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「」《自然》最新论文：测量细菌等微生物可能诊断癌症，便宜有效( 二 )


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从18116份肿瘤样本（代表10481例患有33种不同癌症类型的患者）中发现了与特定癌症类型相关的独特微生物特征或模式 。预期会有一些 ， 例如人乳头瘤病毒（HPV）与宫颈癌、头癌和颈癌之间的关联 ， 以及梭菌属物种与胃肠道癌症之间的关联 。但是研究小组还发现了以前未知的微生物特征 ， 这些特征强烈地区分了癌症类型 。例如 ， 费氏杆菌属物种的存在将结肠癌与其他癌症区分开来 。
研究人员配备了数千种癌症样品的微生物组特征 ， 然后训练并测试了数百种机器学习模型 ， 以将某些微生物模式与特定癌症的存在相关联 ， 机器学习模型仅使用患者血液中的微生物数据就能识别患者的癌症类型 。
然后 ， 研究人员从数据集中删除了高级别（III和IV期）癌症 ， 发现仅依靠血液来源的微生物数据 ， 许多癌症类型在早期仍可区分 。即使研究小组对样品进行了最严格的生物信息学净化处理 ， 结果仍保持不变 ， 这消除了90％以上的微生物数据 。
应用微生物DNA测试
为了确定这些微生物模式在现实世界中是否有用 ， Knight、Poore及其小组分析了59位同意的前列腺癌患者、25位肺癌和16位黑色素瘤患者的血液样本 ， 这些样品是由Moores癌症中心的合作者提供的 。研究人员利用他们开发的新工具来减少污染 ， 研究人员为每个癌症患者样本读出了微生物特征 ， 并将它们与来自加州大学圣地亚哥医学院艾滋病毒神经行为研究中心的69名健康的 ， 阴性的志愿者的血浆样本进行了比较 。
「」《自然》最新论文：测量细菌等微生物可能诊断癌症，便宜有效
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该团队的机器学习模型能够区分大多数患有癌症的人和没有患有癌症的人 。例如 ， 这些模型可以正确地识别出敏感性为86％的肺癌患者和特异性为100％的无肺部疾病患者 。他们经常可以分辨出哪些参与者患有三种癌症 。例如 ， 这些模型可以以81％的敏感性正确区分前列腺癌患者和肺癌患者 。
“可以说 ， 在单支血液中全面了解肿瘤的DNA（自然）以及患者的微生物群（营养）的DNA的能力 ， 是更好地了解宿主癌症的环境相互作用的重要一步 ， ”合著者Sandip Pravin Patel博士说 ， 他是医学肿瘤学家 ， 加州大学圣地亚哥分校健康中心Moores癌症中心实验疗法的共同负责人 。
“采用这种方法 ， 有可能随着时间的推移来监测这些变化 ， 不仅可以作为诊断方法 ， 还可以进行长期的治疗监测 。这可能会对癌症患者的护理以及癌症的早期发现产生重大影响 ， 如果这些结果在进一步的测试中继续保持下去 。”Patel博士说 。
比当前癌症诊断方法的便宜有效
Patel认为 ， 目前大多数癌症的诊断都需要进行手术活检或从可疑癌症部位取出样本 ， 并由专家分析样本 ， 以寻找与某些癌症相关的分子标记 。这种方法可能是侵入性的 ， 耗时的且昂贵的 。
「」《自然》最新论文：测量细菌等微生物可能诊断癌症，便宜有效
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几家公司现在正在开发“液体活检”- 使用简单的抽血快速诊断特定癌症的方法和技术 ， 使它们能够检测出肿瘤散发的循环DNA中特定于癌症的人类基因突变 。这种方法已经可以用于监视某些类型的已诊断癌症的肿瘤进展 ， 但尚未获得美国食品药品监督管理局（FDA）的批准用于诊断 。
帕特尔说：“虽然液体活检和早期癌症检测领域取得了惊人的进步 ， 但是目前的液体活检尚未能够可靠地将正常的遗传变异与真正的早期癌症区分开 ， 并且他们无法在没有人类基因组改变的地方发现癌症 ， 未知或无法检测 。”
这就是为什么在存在低疾病负担的情况下 ， 当前的液体活检通常会返回假阴性结果的原因 。帕特尔说：“很难在肿瘤脱落的罕见细胞中找到一个非常罕见的人类基因突变 。它们很容易被忽视 ， 当您真正患上癌症时 ， 可能会被告知您没有癌症 。”


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