《Cell Host & Microbe》：Mouth-to-gut microbial transmission signatures enable robust, non-invasive diagnosis of gastrointestinal cancers
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人体微生物组（microbiome）在空间上是分区化的，但口腔细菌可以在肠道等远端部位异位定植，并可能影响疾病进程。通过分析来自健康对照、代谢性疾病或胃肠道癌症患者的507名参与者的配对口腔和粪便微生物组，研究人员建立了一个定量的口腔-粪便（mouth-to-
人体微生物组（microbiome）在空间上是分区化的，但口腔细菌可以在肠道等远端部位异位定植，并可能影响疾病进程。通过分析来自健康对照、代谢性疾病或胃肠道癌症患者的507名参与者的配对口腔和粪便微生物组，研究人员建立了一个定量的口腔-粪便（mouth-to-feces, MF）指数，用于衡量MF微生物传播。MF指数显示，癌症患者的口腔-肠道传播显著升高，并与宿主代谢和炎症指标密切相关。利用可传播的分类群，研究人员开发了一种随机森林（random forest, RF）分类器，仅使用口腔微生物组数据训练，即可在七个独立队列中准确区分胃癌/结直肠癌与健康对照。与传统筛查方法相比，基于MF的模型获得了显著高于粪便隐血试验（fecal occult blood test, FOBT）的敏感性。这些发现揭示了疾病特异性的传播特征，并强调MF微生物谱分析作为胃肠道癌症诊断和风险分层的通用、非侵入性框架的潜力。
人体微生物组在口腔、肠道等部位呈现空间分区，但口腔细菌可异位定植于肠道并参与疾病发生。然而，既往研究多限于定性描述，缺乏统一的定量指标和跨疾病比较，阻碍了基于口腔-肠道微生物传播的非侵入性诊断工具开发。为此，研究人员系统分析了口腔至肠道（mouth-to-gut, MTG）的微生物传播，并评估其诊断价值。
**研究背景与问题**
微生物组是宿主免疫和代谢的重要调节者，口腔与肠道因环境差异形成各自独特的微生物群落。在健康条件下，口腔细菌虽常被吞咽但很少定植肠道；而在炎症或免疫失调时，口腔微生物可进入肠道并促进疾病。例如，具核梭杆菌（Fusobacterium nucleatum）在结直肠癌（colorectal cancer, CRC）组织中富集，且同一菌株可在口腔和肿瘤中同时检出，直接支持了MTG传播的存在。然而，此前研究缺乏定量指标、样本量小或未配对，无法揭示传播的动力学、疾病特异性及临床关联。
**研究队列与方法概述**
研究人员从Yonsei Severance健康检查中心和Severance医院招募了507名参与者，包括129名健康对照（healthy control, HC）、215名代谢性疾病（metabolic disorder, MD）患者（含代谢综合征、高血压、高脂血症、2型糖尿病）、77名胃癌（gastric cancer, GC）患者和86名CRC患者，共采集1,010份配对口腔漱液和粪便样本。通过16S rRNA基因V3-V4区扩增测序，使用DADA2获得扩增子序列变异（amplicon sequence variant, ASV），并基于Greengenes2注释分类。研究开发了口腔-粪便（mouth-to-feces, MF）传播指数，定义为口腔和粪便中100%一致ASV的丰度占粪便总ASV丰度的比例。采用LEfSe和MaAsLin2进行差异丰度分析，并构建随机森林（random forest, RF）分类模型，与深度学习模型MDeep及粪便隐血试验（fecal occult blood test, FOBT）比较。外部验证覆盖Zhang-GC、Zhang-CRC、Uchino-CRC、Russo-CRC、Flemer-CRC、Wang-CRC、Zackular-CRC和Zeller-CRC等多个独立队列。
**主要结果**
**宿主健康状况塑造口腔和肠道微生物结构**
通过Bray-Curtis距离主坐标分析和PERMANOVA检验，研究人员发现GC患者的口腔微生物群落显著偏离HC及其他组，而CRC患者的粪便微生物群落变化最显著。这表明GC主要与口腔微生态失调相关，CRC则主要反映肠道微生态失调。此外，GC和HT组的口腔与肠道微生物多样性呈正相关，提示疾病状态下口腔-肠道微生物联系增强。
**胃肠道癌症中MTG微生物传播增加**
MF指数在GC（3.63±5.61）和CRC（3.09±7.01）组中较HC（1.19±2.44）显著升高约2.6–3.0倍，而MD组与HC无差异。多变量线性回归校正饮酒、运动和BMI后，癌症仍与MF指数升高独立相关。GC和CRC组中高MF指数四分位的样本占比显著增加（GC 44.2%，CRC 33.7%）。各组具有独特的可传播菌谱，CRC组口腔-肠道传播菌最多（19种），包括F. nucleatum、微小单胞菌（Parvimonas micra）、口腔消化链球菌（Peptostreptococcus stomatis）等已知CRC相关菌。
**微生物传播取决于胃肠道癌症分期**
在GC中，唾液链球菌（Streptococcus parasanguinis）和前庭链球菌（S. vestibularis）在早晚期均持续高于HC，而咽峡炎链球菌（S. anginosus）、格氏孪生球菌（Gemella sanguinis）和变形链球菌（S. mutans）仅在早期（0–2期）富集。在CRC中，多种已知生物标志菌（如F. nucleatum、P. stomatis、P. micra）在晚期（3–4期）显著检出。MTG传播菌的丰度还与宿主临床指标相关，如Veillonella atypica与胆固醇、低密度脂蛋白、糖化血红蛋白等显著相关。
**口腔-肿瘤-粪便连续体的微生物传播**
利用Zhang数据集（含口腔、肿瘤/癌旁、粪便样本），研究人员计算了口腔-肿瘤（MT）、口腔-癌旁（MP）、肿瘤-粪便（TF）和癌旁-粪便（PF）指数。结果显示，GC中口腔微生物向肿瘤/癌旁的传播比例高于向粪便的传播；而CRC中肿瘤相关传播菌进一步传播至粪便的比例更高（肿瘤来源52.4%）。GC中65.1%的口腔来源粪便菌经过肿瘤区域，支持口腔-肿瘤-粪便连续体的存在。早期阶段三部位间连接增强，提示肿瘤起始阶段微生物传播活跃。
**MF微生物谱是癌症分类的关键特征**
使用MF共享ASV特征，RF模型在内部验证中对GC的粪便AUC为0.73，对CRC的口腔和粪便AUC均达0.82。跨队列外部验证中，CRC的口腔、粪便和二元（存在/缺失）特征AUC分别达0.73–0.81、0.71–0.81和0.76–0.85；GC的AUC略低（0.61–0.65）。排除MF特征会显著降低粪便GC分类性能，证实MF共享ASV是CRC分类的主要驱动特征。
**基于MF微生物谱的癌症分类普遍性**
在无配对样本的外部验证中，粪便MF模型保持稳健（加权平均AUC 0.75–0.82），而基于分类学聚合的口腔模型失效（AUC 0.42–0.47）。通过VSEARCH以100%序列同一性精确匹配外部口腔ASV，可显著恢复口腔分类性能（AUC 0.63–0.80），表明ASV级分辨率是口腔MF诊断信号所必需的。与FOBT比较，在Zhang队列66名有FOBT数据的亚组中，口腔MF-ASV模型AUC为0.969、敏感性0.929、特异性0.921；粪便MF-ASV模型AUC为0.984、敏感性0.929、特异性0.947；FOBT敏感性仅为0.610。
**讨论与结论**
研究证实MTG传播是连续但依赖情境的过程，癌症中口腔-肠道微生物区划被破坏，传播强度与定植谱随分期变化。二元特征（存在/缺失）比丰度特征更稳健，表明传播事件本身是关键诊断信号。口腔信号依赖ASV分辨率，因传播定植稀有且菌株特异；而粪便信号在属/科水平足够。MF-ASV模型敏感性显著高于FOBT，具备非侵入性筛查潜力。局限性包括无法确证因果关系、缺乏菌株级分辨率、自采样本变异等。总体而言，MF微生物谱分析为胃肠道癌症的非侵入性诊断和风险分层提供了新的通用框架。
