Sbohem kolonoskopie? Nový test poop detekuje 90% rakoviny kolorektálního kolorektálního
Vědci z Unige vytvořili Umělá inteligence Metoda, která může diagnostikovat karcinom kolorektálu analýzou střevní mikrobioty.
Kolorektální rakovina se řadí jako druhá nejčastější příčina úmrtí souvisejících s rakovinou po celém světě. Když je chycen brzy, může být obvykle léčen účinně, ale náklady a nepohodlí kolonoskopií, standardní diagnostický postup, často zpoždění detekce. Vědci na Ženevská univerzita (Unige) nyní použili hlavní krok vpřed strojové učení Mapovat všechny lidské střevní bakterie na bezprecedentní úrovni detailů, což jim umožňuje lépe porozumět fyziologické roli různých mikrobiálních podskupin.
Tento komplexní katalog byl poté použit k identifikaci karcinomu kolorektálního karcinomu prostřednictvím bakteriálních podpisů nalezených v jednoduchých vzorcích stolice a nabízí neinvazivní a dostupnou alternativu k tradičním metodám. Tento přístup má také široké potenciální aplikace, od detekce dalších rakovin až po pokrok znalosti o tom, jak střevní mikrobiota ovlivňuje zdraví. Výsledky byly nedávno zveřejněny v Hostitel Cell a mikrob.
Rakovina kolorektálu je často diagnostikována až poté, co postupovala do pokročilých fází, když jsou možnosti léčby omezené. To zdůrazňuje naléhavou potřebu jednodušších a méně invazivních screeningových nástrojů, zejména vzhledem k záhadnému nárůstu případů mezi mladšími dospělými. Přestože vědci již dlouho vědí, že střevní mikroby ovlivňují vývoj kolorektálního karcinomu, použití těchto znalostí v klinické praxi bylo obtížné. Jedním z důvodů je, že různé kmeny ve stejném bakteriálním druh Může jednat velmi odlišně – někteří mohou přispět k nemoci, zatímco ostatní se zdají neškodné.
“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 medicíny, který vedl tento výzkum. „Rozlišení poddruhů je specifické a může zachytit rozdíly v tom, jak bakterie fungují a přispívají k nemocem, včetně rakoviny, přičemž zůstávají dostatečně obecně, aby tyto změny detekovali mezi různými skupinami jednotlivců, populací nebo zemí.“
S pomocí strojového učení
Prvním krokem bylo analyzovat obrovské množství dat. „Jako bioinformatik bylo výzvou přijít s inovativním přístupem k analýze hromadného dat,“ vzpomíná Matija Trimmovic, doktorand v laboratoři Mirko Trajkovski a první autor této studie. „Úspěšně jsme vyvinuli první komplexní katalog poddruhů lidských střevních mikrobiot, spolu s přesnou a efektivní metodou pro jeho výzkum i na klinice.“
Kombinací tohoto katalogu s existujícími klinickými údaji vědci vyvinuli model, který může předpovídat přítomnost kolorektálního karcinomu na základě bakterií přítomných ve vzorcích stolice. „Ačkoli jsme si byli jistí v naší strategii, výsledky byly zasažené,“ nadchne Matija Trickrovic. „Naše metoda detekovala 90% případů rakoviny, což je výsledek velmi blízký míru detekce 94% dosažených kolonoskopiími a lepší než všechny současné neinvazivní detekční metody.“
Začleněním dalších klinických údajů má tento model potenciál stát se ještě přesnějším a blíží se spolehlivosti kolonoskopie. Mohla by sloužit jako rutinní screeningová metoda, což umožnilo identifikaci časných případů karcinomu kolorektálního karcinomu, přičemž kolonoskopie se pak použily pouze k potvrzení diagnózy u menší, cílené skupiny pacientů.
Nový svět aplikací
První klinická hodnocení je zřízena ve spolupráci s nemocnicemi v Ženevě University (HUG), která přesněji stanoví fáze rakoviny a léze, které lze detekovat. Aplikace však přesahují kolorektální rakovinu. Studováním rozdílů mezi poddruhy ze stejných bakteriálních druhů mohou vědci nyní identifikovat mechanismy účinku, kterými střevní mikrobiota ovlivňuje lidské zdraví.
„Stejná metoda by mohla být brzy použita k vývoji neinvazivních diagnostických nástrojů pro širokou škálu nemocí, vše založené na jediné analýze mikrobioty,“ uzavírá Mirko Trajkovski.
Reference: „Poddruhy lidské střevní mikrobioty nesou implicitní informace pro hloubkový mikrobiomový výzkum“ od Matija Tričković, Silas Kieser, Evgeny M. Zdobnov a Mirko Trajkovski, 13. srpna 2025. Hostitel Cell a mikrob.
Doi: 10.1016/j.chom.2025.07.015
Nikdy nezmeškáte průlom: Připojte se k zpravodaji Scitechdaily.
