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  1. 肠道微生物组或能预测癌症类型与治疗副作用？真实世界队列揭示新线索

    我们常听说肠道菌群与健康息息相关，甚至可能影响癌症风险。不过，具体哪些微生物与哪种癌症相关，以及它们如何影响治疗过程，一直是个谜。一项新研究通过分析真实世界癌症患者队列，试图解开这个谜团。

    研究人员分析了来自梅奥诊所的1,364名癌症患者和287名健康人的数据，识别出341种与五种癌症类型相关的肠道微生物物种。例如，在早期乳腺癌中，某些细菌（如C. scindens）水平较低；而在早期结直肠癌中，乳酸和一种名为Veillonella parvula的细菌水平升高。此外，一种名为Anaerostipes hadrus的细菌，其编码特定酶的基因，似乎能保护患者免受5-氟尿嘧啶（5-FU）化疗引起的腹泻等副作用。

    这些发现为开发癌症特异性微生物标志物和预测治疗副作用提供了重要线索。不过，研究样本主要来自美国，且仍需更多研究验证这些发现，以确定其在不同人群中的普适性。

    肠道菌群真的能当“癌症侦探”吗？看来得常吃点益生菌了🤔


    来源：Cell

    #肠道微生物组 #癌症 #治疗副作用 #预测生物标志物 #菌群标志物

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  2. 肺腺癌转移有“偏心”？新研究揭示器官特异性转移的分子密码

    肺癌是常见的恶性肿瘤，而远处转移是其导致死亡的主要原因。患者常担心癌细胞会“跑”到哪个器官，因为不同器官的转移意味着不同的治疗和预后。一项新研究揭示了肺腺癌（LUAD）转移的“偏心”特性——癌细胞似乎有偏好特定器官的倾向，这被称为器官特异性转移，为理解转移机制提供了新视角。

    研究人员整合了数字空间转录组、多色免疫荧光和临床数据，分析了52例LUAD患者的样本。他们建立了随机森林模型，准确预测了癌细胞转移到脑（AUC=0.974）、肝（AUC=0.975）、肾上腺（AUC=0.929）和骨（AUC=0.907）的风险。研究发现，关键基因在不同器官中表达，例如脑转移相关基因FKBP1A，肝转移相关基因MOCOS，以及免疫细胞和基质细胞中的基因如ADAMTSL2和CKAP2。通路分析显示，脑转移与细胞死亡通路相关，肝转移与细胞外基质重塑有关。

    这些发现深化了“种子-土壤”理论的理解，即癌细胞（种子）与器官微环境（土壤）的相互作用。研究识别的分子标志物可作为预测模型，帮助医生提前识别高风险转移患者，并为靶向治疗提供新靶点。不过，研究基于52例患者，样本量相对较小，未来需要更大样本验证，且模型在临床应用前还需更多测试。

    癌细胞也有“择偶”偏好？🤔


    来源：Signal transduction and targeted therapy

    #肺腺癌 #远处转移 #器官特异性 #分子机制 #预测模型

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  3. 癌症转移的“预测基因”被发现？新模型或能更早预警复发

    癌症转移是癌症致命的主要原因，但为什么有的肿瘤会轻易“跑”到身体其他部位，而有的则相对“老实”？一项新研究揭示了其中的关键——转移潜能（MP），并找到了能预测癌症复发和转移的基因标志物。研究人员通过单细胞转录组分析，构建了“混合EMT空间”中的肿瘤细胞克隆图谱，定义了转移潜能梯度基因（MPGGs），这些基因能线性反映转移潜能的强弱。进一步通过机器学习构建的MangroveGS模型，结合这些基因“集合”，显著优于现有分期系统，能更精准预测患者的复发和转移风险。这为癌症的早期干预提供了新思路。

    研究团队从单细胞水平深入探究，发现肿瘤细胞在转移前会经历动态的细胞状态变化，而MPGGs作为关键分子，驱动了这种“高转移潜能”状态的涌现。通过扰动这些基因，可以逆转或抑制转移过程，揭示了转移发生的分子机制。MangroveGS模型整合了多个MPGGs的基因表达信息，通过机器学习算法，成功预测了多种上皮源性癌症患者的临床结局，其准确率高于传统分期系统，为临床提供更精准的预后评估工具。

    这一发现不仅揭示了癌症转移的内在机制，也为开发新的治疗策略提供了靶点。然而，研究仍需在更大样本和不同癌症类型中验证，且模型的应用可能受限于数据质量和个体差异。不过，如果能进一步优化，这类基因标志物有望成为癌症诊断和预后的“金标准”，帮助医生更早采取干预措施，改善患者生存率。

    转移的“密码”被破解了？以后看病可能多一个基因检测项🤯


    来源：Cell reports

    #癌症转移 #基因标志物 #预测模型 #单细胞转录组 #预后评估

    via: 热心群友

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