肠道细菌可用于预测结直肠癌的发生
生活在肠道中的微生物群体-可用于预测结肠直肠癌的发生率，这是女性中第二种最常见的癌症类型，男性则是第三种。包括巴西人在内的国际科学家团队的研究发现，结直肠癌与肠道微生物群模式的变化之间存在联系，而这种变化并不依赖于研究人群的饮食习惯。该发现为开发能够预测疾病出现的非侵入性测试铺平了道路。
在有关该主题的最大和最多样化的调查之一中，研究人员将宏基因组学，生物信息学和机器学习（使用人工智能）结合起来，将结直肠癌的发生与中国加拿大969人的肠道微生物群数据联系起来。，法国，德国，日本和美国。
该研究结果确定了所有研究人群中与结肠直肠癌相关的微生物群，以及可用于预测疾病发生的微生物代谢（由微生物产生的代谢物的模式）的特征。该研究还有另外两项重要成果。一种是在肠道中发现特定种类的细菌的结肠直肠癌患者，其通常在口腔和气道中发现。另一个是结直肠癌与微生物酶基因的存在之间的相关性，微生物酶降解胆碱，胆碱是必需的维生素B群营养素。
该研究发现结直肠癌患者中细菌种类Fusobacterium nucleatum的水平高于健康个体。这种细菌通常栖息在口腔区域，胃肠道其他部分的酸度被认为是致命的。
“在结直肠癌患者中，大量的口腔细菌往往会进入肠道。这种迁移可能会导致肠道炎症，从而导致肿瘤，”托马斯说。“但是，我们不知道迁移的实际原因，只是说这些细菌存在于肠道和结肠直肠癌之间存在联系，并且这种联系值得进一步研究。”
另一项发现是，来自结肠直肠癌患者的粪便样品中微生物酶胆碱三甲胺裂解酶（cutC）基因的显着存在增强了肠道微生物群与脂肪饮食之间致癌联系的可能性，这是先前的研究所表明的。“当酶切割含有大量红肉和其他脂肪类食物的日粮中富含胆碱时，会释放出一种众所周知的致癌物质乙醛，”托马斯说。
在这项研究中，研究人员使用了969份粪便样本中所有细菌的成分和丰度数据。为了开发一种可以被诊所和医院广泛使用的简单分析方法，他们选择了具有统计学意义的细菌。
“我们从16种细菌中得到的结果与使用所有物种的分析结果相当。这是开发一种简单诊断工具的重要一步，该工具无需对整个微生物群进行测序，但具有必要的精确度，”托马斯说。。
协会不是因果关系
肠道微生物群与人类健康之间的联系研究在过去十年中有所增长，但这项新研究通过将细菌视为疾病发展的标志而进行创新。
“标记物通常与肿瘤细胞直接相关。我们使用不同的概念。我们的分析是基于生活在肠道内的数百种细菌中相对较少的细菌集合的变化，可能表明存在这是一种疾病，“AC Camargo癌症中心国际研究中心（CIPE）研究员，该文章的合着者Emmanuel Dias-Neto说。
从肠道微生物群中获得的DNA序列使研究人员能够识别每个粪便样本中存在的细菌，测量每种细菌的数量，并确定其基因组中可能与不同结果相关的变异，例如结肠直肠癌的高风险癌症。
然而，应该强调的是，该研究未显示肠道微生物群的改变导致结肠直肠癌。
“我们检测到一种关联，但这并不一定意味着因果关系。问题是特定的细菌是否会导致癌症或癌症在结肠直肠导管中产生不同的环境，从而有利于某些细菌而不是其他细菌。我们还没有答案，这将是文章中描述的研究结果的基础，以帮助开发治疗结直肠癌的疗法，“圣保罗大学生物化学系全职教授，同一所大学Interunit Graduate的协调员JoãoCarlosSetubal说。生物信息学专业，也是该文章的共同作者。Setubal和Dias-Neto监督托马斯的博士研究。
计算分析
研究人员表示，根据粪便样本和不同人群的数据，这可能是有史以来规模最大的结肠直肠癌研究。该小组分析了特伦托大学研究人员的五项公共研究和另外两项研究的数据。
根据这七项研究的数据，他们能够识别酶和细菌，并研究肠道微生物群如何预测结直肠癌的发展。他们使用来自另外两项研究的数据和200个样本来验证他们的发现。
“样本的DNA测序需要区分微生物群DNA和人类DNA，这是鉴定和量化样本中存在的微生物及其基因种类的一种手段，”托马斯说。“我们从粪便样本中提取DNA并对其进行测序。然后我们使用计算方法分析数据。结果我们能够识别和量化物种和基因丰度。”
由于数据来自不同的研究，研究人员使用复杂的统计方法将它们分析为一个整体。
“我们使用元分析统计方法和机器学习技术来找出结果的预测性，”托马斯说。
这项研究结果得到了特兰托大学的计算生物学家Nicola Segata和国外监督人员的验证，并在德国欧洲分子生物学实验室（EMBL）就肠道微生物组与癌症之间的联系进行了另一项研究。关于EMBL研究的文章发表在同一期的“自然医学”杂志上。
“在准备这些文章的过程中，我们与另一组合作交换了数据和信息，这对于加强我们的研究结果非常重要。虽然我们使用了机器学习技术和不同的统计方法，但我们得出的结论是肠道微生物组可以预测在不同的人群和研究中存在结肠直肠癌，“托马斯说。
