糞便|GUT:發現可準確預測“癌王”的糞便微生物( 二 )


結果顯示 , 模型2的準確性(AUROC=0.71)比模型1低 。 這是因為模型2采用了更嚴格的條件 , 僅納入胰腺癌組富集的細菌 , 降低了預測的敏感性所致 。
糖類抗原CA19-9是腫瘤組織分泌 , 而糞便微生物可以看做環境因素 , 在對胰腺癌的預測中 , 血液CA19-9水平很可能與糞便微生物水平互補 。CA19-9分別與上述兩個模型聯合檢測 , 兩個模型的準確性都有顯著提升:模型1的AUROC從0.84提升至0.94 , 模型2的AUROC從0.71提升至0.89 。
糞便|GUT:發現可準確預測“癌王”的糞便微生物
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圖3:模型1(Model 1)和模型2(Model 2)在訓練人群和驗證人群中的預測效果 。 DE:德國驗證人群;ES:法國訓練人群;TPR:真陽性值 。
更為重要的是 , 胰腺癌的分期不影響上述分類器的預測準確性 。 在25位胰腺癌早期(T1 , T2)患者和32位晚期(T3 , T4)患者中 , 分類器對早晚期胰腺癌的預測效果類似 , 沒有偏向性 。
構建好了分類器模型 , 接下來就是驗證這些模型的適用性和可推廣性 。 為此 , 研究者在兩種不同場景中測試分類器模型 。
第一種場景是由76位德國人構成的疾病-對照組(44位胰腺癌患者和32位對照者) 。測試結果顯示 , 模型1和模型2的準確性與訓練集(法國人)類似:模型1的AUROC為0.83 , 模型2的AUROC為0.85 。 與血液CA19-9的聯合檢測時 , 準確性也都有顯著提升:模型1+CA19-9的AUROC為0.91 , 模型2+CA19-9的AUROC為0.92 。
【糞便|GUT:發現可準確預測“癌王”的糞便微生物】另外一種場景是5792份糞便宏基因組樣品 。 這些樣品來自25個已發表研究 , 涉及18個國家的人群 , 包括糖尿病、結直腸癌、乳腺癌、肝病和腸炎等多種疾病患者 。 在10%的假陽性期望值下 , 模型2比模型1有更低的誤判率 。 模型2的平均假陽性率不足5% , 優于訓練集結果;而模型1平均假陽性率為15% , 比訓練集結果差 。 這說明 , 模型2在預測胰腺癌時 , 有更好的特異性 。
胰腺是個分泌型器官 , 其導管與十二指腸連接 , 形成一個連接通道 , 方便腸道細菌“跑”到胰腺導管 。 基于此 ,研究者假設在胰腺中也有與胰腺癌關聯的糞便細菌 。 通過目標基因擴增和熒光原位雜交(圖4) , 研究者在超過25%的胰腺組織樣品中(腫瘤和非腫瘤)測到至少13個與胰腺癌關聯的糞便細菌 。 部分細菌在腫瘤組織中富集:乳酸桿菌( Lactobacillus spp )、嗜黏蛋白阿克曼氏菌( Akkermansia muciniphila )和擬桿菌( Bacteroides spp ) 。 這些結果證實了胰腺器官中存在糞便中發現的胰腺癌特異性微生物 , 與其他研究發現相吻合 9。
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圖4:熒光原位雜交顯微鏡圖 。 擬桿菌位于腫瘤組織細胞核內(左上);雙歧桿菌位于腫瘤組織細胞核外(右上);乳酸桿菌位于非腫瘤組織細胞核外(左下);鏈球菌位于非腫瘤組織細胞核外(左下);韋榮氏球菌位于腫瘤組織細胞核外(右下) 。
綜上 , 該研究不僅開發了一種基于糞便微生物的胰腺癌無創早篩方法(圖5) , 還證實了胰腺腫瘤中存在特定的微生物 , 為胰腺癌的預防、機理研究和治療提供新思路 。
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圖5:文章圖形摘要
在此之前 , 糞便微生物已被開發用于多種癌癥的檢測 , 包括結直腸癌 10 和 胃癌 11。 由于糞便微生物不僅可以在身體各部位“流動” 12, 還可以通過代謝物影響多個器官 13, 可以推測 , 糞便微生物在人類與癌癥的抗爭中將會持續發光發熱 。