口腔微生物组通过PI3K/AKT/mTOR通路调控口腔鳞癌复发的机制与预后价值研究

本研究通过机器学习分析发现口腔唾液微生物组中Eubacterium和Lactobacillus的富集与口腔鳞癌（OSCC）复发及不良预后显著相关，而Veillonella和Staphylococcus则显示保护作用。微生物组模型（AUC=0.741）较临床N分期模型（AUC=0.66）更具预测优势，并揭示微生物可能通过调控PI3K/AKT/mTOR通路影响肿瘤复发，为OSCC提供了新型非侵入性预后生物标志物。

　　

背景

口腔鳞状细胞癌（OSCC）占口腔恶性肿瘤的90-95%，全球年新发病例约38.9万例，死亡18.8万例。其五年总生存率仅为48-70%，而复发率高达28-33.9%，成为影响患者生存的关键因素。近年来研究表明，口腔微生物组在OSCC发生发展中扮演重要角色，但其在复发中的作用尚不明确。本研究通过唾液微生物组分析结合机器学习方法，探索与OSCC复发相关的微生物标志物及其潜在机制。

材料与方法

研究纳入133例OSCC患者（复发组35例，非复发组98例），采集未刺激全唾液样本并进行16S rRNA基因V4区测序。采用XGBoost机器学习模型识别与复发相关的微生物特征，并通过PICRUSt2进行功能基因组预测。统计学分析包括α多样性（Shannon/Simpson指数）和β多样性（加权UniFrac距离PCoA分析），生存分析采用Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。

结果

患者特征与微生物组多样性

复发组淋巴结转移（N+）比例显著高于非复发组（70.0% vs 32.9%）。主要优势菌门为Actinobacterium、Proteobacteria、Bacteroidetes、Firmicutes和Fusobacteria。虽然两组间α多样性无显著差异，但β多样性分析显示复发组微生物群落结构存在显著差异（P=0.0396）。

机器学习预测模型

XGBoost模型在训练集中达到AUC=0.882（灵敏度0.80，特异度0.93），验证集AUC提升至0.94。特征重要性分析鉴定出7个关键菌属：Eubacterium（FC=7.23）、Lactobacillus（FC=8.00）、Kingella、Paludibacter、Parvimonas、Staphylococcus（FC=0.71）和Veillonella（FC=0.84）。逻辑回归显示Eubacterium（OR=10.5）和Lactobacillus（OR=18.8）与复发风险正相关，而Staphylococcus和Veillonella呈负相关。

生存分析

Kaplan-Meier分析显示高丰度Eubacterium、Lactobacillus、Kingella、Paludibacter和Parvimonas与不良无病生存（DFS）显著相关，而高丰度Staphylococcus和Veillonella则对应较好预后。Cox多因素分析调整N分期后，Eubacterium（HR=4.17）和Lactobacillus（HR=3.54）仍保持独立预后价值。

预测性能比较

基于7个菌属的微生物模型预测复发的AUC为0.741，显著优于临床N分期模型（AUC=0.66），表明微生物标志物具有更好的判别能力。

功能通路关联

PICRUSt2功能预测发现PI3K/AKT/mTOR通路在复发组中显著激活。Spearman相关分析显示：Eubacterium与AKT、GNB2（G蛋白β亚基2）、FGFR1（成纤维细胞生长因子受体1）正相关；Lactobacillus与mTOR、AIP3、AKT、GNB2、FGFR1及Thbs1（血小板反应蛋白1）正相关；而Veillonella与AKT、GNB2、FGFR1负相关。提示前两者可能通过激活PI3K/AKT/mTOR通路促进复发，后者则可能抑制该通路发挥保护作用。

讨论

本研究首次系统揭示口腔唾液微生物组构成与OSCC复发的关联及其机制。Eubacterium和Lactobacillus的促复发作用与既往研究一致：Wang等报道E. infirmum低丰度与免疫治疗耐药相关；Chattopadhyay发现Lactobacillus物种在晚期OSCC中富集。而Veillonella的保护作用可能与抑制TROP2/PI3K/AKT通路有关，但其在肺癌中的促瘤作用提示微生物-肿瘤互作具有组织特异性。

从机制角度看，PI3K/AKT/mTOR通路是已知的致癌通路：AKT通过PIP3激活mTOR促进细胞增殖；FGFR1过表达通过FRS2α协同激活PI3K/AKT/mTOR级联；GNB2作为Gβ蛋白可直接激活该通路。本研究通过相关分析首次将特定微生物与这些关键分子事件相联系，为微生物调控肿瘤进展提供了新视角。

研究的局限性包括：功能预测为相关性而非因果验证；复发组样本量较小；属水平分辨率可能掩盖种间差异；唾液样本无法完全代表肿瘤微环境。未来需通过多组学分析、物种水平鉴定和肿瘤组织验证深化机制研究。

结论

口腔唾液微生物组分析揭示了与OSCC复发相关的特定菌群模式。Eubacterium和Lactobacillus的富集以及Veillonella的减少可能通过调节致癌性PI3K/AKT/mTOR通路影响复发进程。微生物组模型较传统临床分期具有更好的复发预测效能，表明唾液微生物标志物可作为OSCC预后评估的非侵入性工具，为早期复发监测和靶向治疗策略制定提供新思路。