使用口腔微生物组进行跨大陆可推广的食管鳞状细胞癌预测

一种用于致命癌症的简单唾液检测

食管鳞状细胞癌这个名字虽然拗口，但却是一种声名狼藉的致命癌症。它常见于医疗资源有限的非洲和亚洲地区，通常在出现吞咽疼痛时才被发现——那时治疗成功的可能性已大大降低。本研究探索了一个出人意料的简单想法：一小管唾液，分析其中的微生物，能否在世界各地不同地区及早且可靠地提示这种癌症？

微小的口腔居民作为预警信号

我们的口腔里栖息着繁忙的细菌群落——口腔微生物组，它们不断被吞咽到食管。因为食管难以直接取样，科学家们想知道唾液中的模式是否能反映体内更深处发生的情况。在这项工作中，研究人员聚焦于南非索韦托和约翰内斯堡地区的居民，该地区这种癌症较为常见。他们从48名确诊为食管鳞状细胞癌的成年人和110名无癌的对照成年人中采集唾液样本，并通过DNA测序读取每个样本中的微生物“条形码”。

患者与健康人群之间的明显差异

研究组发现，患有此癌症的人口腔生态显著紊乱。他们的唾液总体上含有较少种类的细菌，且物种构成与对照组不同。某些细菌类群——例如Capnocytophaga、Lautropia、Selenomonas、Streptococcus，以及某些特定菌株如核梭杆菌(Fusobacterium nucleatum)、Veillonella dispar和Lautropia mirabilis——在患者中更为常见，而其他一些则相对减少。尤其是一株F. nucleatum表现突出：单独看其存在与丰度就能在中等程度上区分患者与健康参与者。总体而言，这些变化描绘出一种在患病者中失衡的口腔菌群图景。

教计算机识别微生物模式

为了检验这些微生物差异是否可转化为实用筛查工具，研究人员训练计算模型仅基于唾液数据将患者与对照区分开来。他们将此与使用常见风险信息（如年龄、吸烟、饮酒、教育程度及其他背景信息）的模型进行了比较。基础临床信息仅能提供有限的性能。相比之下，当模型查看唾液中完整的微生物模式时，对癌症状态的分类准确度显著。将临床数据叠加到微生物谱上并未改善结果，这表明微生物本身已携带了关键信号。

这种信号能在全球范围内成立吗？

鉴于口腔细菌因地域而异，研究组接着探问来自南非的唾液癌症特征能否在其他地方仍然有效。他们重新分析了来自中国三个高危地区研究的数据，并测试其以南非模型为基础、简化为物种水平模式的模型在这些独立人群中识别癌症的能力。表现有所差异，部分原因是一个中国研究仅招募了有牙周病的人，另一个研究则关注非常早期的癌症。然而，当科学家将四个研究的数据联合训练模型，然后对被留出的某一研究进行测试时，综合的微生物信号仍能在各地区较好地区分癌症与非癌症。许多相同类型的细菌在不同大洲间对疾病或健康表现出一致的关联。

对未来筛查的可能意义

对于生活在该癌症高发但内镜资源稀缺地区的人来说，一种可邮寄或在诊所完成的简单唾液检测可能带来突破性变化。本研究表明，唾液中的微生物组成在食管鳞状细胞癌患者中具有可靠差异，且计算模型能够将这些差异转化为强有力的预测，甚至跨越不同人群仍然有效。仍需在更大样本、尤其是早期病例及其他高危地区中开展更多工作，但结果提示，我们日常口腔中的细菌未来或可帮助指引哪些人应被送往进一步、可能挽救生命的检测。

引用: ElNaggar, S., Chen, W.C., Prodehl, L.M. et al. A generalizable cross-continent prediction of esophageal squamous cell carcinoma using the oral microbiome. Commun Med 6, 197 (2026). https://doi.org/10.1038/s43856-026-01468-y

关键词: 食管癌, 口腔微生物组, 唾液检测, 微生物组诊断, 医学中的机器学习