评估腹膜微生物特征和肿瘤标志物水平作为卵

本文作者：彭景伟

责任编辑：张德普

摘要：

上皮性卵巢癌（OC）是女性生殖系统中最致命的癌症。迄今为止，尚无有效的筛查方法可用于早期检测OC，目前的诊断性“武器库”可能包括对肿瘤进行超声检查分级并分析血清血清肿瘤标志物，癌症抗原（CA-）和人附睾蛋白4（HE4）的水平。存在于粘膜组织（包括胃肠道和泌尿生殖道）中的微生物（细菌，古细菌和真菌细胞）可能会因不同的疾病状态而发生改变，微生物动力学的这些变化可能有助于诊断疾病状态。我们假设OC患者的腹膜微生物环境发生了改变，并且将具有当前临床特征的部分腹膜微生物特征纳入预测分析将提高OC患者的检测准确性。从经超声检查确认附件包块的同意患者中收集血液和腹膜液，这些患者正在SIU医学院西蒙斯癌症研究所进行检查。处理血液并测定血清HE4和CA-。手术时收集腹膜液，并使用16SV4外显子细菌引物和生物信息学分析技术进行下一代测序（NGS）。我们发现，与良性肿块患者相比，OC患者具有独特的腹膜微生物特征。使用集成建模和机器学习途径，我们确定了18种对OC病理学高度特异性的微生物特征。预测分析证实，与当前使用的模型相比，将微生物特征与血清肿瘤标志物水平和对照特征（患者年龄和BMI）结合在一起可以提高诊断准确性。我们得出的结论是，OC发病机制改变了腹膜微生物环境，这些独特的微生物特征对于OC的准确诊断非常重要。我们的研究值得进一步分析微生物学特征在肿瘤学诊断以及可能的预后和介入医学方面的重要性。

首先，我们使用机器学习分析来选择最重要的微生物特征。然后，我们将选定的微生物特征集与CA-和HE4血清及腹膜液水平进行组合，以使用标准曲线下面积（AUC）和接收者操作曲线（ROC）来确定这些组合特征集是否可以更好地预测疾病）绩效指标。我们假设卵巢癌发病机制引起的微生物环境改变将改变微生物动力学（图1）。

结果研究人群本研究共招募了44名受试者。在由于撤回同意而撤回受试者，筛查失败，发现恶性肿块起源于卵巢以外的器官以及存在卵巢交界性肿瘤后，我们分析了30名受试者的样本。其中，有10例被诊断患有OC，20例患有卵巢良性肿块。这项研究的卵巢癌队列中的大多数受试者患有晚期疾病（6例III期，2期IV期和2期II期患者）。这些患者大多数患有浆液性OC（9名受试者），其中1名被诊断为2级子宫内膜样OC。人口统计信息和更年期状况如表1所示。

我们发现患者年龄和BMI是确定恶性或良性附件肿瘤的重要因素。因此，这两个因素已包括在所有其他下游统计模型中。表1总结了血清和腹膜液中发现的肿瘤标志物的中值。

腹膜液中的微生物DNA图3所示的主坐标分析（PCoA）图提供了通过对所有研究对象的腹膜液中16S微生物DNA进行测序而确定的OTU（operationaltaxonomicunit可操作性分类单元）簇的图形化可视化。除了一个异常值，我们观察到了来自确诊为OC的个体的数据点的高水平聚类（图3，红点；n=10/30）。该结果表明来自患有OC的受试者的腹膜液样品中存在相似的细菌群落特征。但被诊断为良性肿块的患者表现出更多样化的细菌群落特征，这可以通过来自良性肿块的个体的数据点分布的更高分布来证明（图3，蓝点；n=20/30）。

诊断准确性为了确定哪些生物学特征对诊断准确性很重要，我们测试了微生物特征选择诊断OC的能力，并将其与当前使用的生物学标记（年龄，BMI，血清CA-/HE4肿瘤标记物水平）以及CA进行了比较。最初，我们使用随机森林分析测量了基线模型的AUC。从血清，患者年龄和BMI（基线模型1）测量的CA-和HE4水平具有0.的AUC性能，而腹膜液CA-/HE4，患者年龄和BMI的测量值为0.（图5A）。血清和腹膜CA-/HE4数据的组合，以及患者年龄和BMI均未显着改变AUC表现（0.）（图5B）。这表明来自腹膜液的肿瘤标志物水平并未增强当前临床诊断测试的预测能力（基线模型1）。

我们发现，将所选的18个OTU与基线模型1相加，在OC检测的AUC（0.94）中表现最佳（图5A）。当我们使用43个微生物OTU功能（0.）时，该模型的性能下降（图5B）。分析了特征组合的变化并将其包括在预测模型中，包括具有患者年龄和BMI的OTU（AUC=0.），具有腹膜液肿瘤标志物水平的OTU（AUC=0.），以及具有血清和腹膜液中肿瘤标志物水平的OTU（AUC=0.）。在每种功能组合中，随着我们将OTU功能集从18个高度选择的变量增加到43个变量，我们发现AUC性能下降（图5B）。因此，我们的结果表明，以年龄和BMI为对照特征，血清特征优于腹膜肿瘤标志物水平特征。然而，腹膜液中的微生物特征增强了用于OC诊断的血清肿瘤标志物水平的性能测量。

参考文献：

RuizhongMiao1,TaylorC.Badger，etal.Assessmentofperitonealmicrobialfeaturesandtumormarkerlevelsaspotentialdiagnostictoolsforovariancancer；PLOSONE

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