小编发现最近微生物的研究越来越多，我们如果另辟蹊径，将微生物研究与诊断标志物思路结合，这不乏是一种新碰撞！
人体内的微生物群与肿瘤之间有着千丝万缕的联系！研究发现一些特定的微生物生物标志物，它们就像是隐藏在身体里的“信号灯”，能够提前预警肿瘤的到来！这些微生物生物标志物不仅能够帮助我们在肿瘤早期就发现其踪迹，还能为肿瘤的治疗提供新的思路和方法。
2024年2月19日发表在《Cell Rep Med》（IF:11.7）名为：“微生物和代谢特征揭示了肥胖相关结直肠癌中共生微生物-微生物的相互作用，Microbial and metabolic profiles unveil mutualistic microbe-microbe interaction in obesity-related colorectal cancer”的研究文章。这篇文章利用了522名CRC患者和健康对照的宏基因组测序和代谢组学来确定肥胖CRC的特征。主要说明了肥胖型结直肠癌（CRC）表现出独特的微生物特征，并且与肥胖CRC相关的脂肪酸和磷脂发生了变化。同时益生菌与肿瘤富集物种之间的交叉喂养,也就是好细菌和坏细菌之间的“互相喂食”，这可能帮助癌症生长。此外，微生物生物标志物显示出用于BMI分层的CRC筛查的潜力。
该研究收集了539份粪便样本，并根据中国BMI标准，将样本分成四组：体重过轻、正常、超重和肥胖。然后随机挑选522个样本，分成两组：发现队列（418个样本）和验证队列（104个样本）。在发现队列中，我们对肠道宏基因组和代谢组分析，以表征不同BMI组的肠道微生物分类和代谢特征，并研究不同物种、代谢物和微生物KO基因之间的关系。验证队列用于对由发现队列构建的诊断模型进行独立评估。
研究发现，在三个BMI组中，与健康对照组相比，有296种细菌物种的差异丰富，这些物种被分类为厚壁菌门、拟杆菌门、变形菌门、放线菌门和梭杆菌门。这些物种被标记为显著增加（红色）或减少（蓝色）。并通过条形图，展示了各组癌症相关物种的丰度log2倍数变化。同时还研究了正常体重、超重和肥胖组物种间的共现关系，通过Spearman相关分析，揭示了不同BMI组间微生物的相互作用。这项研究不仅让我们对肠道微生物与结直肠癌的关系有了更深的理解，还可能帮助我们开发出更精确的筛查方法，特别是针对不同BMI的人群。
肠道微生物及其代谢产物在体重各异的结直肠癌（CRC）患者体内发挥着不同的作用。针对肥胖型CRC患者与非肥胖患者的对比研究显示，他们的肠道微生物群落及代谢产物特征存在显著差异。作者通过对粪便样本的深入分析，鉴别出了一系列特定的代谢产物变化。在肥胖CRC患者中，琥珀酸和丙酸的水平有所上升，而十二烷二酸则呈现下降趋势，这些变动紧密关联于脂肪酸代谢过程，并可能对癌症的进展产生深远影响。
此外，研究还揭示出，肥胖CRC患者体内与氧化应激相关的代谢产物水平有所降低，这可能意味着他们的身体在应对肥胖状态时承受着更大的生理压力。随着研究的深入，肠道微生物与代谢产物之间错综复杂的相互作用关系逐渐浮出水面。例如，一种名为Faecalibacterium prausnitzii的益生菌被发现与胆固醇水平的降低有关，这一发现进而可能影响到胆汁酸的代谢途径。
值得注意的是，作者还观察到肥胖CRC患者中与甲烷代谢、甘油磷脂代谢以及脂多糖（LPS）生物合成相关的微生物基因表达发生了显著变化，这些变化可能严重破坏了肠道微生态平衡。通过将微生物基因与特定物种进行匹配分析，研究人员进一步发现，某些益生菌数量的减少可能与代谢失衡现象存在关联，而某些致病菌的增多则可能与肥胖CRC的发展进程密切相关。
BIM不同的CRC（结直肠癌）患者，他们的体内微生物和代谢物存在差异。这意味着，对于肥胖且CRC风险高的人群，我们需要更精准的诊断模型来筛查CRC。为了探索这些微生物和代谢物作为诊断标志物的潜力，研究团队创建了随机森林分类器，区分不同BMI组的CRC患者和健康对照。总体而言，从每组中选择的特征显示出识别同一BMI组CRC患者的卓越能力，而在其他两个BMI组中则显示出较差的识别能力，表明其在不同BMI组人群的筛查策略中具有巨大潜力。
2024年5月31日发表在《J Gastroenterol》（IF:6.9）名为：“结合流行病学因素的微生物生物标志物对食管鳞状细胞癌和癌前病变的无创早期检测，Non-invasive early detection on esophageal squamous cell carcinoma and precancerous lesions by microbial biomarkers combining epidemiological factors in China”的研究文章。
近年来，微生物群与恶性肿瘤之间的关联受到了越来越多的研究关注。关于微生物群与食管鳞状细胞癌（ESCC）的讨论众多。该文章在中国收集了来自349名具有不同食管状况参与者的449份标本（食管拭子和唾液），通过16S rRNA测序、宏基因组测序和实时荧光定量聚合酶链反应（PCR），从基因水平到物种水平探索和验证与ESCC相关的微生物生物标志物。研究发现口腔微生物或与ESCC发展有关，结果显示，ESCC和癌前病变与健康组的口腔微生物群有显著差异，并确定了包含5个微生物菌种的诊断模型。结合流行病学因素（年龄、吸烟、饮酒、烫热食物摄入和牙痛）后，模型诊断效果显著提升，验证集AUC达0.757。
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