《Cell》通过1364 例肿瘤患者真实世界队列，剔除合并症干扰后锁定 341 个癌症相关菌种

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华人学者一作！《Cell》通过1364 例肿瘤患者真实世界队列，剔除合并症干扰后锁定 341 个癌症相关菌种，菌群还能预测生存与治疗毒副作用
3 _2 U5 ~' J) ^! o( N' L( h来源：iNature 2026-10-04 11:204 s* Q) V, N  D+ }2 F; G2 e
早期乳腺癌患者的粪便胆汁酸水平和产胆汁酸代谢菌C. scindens偏低；早期结直肠癌患者则出现乳酸水平升高，Veillonella parvula丰度增加。
* l6 d2 v: s# R" m0 j6 ]- `; O) g肠道菌群与癌症的关系，近年来被反复提及。但多数研究只盯着一种癌症，把癌症患者和健康人比一比，找到几个“差异菌”就下结论。问题是，癌症患者往往合并其他疾病、用过多种药物、饮食和生活方式也各不相同，这些因素本身就会改变菌群。于是，那些看似与癌症有关的菌群变化，可能是“共病噪声”而非“癌症专属信号”。
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+ w: u9 h; r# v2 N# \2026年9月29日，梅奥诊所Purna C. Kashyap团队在Cell 在线发表题为“Microbiome signatures linked to cancer and treatment adverse events in a real-world cohort”的研究论文，该研究发起了一项真实世界研究，入组1364名各类癌症患者和287名健康对照，试图把这笔账算清楚。# x6 a5 ?& {0 q: E
研究最大的特点是把“真实世界”做在队列设计上：患者来自临床常规实践，涵盖多种癌症类型、分期和既往用药，而不是精心挑选的同质化人群。分析层面则采用ZicoSeq这种稳健的差异丰度框架，并对混杂因素做系统校正。通过逐层剔除与合并症、用药、人口学等相关的非特异性菌群信号，研究者最终在5类癌症中筛出341种更可能参与癌症发生机制的微生物关联。8 H) b2 [3 w( Z/ Q; d
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文章模式图（图源自Cell ）: N6 I: p7 m1 a* Y5 B3 d
具体发现也很有代表性：早期乳腺癌患者的粪便胆汁酸水平和产胆汁酸代谢菌C. scindens偏低；早期结直肠癌患者则出现乳酸水平升高，Veillonella parvula丰度增加。这些信号并非所有癌症共有，说明菌群特征确实有“癌症类型特异性”。7 n) T# ]7 O5 M" }, G
研究者还专门分析了治疗相关信号。由于许多化疗药物在不同癌症中通用，菌群对药物毒性的影响更容易形成因果证据。一个突出例子是：编码二氢嘧啶脱氢酶的Anaerostipes菌株，能保护接受5-FU化疗的患者免受严重腹泻。机制上，这种酶可能帮助分解或代谢5-FU相关毒性产物，从而减轻肠道损伤。& |% a' ^  [* _6 a2 X0 y
这项研究的价值在于提供了一套方法学框架，让科学家能从真实世界的复杂数据里剥离出干净的癌症相关信号，同时兼顾治疗毒副作用预测。未来若能在大样本中验证，粪便菌群检测或许能成为癌症早筛或化疗风险评估的辅助工具。当然，真实世界队列的混杂因素终究难以完全排除，341个候选菌也还需要因果性机制研究来确认“谁是主犯、谁只是路人”。
; |% G8 W- V7 }, c1 f参考消息：https://www.cell.com/cell/abstract/S0092-8674(26)01078-0
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