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癌症微生日本一本免费一二三区物群揭示了哪些细菌生活在肿瘤中

生物 2022-07-02 00:03:12

作者肯·金格里,杜克大学护理学院 单个患者的细菌种类图,更可能在肿瘤样本(蓝色)或正常组织样本(黄色)中发现

图表的布局显示了细菌家族树,节点大小与观察给定细菌组的次数成比例

这张特殊的图表“重新发现”了结直肠癌中梭杆菌属物种的高度富集,并提供了弯曲杆菌属物种也与该疾病相关的新见解

学分:杜克大学安德斯·多尔曼 杜克大学的生物医学工程师设计了一种算法,从癌症基因组图谱(TCGA)中去除被污染的微生物遗传信息

随着对健康和癌症状态下各种器官中微生物群的更清晰了解,研究人员现在将能够找到新的疾病生物标志物,并更好地理解许多癌症是如何影响人体的

在第一项使用新净化数据集的研究中,研究人员已经发现正常和癌症器官组织的微生物群组成略有不同,来自这些患病部位的细菌可以进入血液,并且这些细菌信息可以帮助诊断癌症和预测患者预后

该结果于12月30日在线发表在《细胞宿主与微生物》杂志上

TCGA是一个具有里程碑意义的癌症基因组学项目,该项目对20,000多种原发性癌症进行了分子特征分析,并匹配了33种癌症类型的健康样本

它已经生产了超过2

500万千兆字节的“原子”数据

该图谱包括哪些脱氧核糖核酸存在,哪些表观遗传标记在脱氧核糖核酸上,哪些脱氧核糖核酸被打开,哪些蛋白质被产生

它免费供公众使用

来自图谱数据的一项研究揭示了结肠直肠癌中大量的具核梭杆菌,这已被证明是这类癌症的分期、存活、转移甚至药物反应的指示

更多的研究已经在寻找这样的细菌生物标记,但是发现的很少

一个很大的原因是污染

当实验室偶然将细菌引入样本时,一开始就很难辨别样本中实际存在哪些物种

虽然使用粪便等富含微生物的物质进行的类似微生物研究可以克服少量污染,但从活体人体器官和肿瘤样本中提取的相对微小的样本则不能

当检查TCGA测序数据的子集时,先前的分析发现许多物种的微生物DNA是实验室污染的结果

“所有微生物群研究都受到这样一种观念的困扰,即如果你发现了一种微生物,它是真的存在于组织中,还是在加工过程中被污染了?”杜克大学霍金斯家族生物医学工程副教授沈西玲说

“我们发明了一种方法,可以提取每个样本中真正存在的微生物,并将其用于建立我们称为癌症微生物群的图谱,这将是社区的巨大资源,使我们能够了解癌症如何改变器官的微生物群

" 沈实验室的研究生安德斯·多尔曼发明了从数据中去除污染物的方法

多尔曼首先比较了来自不同器官和血液的癌症组织之间的微生物群特征,并排除了不加区分地出现的污染物种

然后,他比较了从哈佛到贝勒在不同地点处理的相同样本的微生物群特征

多尔曼得出结论,只能从特定地点检测到的微生物物种将是污染物,这使他能够为每个地点分配一个独特的污染特征

多尔曼说:“这个过程中的一个巨大挑战是混合证据物种,即既是污染物又是组织内源性的细菌。”

“但因为TCGA有如此多不同类型的数据,我们能够梳理出来

大数据真的有帮助!" 这项努力已经以各种方式产生了回报

在使用多赫曼的净化算法后,研究人员仔细观察了取自结肠直肠癌患者样本的微生物群特征

他们发现了两种经常在一起发现的独特细菌,其中一种似乎与病人的生存有关

研究人员还发现,一些癌症确实会改变其常驻器官的微生物群

沈认为,可能是肿瘤改变了器官的微环境,使其或多或少地适合不同的微生物物种

通过在患者血液样本中寻找微生物特征,他们还发现,尽管传统观点与此相反,但一些细菌确实进入了血液,这也可以提供癌症进展的迹象

沈说:“由于受到污染的挑战,关于高知名度的论文是否能被复制,这个领域已经出现了某种危机。”

“例如,虽然一个中心能够复制其结果,但另一个中心却不能

这解释了为什么:每个中心都有自己非常一致的偏见

(自身常驻微生物污染物

)在未来,新的研究可以使用我们的方法来消除这种偏差并复制结果,研究中心可能可以使用我们发现的偏差来减轻它们的污染

"

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