HGMT:跨37种肿瘤、整合1.8万粪便样本的人类肠道微生物组肿瘤诊疗知识库

《Genome Biology》:HGMT: a database of human gut microbiota for tumors and immunotherapy response

【字体: 时间:2025年11月25日 来源:Genome Biology 9.4

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  为破解“肠道菌群能否成为肿瘤通用诊断标志物并预测免疫治疗疗效”这一难题,作者团队构建迄今最大规模跨癌种队列HGMT,统一处理18 630份粪便宏基因组数据,提出GMTD/GMTP评分量化菌群诊断与预测潜力,发现13个泛癌种健康富集菌属及6个免疫治疗响应富集菌属,为菌群干预辅助肿瘤精准治疗提供可量化资源。

  
论文解读
研究背景
“肿瘤内部到底有没有微生物”仍在激辩,但更高生物量、更易获取的肠道菌群已被反复提示与多种癌症及免疫治疗成败相关。然而,过去研究大多聚焦单一癌种,样本量小、测序平台混杂、缺少统一质控,导致“哪些菌真正跨癌种关联疾病”和“菌群能否定量预测免疫治疗响应”两大核心问题缺乏可信答案。为此,亟需一个跨癌种、多测序策略、带临床注释且可在线交互的大数据图谱。
研究设计与结论
Jinxin Liu等作者在《Genome Biology》2025年第26卷发表研究,系统收集NCBI BioProject中“human metagenomics and tumor”等关键词返回的1 053个项目,经“≥4例肿瘤患者、治疗前粪便、测序数据公开”等严格过滤,保留111个项目共18 630份粪便样本,覆盖37种肿瘤类型,其中2 207份来自12癌种免疫治疗患者。作者开发HGMT(Human Gut Microbiota across Tumor types)数据库,统一使用QIIME2、MetaPhlAn4、Kraken2-Bracken、MEGAHIT、Prodigal、EggNOG-mapper等流程进行物种分类与功能注释,建立“GMTD评分”量化菌群对肿瘤诊断潜力,“GMTP评分”量化对免疫治疗响应预测潜力。
主要技术方法
跨队列元数据人工清洗;16S/ITS(QIIME2-DADA2)与WGS(MetaPhlAn4、Kraken2)物种定量;WGS组装基因 catalog(MEGAHIT+Prodigal+CD-HIT)及KO功能注释;alpha多样性(Shannon)、beta多样性(Bray–Curtis)与差异丰度(ANCOM-BC)整合;LASSO分类器五折交叉验证;GMTD/GMTP综合评分算法。
研究结果
  1. 数据库概览与质量控制
  • 18 630份样本中11 356为16S、7 205为WGS、69为ITS;17 391份通过“≥2属且丰度>0”质控。
  • 临床变量完整度差异大,仅3.9%样本同时具备国家、性别、年龄、BMI四项信息,提示未来元数据标准化的必要性。
  1. 跨癌种差异菌属鉴定
  • 在75个“诊断差异分析批次”(DA batch,共20癌种)中,检测到319个差异属;其中13个健康富集属在≥4癌种中一致降低,构成“泛癌诊断标志核心”。
  • 这13属12个属于Firmicutes(Bacillota) phylum,8个隶属Lachnospiraceae,均可产丁酸/丙酸等短链脂肪酸(SCFAs),已知能促进调节T细胞分化并抑制促炎因子。
  1. 免疫治疗响应相关菌群
  • 在17个“免疫治疗差异分析批次”(4癌种)中,鉴定94个差异属;6属在≥2癌种中于治疗响应者富集,包括Faecalibacterium、Roseburia等可强化抗PD-1效果。
  • 核心健康富集属与响应富集属显著重叠(P=4.28×10),提示“好菌”同时关联低肿瘤发生风险与免疫治疗增效。
  1. 癌种优先排序
  • GMTD评分显示胃肠道肿瘤(胃、结直肠)菌群诊断潜力最高,非GI癌如脑瘤、胶质瘤较低。
  • GMTP评分显示非小细胞肺癌(NSCLC)菌群对免疫治疗结局预测力优于黑色素瘤(MEL),而肾细胞癌与部分GI肿瘤预测潜力有限。
  1. 交互式网络门户
  • 用户可在“Explore”模块按癌种、测序方式、物种级别等自定义cutoff,浏览跨研究一致差异菌;“Data”模块提供项目元数据、特征丰度表与外部链接,支持一键下载。
研究结论与讨论
HGMT首次将37种肿瘤、三种测序策略、多界物种(细菌+真菌)及功能谱整合至统一平台,用可量化的GMTD与GMTP框架证明:
  1. 富含SCFA产生能力的Lachnospiraceae等13个属可作为跨癌种“健康指示菌”;
  2. 菌群结构对胃肠道肿瘤具有较高诊断准确性,对NSCLC等免疫治疗响应预测价值突出;
  3. 数据库与评分体系为后续机制研究、益生菌/粪菌移植干预及个体化辅助诊疗提供公开、可拓展的资源。
未来,作者计划纳入更多低生物量部位数据、提升菌株级分辨率,并开放用户上传接口,以推动多组学整合下“菌群-宿主-免疫-肿瘤”交互网络的精准解析。
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