算法剔除污染源!癌症微生物研究将更精准?

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在肿瘤微生物的研究中,科学家总会思考这些微生物是真的存在于组织中,还是外来的污染源?尽管透过含有丰富微生物的粪便进行研究,可以克服少部分污染问题,但从人体活体器官和肿瘤切除的相对较小检体进行研究,却遇到很大的难题。

去污算法 解决微生物研究污染难题

杜克大学的生物医学工程师团队已经设计出一种算法,可以从癌症基因体图谱(TCGA)中删除受污染的微生物遗传资讯,并且建立《癌症微生物体图谱》(The Cancer Microbiome Atlas, TCMA),收录著健康群体和癌症患者的各种器官中的微生物群,进而完善微生物宿主多体学分析系统,以及帮助研究人员能更精准地寻找影响癌症的微生物。相关研究刊登于《Cell Host & Microbe》。

该研究团队首先比较了来自不同器官和血液的癌组织之间的微生物体特征,并排除了污染物种类。然后,他再比较在哈佛到贝勒等不同研究室相同样品的微生物体特征。然后推定,只能从特定位置检测到的微生物是污染物,这使他可以为每个位置认定为污染特征。

在这一过程中,最大的挑战是混合证据物种,这些细菌既是污染物又是组织的内源性细菌,但是,由于 TCGA 有许多不同类型的数据,因此该研究团队能够进行分析和整理。

2 种微生物群与肠胃道癌症有关

在使用去污算法后,他们仔细观察了 3689 个胃肠道癌症检体的去污微生物成分。然后,他们发现,梭菌属物种(Fusobacterium species)在结直肠癌中的含量非常丰富,以及弯曲杆菌属(Campylobacter species) 也与患者的存活率有关。

另外,某些癌症确实改变了其驻留器官的微生物体,因为肿瘤改变了器官的微环境,使其或多或少地适合于不同的微生物物种。透过寻找患者血液样本中的微生物特征,他们更发现,仍有一些细菌确实进入了血液,进而影响了癌症的进展。

消除污染误差,未来研究更精准

将来,新的研究可以使用他们的算法消除这种污染误差,并重现其结果,研究中心也许可以利用此技术来减轻其污染问题。

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参考资料:
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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