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GUT：發現可準確預測“癌王”的糞便微生物( 二 )

健康知識養生常識


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 。
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（Model1）和模型2（Model2）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 。
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（Lactobacillusspp）、嗜黏蛋白阿克曼氏菌（Akkermansiamuciniphila）和擬桿菌（Bacteroidesspp） 。 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 。
GUT：發現可準確預測“癌王”的糞便微生物
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【GUT：發現可準確預測“癌王”的糞便微生物】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） 。