在腫瘤微生物的研究中，科學家總會思考這些微生物是真的存在於組織中，還是外來的污染源？儘管透過含有豐富微生物的糞便進行研究，可以克服少部分污染問題，但從人體活體器官和腫瘤切除的相對較小檢體進行研究，卻遇到很大的難題。
去污演算法 解決微生物研究污染難題
杜克大學的生物醫學工程師團隊已經設計出一種演算法，可以從癌症基因體圖譜（TCGA）中刪除受污染的微生物遺傳資訊，並且建立《癌症微生物體圖譜》（The Cancer Microbiome Atlas, TCMA），收錄著健康群體和癌症患者的各種器官中的微生物群，進而完善微生物宿主多體學分析系統，以及幫助研究人員能更精準地尋找影響癌症的微生物。相關研究刊登於《Cell Host & Microbe》。
該研究團隊首先比較了來自不同器官和血液的癌組織之間的微生物體特徵，並排除了污染物種類。然後，他再比較在哈佛到貝勒等不同研究室相同樣品的微生物體特徵。然後推定，只能從特定位置檢測到的微生物是污染物，這使他可以為每個位置認定為污染特徵。
在這一過程中，最大的挑戰是混合證據物種，這些細菌既是污染物又是組織的內源性細菌，但是，由於 TCGA 有許多不同類型的數據，因此該研究團隊能夠進行分析和整理。
2 種微生物群與腸胃道癌症有關
在使用去污演算法後，他們仔細觀察了 3689 個胃腸道癌症檢體的去污微生物成分。然後，他們發現，梭菌屬物種（Fusobacterium species）在結直腸癌中的含量非常豐富，以及彎曲桿菌屬（Campylobacter species） 也與患者的存活率有關。
另外，某些癌症確實改變了其駐留器官的微生物體，因為腫瘤改變了器官的微環境，使其或多或少地適合於不同的微生物物種。透過尋找患者血液樣本中的微生物特徵，他們更發現，仍有一些細菌確實進入了血液，進而影響了癌症的進展。
消除污染誤差，未來研究更精準
將來，新的研究可以使用他們的演算法消除這種污染誤差，並重現其結果，研究中心也許可以利用此技術來減輕其污染問題。
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1. Cell Host & Microbe, 2021; DOI: 10.1016/j.chom.2020.12.001
2. https://pratt.duke.edu/about/news/cancer-microbiome-atlas
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