12+:在大肠癌的早期检测中鉴定跨人群的微生物标志物

肠道菌群与结直肠癌 (CRC) 之间的关联已被广泛研究。然而，用于多个人群的早期诊断标记仍然难以捉摸。本研究对1056例粪便样本进行了综合分析，以确定与CRC相关的微生物作为早期检测CRC的标志物。

1.  meta-analysis

对来自4项研究的16s rRNA测序进行分析，评估随着CRC进展（无疾病-腺瘤-结直肠癌）肠道微生物的变化，并鉴定出针对腺瘤的为微生物标志物。

2.  构建腺瘤微生物模型

除了使用差异ASV作为关键指标，模型构建中还包括α多样性指数（Shannon指数，Simpson指数和Observed ASV）以及三个患者临床指标（年龄，性别和体重指数（BMI））。最终构建了包括八个差异性ASV（作为生物标记物）以及年龄，性别和BMI为核心的模型，可区分对照对象与腺瘤患者（准确度：0.73，敏感性：0.82，特异性：0.62，精度：0.73，F1得分：0.77）。其中，用ASV区分腺瘤和癌症的RF模型达到了0.89的AUC（精度：0.80，灵敏度：0.66，特异性：0.90，精度：0.83和F1得分：0.72）。

3.  构建微生物群共发生网络并进行聚类分析

使用SparCC算法构建差异ASV共发生网络。

分析并比较了腺瘤和对照组中生物标志物的模式，将它们进一步组装成具有不同分类学组成的四个簇。这些簇与患者的年龄，性别和BMI等特征没有紧密联系。此外，还探讨了CRC患者肠道菌群在24种生物标记物组中的共发生网络，并产生了三个簇。聚类1的细小螺旋藻科物种被分配的ASV最少，而聚类2在分类学上是异质的，在CRC个体中患病率较高。

4.  结肠癌、腺瘤分类模型的验证

结果表明，微生物来源的生物标志物组在检测大肠腺瘤方面优于FIT，并且它们的组合可以提高非侵入性腺瘤诊断的准确性。

5.  在独立队列中验证结直肠腺瘤标志物

本研究纳入了另外两个来自美国（验证组1）和中国（验证组2）的独立队列。验证队列1由70名对照和102例腺瘤患者组成，而验证队列2中有57例腺瘤患者和52例CRC患者。

6.  大肠腺瘤预测模型的特异性验证

提高标志物的特异性可以减少临床诊断中的假阳性，因此有必要进一步评估腺瘤标志物的特异性，在此分析中，考虑了5种非CRC疾病，包括克罗恩病（CD），溃疡性结肠炎（UC），肠易激综合征（IBS），非酒精性脂肪肝疾病（NAFLD）和2型糖尿病（T2D）。 非CRC疾病模型的AUC值明显低于独立腺瘤模型的AUC值。

7.  大肠腺瘤的微生物功能改变分析

在腺瘤和对照之间的比较中，腺瘤中富含碳水化合物的生物合成途径（例如，ADP-庚糖生物合成），无机营养代谢以及核苷和核苷酸的生物合成，而芳香化合物降解的途径和次级代谢产物的生物合成则更为丰富。腺瘤样本减少。比较腺瘤和CRC，辅助因子，辅基，电子载体，维生素生物合成（例如MK-10生物合成）以及氨基酸降解和发酵的途径富含癌症。另一方面，腺瘤的细胞结构生物合成以及脂肪酸和脂质的生物合成/降解途径减少。