說起大便，很多人可能會掩鼻皺眉。如今越來越多的科學研究試圖從糞便中分析腸道菌群的特點，以期獲得有關疾病的線索。
腸道菌群是指生活在腸道中的微生物群體，它們可用于預測結直腸癌的發(fā)生。結直腸癌是消化道最常見的惡性腫瘤之一。它是女性第二大常見癌癥，也是男性第三大常見癌癥。
近日，一國際科學家團隊研究發(fā)現(xiàn)，結直腸癌與腸道微生物群模式的變化之間存在聯(lián)系，而這種變化并不依賴于研究對象的飲食習慣。這一發(fā)現(xiàn)為開發(fā)能夠預測疾病出現(xiàn)的非侵入性檢測鋪平了道路。研究結果發(fā)表在《Nature Medicine》上。
兩大重要研究結果
該研究確定了與結直腸癌相關的微生物群，并在微生物代謝中發(fā)現(xiàn)了可用于預測疾病發(fā)生的特征。
這項研究還有兩個重要的成果。一是在結直腸癌患者的腸道中發(fā)現(xiàn)了一種特殊的細菌，這種細菌常見于口腔和呼吸道。另一個是結直腸癌與微生物酶基因存在相關性，微生物酶降解膽堿，而膽堿是必需的維生素B群營養(yǎng)素。
研究發(fā)現(xiàn)，結直腸癌患者體內(nèi)的具核梭桿菌（Fusobacterium nucleatum）水平高于健康個體。這種細菌通常生活在口腔的某些區(qū)域，而在胃腸道等其他部分出現(xiàn)則被認為是致命的。
圣保羅大學(University of Sao Paulo)生物信息學博士Andrew Maltez Thomas說：“在結腸直腸癌患者中，大量的口腔細菌往往會進入腸道。這種遷移可能導致腸道炎癥，進而引發(fā)腫瘤。然而，我們不知道這種遷移的真正原因，只知道腸道中這些細菌的存在與結直腸癌之間存在聯(lián)系，這種聯(lián)系值得進一步研究。”
另一項發(fā)現(xiàn)是，在結直腸癌患者的糞便樣本中發(fā)現(xiàn)了一種重要的微生物酶膽堿三甲胺裂解酶(cutC)基因，這一發(fā)現(xiàn)進一步證實了腸道微生物群與脂肪飲食之間存在致癌聯(lián)系的可能性。Thomas說:“當這種酶分解大量紅肉和其他脂肪類食物中的膽堿時，會釋放出一種眾所周知的致癌物質(zhì)——乙醛。”
有關聯(lián)并不意味著有因果關系
在過去的10年里，有關腸道微生物群與人類健康之間聯(lián)系的研究不斷發(fā)展，但這項新研究的創(chuàng)新之處是，它將細菌視為疾病發(fā)展的標志。
該文章的合作者Emmanuel Dias-Neto說：“標記物通常與腫瘤細胞直接相關。我們使用不同的概念。我們的分析是基于生活在腸道內(nèi)的數(shù)百種細菌中相對較少的細菌集合的變化。”
從腸道微生物群中獲得的DNA測序，使研究人員能夠識別每個糞便樣本中存在的細菌，測量每個細菌的數(shù)量，并識別它們基因組中的變異，這些變異可能與不同的結果有關，比如結腸直腸癌的風險增加。
然而，需要強調(diào)的是，這項研究并沒有顯示腸道微生物群的改變會導致結直腸癌。
研究人員表示，“我們發(fā)現(xiàn)了一種關聯(lián)，但這并不一定意味著有因果關系。特定的細菌是否會導致癌癥或者癌癥在結直腸導管中創(chuàng)造了一個不同的環(huán)境，從而使特定的細菌比其他細菌更有優(yōu)勢，我們還沒有答案。”
多方助力，豐富研究數(shù)據(jù)
研究人員表示，這可以說是迄今為止規(guī)模的一次直腸癌研究，研究人員將宏基因組學、生物信息學和機器學習（使用人工智能）結合起來，分析了來自加拿大、中國、法國、德國、日本、美國等國家的969人的糞便樣品。
研究小組分析了來自特倫托大學的五項公共研究和另外兩項研究的數(shù)據(jù)。根據(jù)這七項研究的數(shù)據(jù)，他們能夠識別酶和細菌，并找出腸道微生物群如何預測結直腸癌的發(fā)展。
“樣本的DNA測序需要區(qū)分微生物群DNA和人類DNA，這是鑒定和量化樣本中存在的微生物及其基因種類的一種手段，” Thomas說。“我們從糞便樣本中提取了DNA，并對其進行了測序。然后我們使用計算方法來分析數(shù)據(jù)，結果我們能夠識別和量化物種和基因豐度。”
值得注意的是，這一發(fā)現(xiàn)也得到了特倫托大學計算生物學家Nicola Segata的證實，他也是該項目的海外主管。德國歐洲分子生物學實驗室(European Molecular Biology Laboratory, EMBL)進行的另一項有關腸道微生物群與癌癥之間聯(lián)系的研究也進一步證實了這一發(fā)現(xiàn)。更為巧合的是，關于EMBL研究的一篇文章發(fā)表在同一期的《Nature Medicine》雜志上。
Thomas說到，“在準備論文的過程中，我們與另一個小組交換了數(shù)據(jù)和信息，事實證明，這對加強我們的研究結果非常重要。盡管我們使用了機器學習技術和不同的統(tǒng)計方法，但我們得出了相同的結論，即腸道微生物群可以預測不同人群和研究中結直腸癌的存在。”
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