综述：人工智能驱动的口腔微生物组癌症预测最新进展

本综述系统探讨了人工智能（AI）在口腔微生物组与口腔癌（尤其是口腔鳞状细胞癌OSCC）关联研究中的前沿应用，涵盖微生物组测序技术、机器学习（ML）算法（如随机森林、支持向量机）在生物标志物挖掘中的作用，以及微生物群通过炎症（如NF-κB、IL-6/STAT3通路）、DNA损伤和代谢调控（如短链脂肪酸SCFAs）影响致癌机制的深度解析，为早期诊断和个性化治疗提供新视角。

　　

3 口腔微生物群与口腔癌

3.1 口腔癌危险因素

口腔鳞状细胞癌（OSCC）作为头颈部鳞癌（HNSCC）的主要亚型，其发生发展与口腔微生物群的生态失衡密切相关。流行病学研究显示，吸烟、饮酒和嚼槟榔等行为因素可导致口腔微生物多样性降低，促进^{具核梭杆菌}（Fusobacterium nucleatum）、^{牙龈卟啉单胞菌}（Porphyromonas gingivalis）等致病菌的富集。这些微生物通过代谢产生乙醛、活性氧（ROS）等致癌物质，诱导宿主DNA双链断裂（如γ-H2AX焦点形成），并抑制p53和Ku70等DNA修复蛋白表达，从而驱动基因组不稳定性。

3.2 口腔微生物群失调与口腔癌进展

高通量测序技术（如16S rRNA测序、宏基因组学）揭示OSCC患者唾液和组织样本中微生物群的显著特征：^链球菌（Streptococcus）、^普雷沃菌（Prevotella）和^嗜血杆菌（Haemophilus）的相对丰度下降，而^梭杆菌、^肽链球菌（Peptostreptococcus）和^{卡普诺胞菌}（Capnocytophaga）显著上升。这种失调模式与肿瘤分期、淋巴结转移和术后复发风险密切相关。例如，^{具核梭杆菌}通过激活E-钙黏蛋白/β-连环蛋白（E-cadherin/β-catenin）信号通路促进上皮-间质转化（EMT），而^{牙龈卟啉单胞菌}产生的丁酸盐可抑制淋巴细胞功能，削弱免疫监视。

3.3 口腔微生物群、炎症与DNA损伤应答

微生物群失调通过Toll样受体（TLR）/髓样分化因子88（MyD88）途径激活核因子κB（NF-κB）和MAPK信号通路，促使IL-6、TNF-α等促炎细胞因子释放，形成慢性炎症微环境。此外，^{中间普雷沃菌}（Prevotella intermedia）产生的硫化氢（H₂S）抑制超氧化物歧化酶（SOD）活性，导致活性氧累积并引发氧化性DNA损伤。NLRP3炎症小体的异常激活进一步加剧IL-1β介导的致癌进程，而微生物代谢产物短链脂肪酸（SCFAs）的减少会破坏游离脂肪酸受体2（FFAR2）介导的抗炎信号，形成促癌正反馈循环。

3.4 口腔微生物群作为诊断与预后工具

机器学习模型（如随机森林、支持向量机）通过分析微生物组数据，实现了OSCC的早期预测和风险分层。研究表明，唾液样本中^链球菌和^{细小单胞菌}（Parvimonas）的富集与患者总生存期（OS）及无病生存期（DFS）缩短显著相关，而^韦荣球菌（Veillonella）和 ^{Corynebacterium} 则表现出保护性作用。通过主成分分析（PCA）和聚类算法构建的微生物特征模型，在跨中心验证中展现出超过85%的预测准确率（AUC值），为无创诊断提供了新策略。

4 口腔微生物组样本采集与标准化

样本类型的选择（如非刺激性唾液、口腔拭子、组织活检）显著影响微生物组数据的可靠性。唾液样本虽易于获取，但可能低估黏膜深层微生物的丰度；组织活检能精准反映肿瘤局部菌群，但存在侵入性操作偏差。标准化流程涉及样本采集时间、DNA提取方法和测序区域（如16S rRNA V3–V4区）的统一，以减少技术噪音。未来需通过多中心纵向研究验证微生物标志物的临床适用性，并整合多组学数据（代谢组、蛋白质组）以提升预测模型的鲁棒性。