胰腺癌俗称“癌中之王”。
近些年，死于胰腺癌的世界级名人包括：世界男高音帕瓦罗蒂、诺奖得主斯塔曼……
胰腺癌发现晚，治疗手段有限，疗效差，致死率高，一年存活率仅为25% 1 。
胰腺肿瘤分为两种。最常见的是起源于胰腺导管的胰腺腺癌（PDAC），即通常说的“胰腺癌”。另一种是起源于胰腺有分泌激素功能的细胞，即胰腺内分泌肿瘤。
胰腺的位置深，胰腺癌早期症状不明显、发病原因不明确……这些都制约着胰腺癌的早发现。
血液中的糖类抗原19-9（CA19-9），是当前唯一被FDA批准的胰腺癌标志物。然而， CA19-9水平与其它多种症状关联（如胆道阻塞），对胰腺癌的筛查特异性低（0.75,95% CI 0.72-0.86） 2 ，亟需更高效的筛查方法。
近日，发表在 Gut 上的一个研究发现 粪便微生物可用于胰腺癌筛查，单独使用时准确性达到0.84（AUROC值，一种模型评估指标）；当与血液CA19-9联合使用时，准确性提升至0.943 。该研究由学界大咖Peer Bork领导的德国和西班牙科学家共同完成。
既往研究已多次揭示微生物与胰腺癌的关联。胰腺本身被特定微生物定植，包括口腔和肠道的常见细菌 4, 5 。小鼠模型研究发现，肠道来源细菌能促进胰腺导管癌的形成 6 。另有研究发现人口腔和肠道的特定微生物与胰腺癌发病风险相关 7 。
受这些研究启发， Bork团队基于136位法国受试者（57位胰腺癌患者，50位对照，29位慢性胰腺炎患者），以及76位德国受试者（44位胰腺癌患者，32位对照），采集粪便、唾液、肿瘤和癌旁组织样品，使用DNA测序技术，系统性地挖掘粪便微生物和唾液微生物对胰腺癌的预测效果（图1）。
图1：研究样本和数据组成。rRNA：ribosomal RNA
该研究首要问题是确认粪便微生物组成与胰腺癌的关联。在排除年龄、性别等因素的影响后，粪便微生物组成与胰腺癌显著相关（R 2 =0.01，P=0.5）。单因素检验发现，9个细菌物种与胰腺癌关联（多重检验校正P<0.05）。其中，非典型韦荣氏球菌（ Veillonella atypica ）、具核梭杆菌（ Fusobacterium nucleatum ）和广栖别样斯卡多维亚菌（ Alloscardovia omnicolens ）等细菌在胰腺癌组富集。
这27个细菌包括胰腺癌组富集的细菌：史密斯产甲烷短杆菌（ Methanobrevibacter smithii ）、 广栖别样斯卡多维亚菌、 非典型韦荣氏球菌和芬氏拟杆菌（ Bacteroides finegoldii ）等；也包括胰腺癌组中缺少的细菌：普氏栖粪杆菌（ Faecalibacterium prausnitzii ）、粪居拟杆菌（ Bacteroides coprocola ）、双歧双歧杆菌（ Bifidobacterium bifidum ）和罗姆布茨菌（ Romboutsia timonensis ）。
图2：模型1中挑选到的27种粪便微生物在训练集样本中的分布。PDAC：胰腺导管癌，俗称胰腺癌。
在胰腺癌组缺乏的细菌通常与多种非癌症病变有关联 8 ，它们并不是胰腺癌特有的标志细菌，并且影响模型对胰腺癌的判别特异性。为此， 研究者用同样的方法，仅从胰腺癌组富集的细菌中挑选标记物，重新构建了一个分类模型，简称模型2（model-2）。
结果显示，模型2的准确性（AUROC=0.71）比模型1低。这是因为模型2采用了更严格的条件，仅纳入胰腺癌组富集的细菌，降低了预测的敏感性所致。
糖类抗原CA19-9是肿瘤组织分泌，而粪便微生物可以看做环境因素，在对胰腺癌的预测中，血液CA19-9水平很可能与粪便微生物水平互补。 CA19-9分别与上述两个模型联合检测，两个模型的准确性都有显著提升：模型1的AUROC从0.84提升至0.94，模型2的AUROC从0.71提升至0.89。
图3：模型1（Model 1）和模型2（Model 2）在训练人群和验证人群中的预测效果。DE：德国验证人群；ES：法国训练人群；TPR：真阳性值。
更为重要的是，胰腺癌的分期不影响上述分类器的预测准确性。在25位胰腺癌早期（T1，T2）患者和32位晚期（T3，T4）患者中，分类器对早晚期胰腺癌的预测效果类似，没有偏向性。
构建好了分类器模型，接下来就是验证这些模型的适用性和可推广性。为此，研究者在两种不同场景中测试分类器模型。
第一种场景是由76位德国人构成的疾病-对照组（44位胰腺癌患者和32位对照者）。 测试结果显示，模型1和模型2的准确性与训练集（法国人）类似：模型1的AUROC为0.83，模型2的AUROC为0.85。与血液CA19-9的联合检测时，准确性也都有显著提升：模型1+CA19-9的AUROC为0.91，模型2+CA19-9的AUROC为0.92。
另外一种场景是5792份粪便宏基因组样品。这些样品来自25个已发表研究，涉及18个国家的人群，包括糖尿病、结直肠癌、乳腺癌、肝病和肠炎等多种疾病患者。在10%的假阳性期望值下，模型2比模型1有更低的误判率。模型2的平均假阳性率不足5%，优于训练集结果；而模型1平均假阳性率为15%，比训练集结果差。这说明，模型2在预测胰腺癌时，有更好的特异性。
胰腺是个分泌型器官，其导管与十二指肠连接，形成一个连接通道，方便肠道细菌“跑”到胰腺导管。基于此， 研究者假设在胰腺中也有与胰腺癌关联的粪便细菌。通过目标基因扩增和荧光原位杂交（图4），研究者在超过25%的胰腺组织样品中（肿瘤和非肿瘤）测到至少13个与胰腺癌关联的粪便细菌。部分细菌在肿瘤组织中富集：乳酸杆菌（ Lactobacillus spp ）、嗜黏蛋白阿克曼氏菌（ Akkermansia muciniphila ）和拟杆菌（ Bacteroides spp ）。这些结果证实了胰腺器官中存在粪便中发现的胰腺癌特异性微生物，与其他研究发现相吻合 9 。
图4：荧光原位杂交显微镜图。拟杆菌位于肿瘤组织细胞核内（左上）；双歧杆菌位于肿瘤组织细胞核外（右上）；乳酸杆菌位于非肿瘤组织细胞核外（左下）；链球菌位于非肿瘤组织细胞核外（左下）；韦荣氏球菌位于肿瘤组织细胞核外（右下）。
综上，该研究不仅开发了一种基于粪便微生物的胰腺癌无创早筛方法（图5），还证实了胰腺肿瘤中存在特定的微生物，为胰腺癌的预防、机理研究和治疗提供新思路。
图5：文章图形摘要
在此之前，粪便微生物已被开发用于多种癌症的检测，包括结直肠癌 10 和 胃癌 11 。由于粪便微生物不仅可以在身体各部位“流动” 12 ，还可以通过代谢物影响多个器官 13 ，可以推测，粪便微生物在人类与癌症的抗争中将会持续发光发热。
参考文献：
1. Park W, Chawla A, O’Reilly EM. Pancreatic Cancer: A Review. JAMA. 2021;326(9):851-862. doi:10.1001/jama.2021.13027
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
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