《Genome Biology》:HGMT: a database of human gut microbiota for tumors and immunotherapy response
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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
数据库概览与质量控制
跨癌种差异菌属鉴定
免疫治疗响应相关菌群
癌种优先排序
交互式网络门户
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:
富含SCFA产生能力的Lachnospiraceae等13个属可作为跨癌种“健康指示菌”;
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;
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。