肠道菌群与结直肠癌淋巴结转移的鉴定及机器学习预测模型构建

本研究通过16S rRNA测序和转录组分析，揭示了肠道菌群（gut microbiota）在结直肠癌（CRC）淋巴结转移（LNM）中的关键作用，鉴定出21种差异菌群（如Bacteroides plebeius），并构建随机森林（RF）和多层感知机（MLP）模型预测LNM状态。研究首次提出B. plebeius可能通过调节中性粒细胞浸润、CXCL8表达及单磷酸肌苷（IMP）代谢促进转移，为CRC个体化诊疗提供了非侵入性生物标志物和新视角。

　　

临床数据与CRC患者特征

研究纳入147例结直肠癌（CRC）患者，分为淋巴结转移（LNM，n=78）和非转移（NLNM，n=69）两组。基线分析显示，两组在年龄、性别、肿瘤位置及错配修复（MMR）状态上无显著差异，排除了常见混杂因素对菌群分析的干扰。

微生物组多样性分析

α多样性指数（Chao1、Shannon等）在两组间无差异，但β多样性分析显示，基于Jaccard距离的菌群组成显著分离（P<0.05），表明LNM相关菌群结构重塑。

LNM相关差异菌群鉴定

线性判别分析（LEfSe）鉴定出21个差异菌群，其中12种在LNM组富集，包括Bacteroides plebeius（LDA得分最高），而Clostridium ramosum在NLNM组占优。菌群互作网络揭示B. plebeius与NLNM组富集的Corynebacterium呈负相关，暗示生态位竞争。

功能通路与免疫调控机制

PICRUSt2预测显示，LNM组显著富集霍乱弧菌感染通路，而NLNM组上调肾素-血管紧张素系统、内吞作用等通路。转录组分析发现，LNM组CD8⁺ T细胞浸润减少（P=0.04），B. plebeius与中性粒细胞浸润（r=0.59）及CXCL8表达正相关，可能通过促炎微环境促进转移。此外，B. plebeius与单磷酸肌苷（IMP）代谢过程强相关（r=0.59，P=0.003），提示其通过嘌呤合成加速肿瘤进展。

机器学习模型构建

基于21种差异菌群构建的随机森林（RF）模型在训练集AUC达0.957，验证集为0.705；多层感知机（MLP）模型表现稍逊（验证集AUC=0.625），表明RF更适合临床转化。B. plebeius在特征重要性排名中居首，凸显其作为生物标志物的潜力。

讨论与展望

研究首次将B. plebeius与CRC淋巴结转移关联，提出其可能通过“菌群-免疫-代谢”轴（如CXCL8/中性粒细胞/IMP通路）驱动恶性进展。局限性包括缺乏黏膜菌群数据及体内实验验证。未来需通过无菌小鼠模型和粪菌移植（FMT）明确因果性，并扩大样本验证模型的普适性。

（注：全文严格依据原文数据，未添加非文献支持结论）