球菌(Gemella morbillorum)、口腔链球菌(Peptostreptococcus stomatis)等。

尼古拉·塞加塔解释说:“我们认为,可能由于尚未完全了解的原因,这些物种能够定植于结直肠癌患者肠道中的所谓‘肿瘤微环境’。这些细菌通常存在于健康个体的口腔中,但在我们测序的粪便样本(反映肠道微生物组组成)中,几乎只属于结直肠癌患者。”

这种微生物特征的识别可以开发出基于肠道宏基因组学的准确疾病筛查方法,这是一种完全无创的方法。据两位学者称,这种方法的准确率接近90%。

不仅如此,他们识别出的微生物特征还与结直肠癌的临床阶段相关,即其严重程度和解剖位置。特别是,他们发现微生物特征中的一些细菌随着肿瘤的发展而增加,因此可能为疾病的机制及其临床发展提供有趣的假设。

机器学习的贡献

研究人员通过开发并使用基于机器学习的方法取得了这些结果。“这项技术应用于我们在实验室中使用的宏基因组分析方法,”塞加塔强调说,“提供了一个预测模型,可以判断一个人是否有很高的概率患有结直肠癌。”

然而,仍然存在一个未解决的问题,即这些微生物种类和菌株是否以及哪些有助于癌症的发生。皮奇诺澄清说:“如果主要目标是为普通人群开发筛查方法,那么肿瘤中的微生物组是否是肿瘤的原因几乎是无关紧要的。”

实际上,该研究的重点是作为一种非侵入性筛查工具的潜在用途,以便尽早识别疾病。尽管如此,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。

不过,根据皮奇诺和塞加塔的说法,一旦验证,所取得的结果可能包含足够的信息,可以作为重要的额外筛查形式。这将使结肠镜检查的使用更加有针对性,因为结肠镜检查仍然是最终诊断所需的检查。

肠道微生物组与结直肠癌之间的联系

几年前就建立了第一个联系:某些特定的微生物群细菌具有破坏我们自身细胞生物学的能力,并被认为随着时间的推移会促进癌症的发展。在某些情况下,这是由于产生毒素,这些毒素可以损害我们的DNA,导致突变——这是导致癌症的因素之一——从而使肠道微生物群可能生成一个有利于疾病发展的环境。

但这只是肠道微生物组与结直肠癌之间潜在联系的一种方式。结直肠癌是全球第三常见的癌症,也是第二致命的癌症,只有40%的患者在转移前被诊断出来。

这项由劳伦斯·齐特沃格尔教授领导的研究旨在不仅找到人类微生物组与结直肠癌之间的联系,还要研究微生物组在支持癌症治疗中的作用,特别是最新的免疫疗法方法,如转移性黑色素瘤、小细胞肺癌和转移性乳腺癌的治疗。

促使研究人员进一步研究这一联系的原因是年轻人,尤其是50岁以下的人群中该疾病的发病率增加。早期发病的癌症是2023年癌症重大挑战向研究界提出的一个挑战。

塞加塔和皮奇诺还加入了由哈佛T.H. Chan公共卫生学院的柯蒂斯·哈滕豪威尔教授领导的多学科国际PROSPECT团队。塞加塔、皮奇诺、哈滕豪威尔、陈和齐特沃格尔都是该研究的共同作者,还有他们实验室的几位成员。

关于微生物组在癌症中的作用,仍有许多问题需要回答,包括涉及的所有机制以及哪些微生物种类起因果作用,如果有的话。


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