基于肠道菌群构建无创诊断模型：胃癌早期筛查的新策略

本研究针对胃癌(GC)诊断依赖侵入性检查且缺乏高灵敏度标志物的临床困境，通过分析455例粪便样本的16S rRNA测序数据，首次构建了整合肠道菌群与肿瘤标志物的联合预测模型。研究发现胃癌患者肠道菌群α多样性显著增加（Chao1指数P<0.05），鉴定出19个健康组富集菌属（如拟杆菌属Bacteroides）和31个胃癌组特征菌属（如链球菌属Streptococcus）。随机森林模型筛选的20个关键菌属使诊断AUC达0.81，联合10种肿瘤标志物后提升至0.86，为胃癌无创筛查提供新途径。

　　

胃癌作为全球高死亡率消化道恶性肿瘤，其早期诊断面临重大挑战。当前主要依赖胃镜等侵入性检查，而常用血清标志物如CEA（癌胚抗原）和CA19-9（糖类抗原19-9）灵敏度不足30%。随着微生物组学发展，肠道菌群与疾病的关联研究为突破这一困境提供了新思路。

浙江省人民医院（Zhejiang Provincial People's Hospital）联合杭州医学院的研究团队在《Applied Microbiology and Biotechnology》发表重要成果。研究人员收集153例胃癌患者、100例健康对照和43例胃部非肿瘤疾病患者的粪便样本，通过16S rRNA测序技术分析菌群特征，结合10种临床肿瘤标志物（包括CYFRA21-1、CA72-4等），构建了多参数诊断模型。关键技术包括：1）454例队列的粪便样本16S rRNA V4区测序；2）LEfSe分析鉴定差异菌群；3）随机森林算法筛选特征菌属；4）ROC曲线评估诊断效能。

主要发现

1. 菌群多样性变化：胃癌组Chao1指数显著升高（P<0.05），PCoA分析显示菌群组成与健康组存在显著差异。
   

   

2. 标志性菌群鉴定：LEfSe分析发现胃癌组富集链球菌属（Streptococcus）等31个菌属，健康组富集拟杆菌属（Bacteroides）等19个菌属。
   

   

3. 诊断模型优化：整合链球菌属等20个关键菌属的模型AUC达0.81，联合肿瘤标志物后提升至0.86（验证集0.84）。

讨论与意义
该研究首次证实肠道菌群特征可独立预测胃癌（AUC>0.8），且与肿瘤标志物具有互补性。尽管60.78%的胃癌患者肿瘤标志物阳性，但菌群特征与标志物表达无直接关联（P>0.05），提示二者反映不同病理机制。创新性在于：1）建立目前最大规模的胃癌菌群诊断队列；2）突破传统标志物灵敏度瓶颈；3）提供可替代胃镜的初筛方案。

局限性包括横断面设计难以确定因果关系，且未评估治疗对菌群的影响。未来需扩大人群验证，并探索菌群调控胃癌的具体机制。该成果为消化道肿瘤的微生物组诊断奠定了方法学基础，临床转化后将显著提升早期胃癌检出率。