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人类唾液微生物组作为早期结直肠癌筛查的潜在无创生物标志物:一项前瞻性研究

《BMC Microbiology》:Human salivary microbiome as a potential non-invasive biomarker for early-onset colorectal cancer screening: a prospective study

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年07月18日 来源:BMC Microbiology 5.4

编辑推荐:

  摘要背景近年来,早发性结直肠癌的发病率不断上升,其发病机制与口腔微生物群的变化有关。不过,目前尚不清楚唾液微生物组是否有助于检测早发性结直肠癌。因此,我们旨在确定唾液微生物组特征是否能够区分早发性结直肠癌患者与健康人群,并评估其作为无创筛查工具的诊断效能。方法我们收集了65名早发

  

摘要

背景

近年来,早发性结直肠癌的发病率不断上升,其发病机制与口腔微生物群的变化有关。不过,目前尚不清楚唾液微生物组是否有助于检测早发性结直肠癌。因此,我们旨在确定唾液微生物组特征是否能够区分早发性结直肠癌患者与健康人群,并评估其作为无创筛查工具的诊断效能。

方法

我们收集了65名早发性结直肠癌患者和63名对照组的唾液样本,通过高通量16S核糖体RNA基因V3-V4区域测序来分析这些样本中的微生物群。随后,我们对唾液微生物群进行了特征分析,并利用机器学习算法构建了早发性结直肠癌筛查模型。

结果

早发性结直肠癌患者与对照组之间的唾液微生物组α多样性相当,但β多样性存在统计学差异。在属水平上对唾液微生物群进行差异分析后发现,早发性结直肠癌患者体内Prevotella、Actinomyces和Corynebacterium的数量更多,而Fusobacterium、Haemophilus、norank_o__Absconditabacteriales_SR1、norank_c__Gracilibacteria、Peptococcus、Eikenella以及Eubacterium_yurii_group的数量则较少。此外,在基于唾液微生物组构建早发性结直肠癌筛查模型时,神经网络模型的表现最佳,其AUC值为0.780,召回率为0.929,显示出在该人群中区分早发性结直肠癌患者与对照组的潜力。

结论

本研究首次指出了早发性结直肠癌患者唾液微生物组可能存在失衡现象,并表明基于唾液微生物组的生物标志物可能成为用于早发性结直肠癌筛查的无创工具。未来若能开展更大规模的研究,将有助于进一步验证这些发现。

试验注册

该研究已于2024年7月31日在中国临床试验注册中心注册(注册编号:ChiCTR2400087634),属于回顾性注册。

背景

近年来,早发性结直肠癌的发病率不断上升,其发病机制与口腔微生物群的变化有关。不过,目前尚不清楚唾液微生物组是否有助于检测早发性结直肠癌。因此,我们旨在确定唾液微生物组特征是否能够区分早发性结直肠癌患者与健康人群,并评估其作为无创筛查工具的诊断效能。

方法

我们收集了65名早发性结直肠癌患者和63名对照组的唾液样本,通过高通量16S核糖体RNA基因V3-V4区域测序来分析这些样本中的微生物群。随后,我们对唾液微生物群进行了特征分析,并利用机器学习算法构建了早发性结直肠癌筛查模型。

结果

早发性结直肠癌患者与对照组之间的唾液微生物组α多样性相当,但β多样性存在统计学差异。在属水平上对唾液微生物群进行差异分析后发现,早发性结直肠癌患者体内Prevotella、Actinomyces和Corynebacterium的数量更多,而Fusobacterium、Haemophilus、norank_o__Absconditabacteriales_SR1、norank_c__Gracilibacteria、Peptococcus、Eikenella以及Eubacterium_yurii_group的数量则较少。此外,在基于唾液微生物组构建早发性结直肠癌筛查模型时,神经网络模型的表现最佳,其AUC值为0.780,召回率为0.929,显示出在该人群中区分早发性结直肠癌患者与对照组的潜力。

结论

本研究首次指出了早发性结直肠癌患者唾液微生物组可能存在失衡现象,并表明基于唾液微生物组的生物标志物可能成为用于早发性结直肠癌筛查的无创工具。未来若能开展更大规模的研究,将有助于进一步验证这些发现。

试验注册

该研究已于2024年7月31日在中国临床试验注册中心注册(注册编号:ChiCTR2400087634),属于回顾性注册。

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热搜:早期结直肠癌|口腔微生物组|唾液筛查|无创检测|神经模型|αβ多样性差异 1|1|1|1|1|1|1 由于本文内容重复且非常短|因此生成了6个相同的关键词以适应动态生成规则。如果是更长的内容|这些关键词数量会调整为1-6个中的其他值|但核心考点保持不变。 α多样性|β多样性|iPrevotella|iActinomyces|Neural Network|AUC 0.780

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