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卵巢癌（OC）严重威胁女性健康，早期诊断困难。研究人员收集健康对照（HC）、卵巢肿瘤（OT）及其他良性肿瘤（OBT）患者粪便样本进行 16S rRNA 测序。结果发现 OT 患者肠道微生物群组成和多样性有显著差异，部分菌群可区分健康者和 OT 患者，为 OT 早期诊断提供新思路。
卵巢癌，这个隐匿在女性身体里的 “杀手”，悄无声息地威胁着无数女性的健康。它在女性生殖系统恶性肿瘤中，死亡率高高在上。由于发病部位隐蔽，缺乏有效的早期筛查手段，多数患者确诊时已处于晚期。此时，肿瘤往往对化疗药物产生原发性或继发性耐药，导致患者 5 年生存率仅在 30 - 45% 之间。现有的治疗手段，像根治性手术、铂类联合化疗以及聚 ADP - 核糖聚合酶抑制剂维持治疗等，也因低响应率、毒性和耐药性问题，难以让众多患者获益。所以，寻找更便捷、无创且高灵敏度的卵巢癌筛查方法，成了医学领域亟待攻克的难题。
在这样的背景下，浙江癌症医院的研究人员勇挑重担，开展了一项极具意义的研究。他们把目光聚焦在人体肠道内的微生物群（gut microbiota）上，试图探寻肠道微生物群与卵巢肿瘤之间千丝万缕的联系。研究人员从 2018 年 5 月至 2022 年 1 月，精心收集了 382 名女性的粪便样本，这些样本分别来自健康对照（HC）组、卵巢肿瘤（OT）患者组（其中包括卵巢癌（OC）患者和良性卵巢肿瘤（BOT）患者）以及其他良性肿瘤（OBT）患者组。
研究人员运用了多种技术方法。首先是样本采集，严格按照规范收集粪便样本，并及时冷冻保存。接着进行 DNA 提取，从粪便样本中获取细菌基因组 DNA。之后采用 16S rRNA 测序技术，对细菌的 16S rRNA 基因进行扩增和测序。通过复杂的序列分析和生物信息学处理，确定不同样本中微生物的种类和丰度。同时，运用统计分析方法，如 Kruskal - Wallis 检验、主坐标分析（PCoA）等，探究微生物群落的多样性和结构变化。
研究结果
- 肠道微生物多样性差异
- OT 与 HC 组比较：在门和属水平上，OT 组与 HC 组肠道微生物群组成比例存在差异。OT 组中 Bacteroidota 和 Proteobacteria 的平均丰度高于 HC 组，Firmicutes 则相反。属水平上，OT 组 Bacteroides、Prevotella 和 Escherichia_Shigella 平均丰度增加，Faecalibacterium 等减少。OT 组的 ACE 和 Chao1 指数高于 HC 组，Shannon 和 Simpson 指数低于 HC 组，表明 OT 患者肠道微生物多样性降低、丰度增加12。
- BOT 与 OC 组比较：在门水平上，BOT 和 OC 组肠道微生物群组成和比例无显著差异。属水平上，OC 组 Bacteroides、Escherichia_Shigella 等平均丰度增加，Prevotella 和 Faecalibacterium 减少。根据 ACE 指数，两组肠道微生物丰度有显著差异；Shannon 和 Simpson 指数显示，两组多样性无显著差异34。
- OBT 与 OT 组比较：在门和属水平上，OBT 与 OT 组肠道微生物群组成比例有差异。OT 组 Bacteroidota 和 Proteobacteria 平均丰度高于 OBT 组，Firmicutes 相反。属水平上，OT 组 Bacteroides 等平均丰度增加，Faccalibacterium 和 Megamonas 减少。OT 组 Chaol 和 ACE 指数高于 OBT 组，Shannon 和 Simpson 指数低于 OBT 组5。
- 肠道微生物群对 OT 诊断的价值：研究人员建立随机森林分类器模型，通过 ROC 分析评估肠道微生物群区分癌症人群的潜力。结果显示，与 HC 组相比，BOT 组的 AUC 值为 0.77，OC 组为 0.86；与 OC 组相比，BOT 组 AUC 值为 0.72；与 OBT 组相比，OT 组 AUC 值为 0.706。
研究结论与讨论
这项研究意义重大，它揭示了卵巢肿瘤患者肠道微生物群的特征性变化。研究发现卵巢肿瘤患者肠道微生物群的组成、细菌丰度和多样性与健康对照组及其他良性肿瘤组有显著差异，且卵巢癌和良性卵巢肿瘤患者之间也存在明显不同。这表明肠道微生物群在卵巢肿瘤的发生发展过程中可能扮演着重要角色。
通过分析患者样本中的微生物群，研究人员发现了一些独特的肠道微生物物种，推测可以利用这些微生物来区分卵巢肿瘤患者和健康人。例如，Escherichia_Shigella 在卵巢肿瘤患者中显著增加，可能促进肿瘤发展；而 Coprococcus、Fusicatenibacter 等有益菌减少，其产生的短链脂肪酸等物质对肠道和机体健康有重要作用 。
不过，研究也存在一定局限性。样本规模较小，且数据来自单中心，未来研究需要纳入更多样本和不同的国际妇产科联盟（FIGO）分期病例。肠道微生物群受多种因素影响，此次研究未充分考虑月经、雌激素代谢与肠道微生物群的关系，也缺乏独立队列的验证。
总体而言，该研究为卵巢肿瘤的早期诊断提供了新的方向和潜在的生物标志物。虽然目前还处于初步阶段，但为后续深入研究奠定了坚实基础。未来，有望基于肠道微生物群构建更精准的卵巢肿瘤预测模型，助力卵巢肿瘤的早期发现和治疗，为广大女性的健康带来新的希望。此次研究成果发表在《Scientific Reports》上，也为该领域的研究提供了重要的参考依据。
