Микробиом — ключевой регулятор иммунной функции и метаболического гомеостаза. В разных отделах пищеварительной системы микробный состав заметно различается, на что влияют кислотность желудка, доступ кислорода, особенности питания и работа иммунной системы. Бактерии изо рта регулярно попадают в пищеварительный тракт, но в здоровом организме редко колонизируют кишечник.
При нарушении защитных барьеров связь между микробиомом разных отделов может усиливаться. Чтобы оценить этот процесс, биологи и медики из Университета Ёнсе и Чоннамского национального университета (Южная Корея) проанализировали парные образцы микробиома ротовой полости и кишечника.
В основную выборку вошли 507 человек: 129 здоровых, 215 с метаболическими нарушениями, 77 с раком желудка и 86 с колоректальным раком. Всего ученые получили 1010 образцов, у 502 человек удалось одновременно получить материал изо рта и кишечника. Статья об этом вышла в журнале Cell Host & Microbe.
Исследователи разработали специальный показатель — индекс MF, или mouth-to-feces. Он отражал долю бактериальных последовательностей, которые полностью совпадали в образцах изо рта и кишечника одного человека. Для такого сравнения использовали ампликонные варианты последовательностей — участки ДНК, позволяющие различать близкие варианты бактерий.
У онкопациентов этот показатель оказался значительно выше: в среднем 3,63 при раке желудка и 3,09 при колоректальном раке против 1,19 у здоровых людей. Таким образом, связь между микробиомом ротовой полости и кишечника была примерно в 2,6-3 раза сильнее. У участников с метаболическими нарушениями такого увеличения не выявили.
Причем связь оказалась не только количественной. В образцах пациентов с раком обнаружили бактерии, которые могли проходить по цепочке «рот — опухоль — кишечник». Особенно заметной оказалась бактерия Streptococcus anginosus: этот стрептококк чаще встречался на ранних стадиях и при раке желудка, и при колоректальном. В ротовой полости его доля составляла 0,034% у пациентов с раком желудка и 0,028% при колоректальном раке против 0,004% у здоровых участников.
Чтобы проверить диагностический потенциал, авторы исследования обучили алгоритм машинного обучения распознавать рак по признакам, связанным с передачей бактерий. Модель обучали на данных основной корейской выборки, затем проверяли на независимых наборах данных. Внешняя проверка включала четыре когорты с парными образцами изо рта и кишечника, а дополнительные тесты проводили на выборках, где был доступен только один из типов образцов.
Особенно интересным оказался результат для образцов изо рта. Проверка показала, что модель могла различать пациентов с колоректальным раком по микробным признакам даже без анализа кала.
Самое наглядное сравнение ученые провели с анализом кала на скрытую кровь — стандартным тестом, который используют для скрининга колоректального рака. В небольшой выборке из 66 человек MF-модель правильно выявляла 92,9% случаев рака, тогда как чувствительность теста на скрытую кровь составила 61,0%.
Пока не известно, влияют ли обнаруженные бактерии на развитие онкозаболеваний, или они получают преимущества в измененной раком среде. Кроме того, не удалось различить бактерии на уровне штаммов, а еще результаты могут зависеть от особенностей питания, лекарств, иммунного статуса и так далее. Для подтверждения универсальности метода необходимы более крупные исследования с разными группами людей.