Darmbakterien bieten den Schlüssel zur Identifizierung von Darmkrebs aus Stuhlproben

Darmkrebs ist weltweit die zweithäufigste Krebsursache. Wenn es früh erkannt wird, kann es effizient behandelt werden, aber die Kosten und das Unbehagen von Koloskopien – die wichtigste diagnostische Methode, die derzeit verwendet werden – führen häufig zu einer verzögerten Diagnose. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen identifizierte ein Team der University of Genf (UNIGE) zum ersten Mal alle humanen Darmbakterien auf ein Detailniveau, das es ermöglicht, die physiologische Bedeutung der verschiedenen mikrobiellen Untergruppen zu verstehen. Dieses Inventar wurde dann verwendet, um das Vorhandensein von Darmkrebs gemäß den in einfachen Stuhlproben vorhandenen Bakterien zu erkennen, einem nicht-invasiven und kostengünstigen Screening-Tool. Die potenziellen Anwendungen sind riesig und reichen von der Diagnose anderer Krebsarten bis hin zu einem besseren Verständnis der Verbindungen zwischen Darmmikrobiota und Gesundheit. Diese Ergebnisse werden in veröffentlicht Zellwirt & Mikrobe.

Darmkrebs wird häufig in einem fortgeschrittenen Stadium diagnostiziert, wenn die Behandlungsoptionen begrenzt sind. Dies unterstreicht die Notwendigkeit einfacherer, weniger invasiver diagnostischer Tools, insbesondere angesichts eines noch unerklärlichen Anstiegs bei jungen Erwachsenen. Während seit langem bekannt ist, dass Darmmikrobiota eine Rolle bei der Entwicklung von Darmkrebs spielt, hat sich die Umsetzung dieser Ergebnisse in die klinische Praxis als schwierig erwiesen. Dies liegt daran, dass verschiedene Stämme derselben Bakterienspezies entgegengesetzte Wirkungen haben können, wobei einige die Krankheit fördern und andere keine Wirkung haben.

„Instead of relying on the analysis of the various species composing the microbiota, which does not capture all meaningful differences, or of bacterial strains, which vary greatly from one individual to another, we focused on an intermediate level of the microbiota, the subspecies,“ explains Mirko Trajkovski, full professor in the Department of Cell Physiology and Metabolism and in the Diabetes Centre at the UNIGE Faculty der Medizin, die diese Forschung leitete. „Die Auflösung der Unterarten ist spezifisch und kann die Unterschiede in der Funktionsweise von Bakterien erfassen und zu Krankheiten, einschließlich Krebs, beitragen und gleichzeitig allgemein genug bleiben, um diese Veränderungen zwischen verschiedenen Personen, Bevölkerungsgruppen oder Ländern festzustellen.“

Mit Hilfe des maschinellen Lernens

Der erste Schritt bestand darin, große Datenmengen zu analysieren. „Als Bioinformatiker bestand die Herausforderung darin, einen innovativen Ansatz für die Massendatenanalyse zu entwickeln“, erinnert sich Matija Trickovic, Doktorand im Labor von Mirko Trajkovski und Erstautor dieser Studie. „Wir haben erfolgreich den ersten umfassenden Katalog der Unterart der menschlichen Darmmikrobiota zusammen mit einer genauen und effizienten Methode entwickelt, um sie sowohl für die Forschung als auch in der Klinik zu verwenden.“

Durch die Kombination dieses Katalogs mit vorhandenen klinischen Daten entwickelten die Wissenschaftler ein Modell, das das Vorhandensein von Darmkrebs vorhersagen kann, die ausschließlich auf den in Stuhlproben vorhandenen Bakterien basieren.

Obwohl wir in unserer Strategie zuversichtlich waren, waren die Ergebnisse auffällig. Unsere Methode entdeckte 90% der Krebsfälle, ein Ergebnis sehr nahe an der von Koloskopien erzielten Erkennungsrate von 94% und besser als alle derzeit nicht-invasiven Nachweismethoden. „

Matija Trickovic, Erstautor

Durch die Integration von mehr klinischen Daten könnte dieses Modell noch präziser werden und mit der Genauigkeit der Koloskopie übereinstimmen. Es könnte zu einem Routine -Screening -Tool werden und den frühen Nachweis von Darmkrebs erleichtern, das dann durch Koloskopie bestätigt würde, jedoch nur bei einer ausgewählten Gruppe von Patienten.

Eine neue Welt der Anwendungen

Eine erste klinische Studie wird in Zusammenarbeit mit den Geneva University Hospitals (HUGS) eingerichtet, um die Krebsphasen und die nachgewiesenen Läsionen genauer zu bestimmen. Die Anwendungen gehen jedoch über Darmkrebs hinaus. Durch die Untersuchung der Unterschiede zwischen Unterarten von denselben Bakterienarten können Forscher nun die Wirkmechanismen identifizieren, durch die die Darmmikrobiota die menschliche Gesundheit beeinflusst. „Die gleiche Methode könnte bald verwendet werden, um nicht-invasive diagnostische Tools für eine Vielzahl von Krankheiten zu entwickeln, die alle auf einer einzelnen Mikrobiota-Analyse basieren“, schließt Mirko Trajkovski.

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