患者血中の微生物DNA解析で癌の早期発見と種類判別ができる可能性が報告された

Gregory Poore氏がまだ大学の新入生だったとき、彼の祖母が後期段階の膵臓癌にかかっていることを知ってショックを受けた。 この状態は12月下旬に診断され、彼女は1月に亡くなった。 「彼女には事実上、警告の兆候や症状はなかった」とPoore氏は語った。 「なぜ彼女の癌が以前に発見されなかったのか、なぜ彼らが試みた治療に耐性を示したのか誰も説明することができなかった」
Poore氏 が大学の研究を通じて学んだように、癌は伝統的にヒトゲノムの疾患と考えられていた：我々の遺伝子の変異は細胞が死を避け、増殖し、腫瘍を形成することを可能にしたと。
しかし、Poore 氏は、微生物がどのように膵臓癌の大部分に侵入し、これらの患者に与えられた主な化学療法薬を分解することができるかを示した Science の2017年の研究を見たとき、細菌とウイルスがより大きな役割を果たす可能性があるという考えに興味をそそられた。 Poore氏 は現在、カリフォルニア大学サンディエゴ医科大学の医学博士/博士号を取得しており、Rob Knight 博士の研究室で博士論文の研究を行っており、マイクロバイオームイノベーションセンターの教授およびディレクターを務めている。 共同研究者の学際的なグループと一緒に、Poore 博士とKnight 博士は、血液中に存在する微生物DNA-バクテリアとウイルス-のパターンを分析するだけで、誰が、そしてどのタイプの癌にかかっているかを特定する新しい方法を開発した。 2020年3月11日にNatureでオンラインで発表されたこの研究は、癌の見方と診断方法を変える可能性がある。
この論文は「血液と組織のマイクロバイオーム分析が癌診断アプローチを示唆する（Microbiome Analyses of Blood and Tissues Suggest Cancer Diagnostic Approach.）」と題されている。 このNatureの News & Views には、「AIが、癌の種類および血液中の微生物の特徴を見つけ、隣接する組織および血液からのサンプルとともに、ヒトの癌の核酸シーケンス分析により、腫瘍全体および癌全体の血液中の微生物の存在が明らかになる。」と記されている。
「これまでのすべての癌研究の取り組みは、腫瘍が無菌環境であると想定しており、ヒトの癌細胞が我々の体の内外に生息する細菌、ウイルス、その他の微生物との複雑な相互作用を無視している」とKnight 博士は述べた。
「我々の体内の微生物の遺伝子の数は、ヒトの遺伝子の数をはるかに上回っている。そのため、それらが我々の健康への重要な手がかりを与えることは驚くべきことではない。」

癌関連の微生物パターン
研究者らはまず、数千の患者の腫瘍からのゲノム情報やその他の情報を含む国立癌研究所のデータベースであるThe Cancer Genome Atlasから入手可能な微生物データを調べた。 チームの知る限りでは、これは、ヒトの配列データから微生物DNAを同定するためにこれまで行われた最大の取り組みだった。
33の異なる癌の種類を持つ10,481人の患者を表す18,116の腫瘍サンプルから、特定の癌の種類に関連する異なる微生物のサインまたはパターンが明らかになった。 ヒトの乳頭腫ウイルス（HPV）と子宮頸部、頭頸部の癌との関連、フソバクテリウム属の種と胃腸の癌との関連など、一部は予想されていた。
しかし、チームはまた、癌の種類を強く区別する、これまでに知られていない微生物の特徴も特定した。 例えば、フェカリバクテリウム種の存在は、結腸癌を他の癌と区別した。
数千の癌サンプルのマイクロバイオームプロファイルを武器に、研究者はその後、特定の微生物パターンを特定の癌の存在に関連付けるために数百の機械学習モデルをトレーニングおよびテストした。 機械学習モデルは、患者の血液からの微生物データのみを使用して患者の癌のタイプを識別することができた。
その後、研究者らはデータセットから高悪性度（ステージIIIおよびIV）の癌を削除し、血液由来の微生物データのみに依存している場合、多くの癌タイプが初期の段階でも依然として区別できることを発見した。 チームがサンプルに対して最も厳しいバイオインフォマティクス除染を実行したときでも結果は保持され、微生物データの90％以上が除去された。

微生物DNAテストの適用
これらの微生物パターンが現実の世界で役立つかどうかを判断するために、Knight博士、Poore 博士、およびチームは、59人の同意を得た前立腺癌患者、25人が肺癌、16人がメラノーマの血液由来血漿サンプルを分析した。 カリフォルニア大学サンディエゴヘルスのムーア癌センターの研究者らは、汚染を最小限に抑えるために開発した新しいツールを使用して、各癌患者のサンプルの微生物の特徴の読み取り値を作成し、それらを相互に比較したり、UCサンディエゴ医学部 のHIV神経行動研究センターが提供する69人の健康なHIV陰性ボランティアの血漿サンプルと比較した。