胰腺癌俗稱“癌中之王”。
近些年，死于胰腺癌的世界級名人包括：世界男高音帕瓦羅蒂、諾獎得主斯塔曼……
胰腺癌發現晚，治療手段有限，療效差，緻死率高，一年存活率僅為25%1。
胰腺惡性良性腫瘤分為兩種。最常見的是起源于胰腺導管的胰腺腺癌（PDAC），即通常說的“胰腺癌”。另一種是起源于胰腺有分泌激素功能的細胞，即胰腺内分泌惡性良性腫瘤。
胰腺的位置深，胰腺癌早期症狀不明顯、發病原因不明确……這些都制約着胰腺癌的早發現。
血液中的糖類抗原19-9（CA19-9），是目前唯一被FDA準許的胰腺癌标志物。然而， CA19-9水準與其它多種症狀關聯（如膽道阻塞），對胰腺癌的篩查特異性低（0.75,95% CI 0.72-0.86）2，亟需更高效的篩查方法。
近日，發表在Gut上的一個研究發現糞便微生物可用于胰腺癌篩查，單獨使用時準确性達到0.84（AUROC值，一種模型評估名額）；當與血液CA19-9聯合使用時，準确性提升至0.943。該研究由學界大咖Peer Bork上司的德國和西班牙科學家共同完成。
既往研究已多次揭示微生物與胰腺癌的關聯。胰腺本身被特定微生物定植，包括口腔和腸道的常見細菌4, 5。小鼠模型研究發現，腸道來源細菌能促進胰腺導管癌的形成6。另有研究發現人口腔和腸道的特定微生物與胰腺癌發病風險相關7。
受這些研究啟發，Bork團隊基于136位法國受試者（57位胰腺癌患者，50位對照，29位慢性胰腺炎患者），以及76位德國受試者（44位胰腺癌患者，32位對照），采集糞便、唾液、惡性良性腫瘤和癌旁組織樣品，使用DNA測序技術，系統性地挖掘糞便微生物和唾液微生物對胰腺癌的預測效果（圖1）。
圖1：研究樣本和資料組成。rRNA：ribosomal RNA
該研究首要問題是确認糞便微生物組成與胰腺癌的關聯。在排除年齡、性别等因素的影響後，糞便微生物組成與胰腺癌顯著相關（R2=0.01，P=0.5）。單因素檢驗發現，9個細菌物種與胰腺癌關聯（多重檢驗校正PVeillonella atypica）、具核梭杆菌（Fusobacterium nucleatum）和廣栖别樣斯卡多元亞菌（Alloscardovia omnicolens）等細菌在胰腺癌組富集。
緊接着，研究者建構由多個糞便微生物組成的分類器去識别胰腺癌患者。在多元邏輯回歸（LASSO）模型中，27種細菌被選中（圖2），它們的組合對胰腺癌的判别準确性達到AUROC=0.84（圖3）。此分類模型記為模型1（model-1）。
這27個細菌包括胰腺癌組富集的細菌：史密斯産甲烷短杆菌（Methanobrevibacter smithii）、廣栖别樣斯卡多元亞菌、非典型韋榮氏球菌和芬氏拟杆菌（Bacteroides finegoldii）等；也包括胰腺癌組中缺少的細菌：普氏栖糞杆菌（Faecalibacterium prausnitzii）、糞居拟杆菌（Bacteroides coprocola）、雙歧雙歧杆菌（Bifidobacterium bifidum）和羅姆布茨菌（Romboutsia timonensis）。
圖2：模型1中挑選到的27種糞便微生物在訓練集樣本中的分布。PDAC：胰腺導管癌，俗稱胰腺癌。
在胰腺癌組缺乏的細菌通常與多種非癌症病變有關聯8，它們并不是胰腺癌特有的标志細菌，并且影響模型對胰腺癌的判别特異性。為此，研究者用同樣的方法，僅從胰腺癌組富集的細菌中挑選标記物，重新建構了一個分類模型，簡稱模型2（model-2）。
結果顯示，模型2的準确性（AUROC=0.71）比模型1低。這是因為模型2采用了更嚴格的條件，僅納入胰腺癌組富集的細菌，降低了預測的敏感性所緻。
糖類抗原CA19-9是惡性良性腫瘤組織分泌，而糞便微生物可以看做環境因素，在對胰腺癌的預測中，血液CA19-9水準很可能與糞便微生物水準互補。CA19-9分别與上述兩個模型聯合檢測，兩個模型的準确性都有顯著提升：模型1的AUROC從0.84提升至0.94，模型2的AUROC從0.71提升至0.89。
圖3：模型1（Model 1）和模型2（Model 2）在訓練人群和驗證人群中的預測效果。DE：德國驗證人群；ES：法國訓練人群；TPR：真陽性值。
更為重要的是，胰腺癌的分期不影響上述分類器的預測準确性。在25位胰腺癌早期（T1，T2）患者和32位晚期（T3，T4）患者中，分類器對早晚期胰腺癌的預測效果類似，沒有偏向性。
建構好了分類器模型，接下來就是驗證這些模型的适用性和可推廣性。為此，研究者在兩種不同場景中測試分類器模型。
第一種場景是由76位德國人構成的疾病-對照組（44位胰腺癌患者和32位對照者）。測試結果顯示，模型1和模型2的準确性與訓練集（法國人）類似：模型1的AUROC為0.83，模型2的AUROC為0.85。與血液CA19-9的聯合檢測時，準确性也都有顯著提升：模型1+CA19-9的AUROC為0.91，模型2+CA19-9的AUROC為0.92。
另外一種場景是5792份糞便宏基因組樣品。這些樣品來自25個已發表研究，涉及18個國家的人群，包括糖尿病、結直腸癌、乳腺癌、肝病和腸炎等多種疾病患者。在10%的假陽性期望值下，模型2比模型1有更低的誤判率。模型2的平均假陽性率不足5%，優于訓練集結果；而模型1平均假陽性率為15%，比訓練集結果差。這說明，模型2在預測胰腺癌時，有更好的特異性。
胰腺是個分泌型器官，其導管與十二指腸連接配接，形成一個連接配接通道，友善腸道細菌“跑”到胰腺導管。基于此，研究者假設在胰腺中也有與胰腺癌關聯的糞便細菌。通過目标基因擴增和熒光原位雜交（圖4），研究者在超過25%的胰腺組織樣品中（惡性良性腫瘤和非惡性良性腫瘤）測到至少13個與胰腺癌關聯的糞便細菌。部分細菌在惡性良性腫瘤組織中富集：乳酸杆菌（Lactobacillus spp）、嗜黏蛋白阿克曼氏菌（Akkermansia muciniphila）和拟杆菌（Bacteroides spp）。這些結果證明了胰腺器官中存在糞便中發現的胰腺癌特異性微生物，與其他研究發現相吻合9。
圖4：熒光原位雜交顯微鏡圖。拟杆菌位于惡性良性腫瘤組織細胞核内（左上）；雙歧杆菌位于惡性良性腫瘤組織細胞核外（右上）；乳酸杆菌位于非惡性良性腫瘤組織細胞核外（左下）；鍊球菌位于非惡性良性腫瘤組織細胞核外（左下）；韋榮氏球菌位于惡性良性腫瘤組織細胞核外（右下）。
綜上，該研究不僅開發了一種基于糞便微生物的胰腺癌無創早篩方法（圖5），還證明了胰腺惡性良性腫瘤中存在特定的微生物，為胰腺癌的預防、機理研究和治療提供新思路。
圖5：文章圖形摘要
在此之前，糞便微生物已被開發用于多種癌症的檢測，包括結直腸癌10和胃癌11。由于糞便微生物不僅可以在身體各部位“流動”12，還可以通過代謝物影響多個器官13，可以推測，糞便微生物在人類與癌症的抗争中将會持續發光發熱。
參考文獻：
1. Park W, Chawla A, O’Reilly EM. Pancreatic Cancer: A Review. JAMA. 2021;326(9):851-862. doi:10.1001/jama.2021.13027
2. Xing H, Wang J, Wang Y, et al. Diagnostic Value of CA 19-9 and Carcinoembryonic Antigen for Pancreatic Cancer: A Meta-Analysis. Gastroenterol Res Pract. 2018;2018:8704751. doi:10.1155/2018/8704751
3. Kartal E, Schmidt TSB, Molina-Montes E, et al. A faecal microbiota signature with high specificity for pancreatic cancer. Gut. 2022:gutjnl-2021-324755. doi:10.1136/gutjnl-2021-324755
4. Riquelme E, Zhang Y, Zhang L, et al. Tumor Microbiome Diversity and Composition Influence Pancreatic Cancer Outcomes. Cell. Aug 8 2019;178(4):795-806.e12. doi:10.1016/j.cell.2019.07.008
5. Gaiser RA, Halimi A, Alkharaan H, et al. Enrichment of oral microbiota in early cystic precursors to invasive pancreatic cancer. Gut. 2019;68(12):2186. doi:10.1136/gutjnl-2018-317458
6. Thomas RM, Gharaibeh RZ, Gauthier J, et al. Intestinal microbiota enhances pancreatic carcinogenesis in preclinical models. Carcinogenesis. Jul 30 2018;39(8):1068-1078. doi:10.1093/carcin/bgy073
7. Geller LT, Barzily-Rokni M, Danino T, et al. Potential role of intratumor bacteria in mediating tumor resistance to the chemotherapeutic drug gemcitabine. Science. Sep 15 2017;357(6356):1156-1160. doi:10.1126/science.aah5043
9. Nejman D, Livyatan I, Fuks G, et al. The human tumor microbiome is composed of tumor type–specific intracellular bacteria. Science. 2020;368(6494):973. doi:10.1126/science.aay9189
11. Zhou C-B, Pan S-Y, Jin P, et al. Fecal signatures of Streptococcus anginosus and Streptococcus constellatus for non-invasive screening and early warning of gastric cancer. Gastroenterology. 2022;doi:10.1053/j.gastro.2022.02.015
12. Schmidt TSB, Hayward MR, Coelho LP, et al. Extensive transmission of microbes along the gastrointestinal tract. eLife. 2019/02/12 2019;8:e42693. doi:10.7554/eLife.42693
責任編輯丨王雪甯