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今天小編給大家帶來一篇微生物與癌癥預后的文章（IF：9.685）。作者對四種以微生物特征為特征的乳腺癌(BC)亞型進行了全面分析。分析確定了具有預后潛力的微生物。還證明了BC亞型中特定微生物的存在和缺失與臨床結果之間的相關性。
體內特定微生物群的特征可能對幾種疾病具有臨床意義。假設，腫瘤發生創造了有利于疾病特異性微生物的微環境。或者，微環境中預先存在的某些微生物群可能有助于疾病的發展。那么，疾病特異性微生物組可能具有預后和診斷價值。另一方面，癌癥微生物組及其代謝產物對免疫系統有重大影響，這可能會影響癌癥患者的臨床結局。
根據乳腺癌細胞中雌激素受體（ER）、孕激素受體（PR）和人類表皮生長因子(Her2)的表達情況，乳腺癌有四種亞型——ER、TP，HR和TN。內分泌激素受體陽性的BC（ER和TP）通常對激素受體阻滯劑的治療有反應。與激素受體陰性的BC（HR和TN）相比，它們侵襲性更小，預后更好。TNBC在所有BC中最具侵襲性，且TNBC患者對治療無反應，血管生成度高，高度增殖，存活率最低。有研究表明，微生物組的狀態可能會改善對癌癥治療的反應。在該研究中，使用泛病原體微陣列(PathoChip)來研究不同BC類型中獨特的微生物特征模式與臨床干預或結果之間的關系。
組成BC腫瘤體的病毒和其他微生物具有多樣性。每個BC亞型的腫瘤體都有獨特的特征，使它們能夠被區分開來。
四種BC亞型癌基因的主成分分析(圖1)表明這四種BC由不同的癌基因組成。TN乳腺癌的癌生物體與其他三種乳腺癌亞型有顯著不同。ER+BC顯示出腫瘤體較強的多樣性，具有更多的細菌(主要是變形桿菌)、真菌、病毒和寄生蟲的特征信號。拓撲數據分析進一步表明TP和ER亞型的癌生物群之間有更大的相似性，而HR和TN亞型具有與其他乳腺癌截然不同的癌生物體特征（圖1B）。
四種亞型中不同類型和種類的癌生物體統計(圖1C)，發現HR中與癌癥相關的病毒比例最高。在四個BC亞型的腫瘤體中，真菌特征以子囊菌門（Ascomycota）為主。TN中包含更高比例的擔子菌門（Basidiomycota）。4個BC亞型腫瘤體中線蟲的比例普遍較高，其次是扁形蠕蟲、尖端線蟲和原生動物。
ER和TP亞型共有1個病毒家族特征、3個細菌屬、1個真菌屬和2個寄生蟲屬。HR和TN亞型沒有共有的病毒、細菌、真菌或寄生蟲的特征。一些病毒和其他微生物被發現是四個BC亞型所特有的（圖1C）。
在圖2A、C和3A、B中，條形圖表示在四個BC亞型中檢測到的不同病毒和其他微生物家族的平均信號。紅色菱形表示病毒和微生物在每個BC亞型中的流行百分比。ER病毒多樣性最多；HR亞型的病毒多樣性最低。不同的BC亞型可以通過是否有特定病毒家族的特征來區分。
圖2B顯示了四種BC亞型中代表的病毒信號的熱圖。有趣的是，TN亞型幾乎沒有乳頭狀瘤病毒信號；ER亞型表現為低至中等水平的乳頭狀瘤病毒；致癌HPV16僅在ER和HR亞型中檢出；致癌HPV18在所有BC亞型中均呈低至中等水平。還檢測到了與致癌病毒相關的特征，例如，Yaba猴腫瘤病毒和扎伊爾猴痘（Monkeypox Zaire）在三個亞型中均被檢測到；禽流感病毒（Avian Carinoma）在HR中被檢測到。這些信號可能表明人類的病毒正在變異。在所有BC亞型中也檢測到與HIV-1序列相關的信號平均信號較高。由于這些患者為HIV陰性，這表明可能存在一種沒有特征的人類慢病毒。ER亞型的細菌菌群多樣性最強；TN亞型的細菌菌群數量較少。一些細菌特征被檢測到具有高的平均信號強度，這表明代表這些細菌的核酸水平更高(圖2C)。
每個BC亞型都有獨特的真菌特征。ER的真菌生物群多樣性最高；TN的最少。在TN樣本中檢測到的大多數真菌特征是酵母或皮膚真菌，但僅在50%-75%的樣本中檢測到。相比之下，95%的ER樣本中檢測到了非常高的關節皮膚病平均信號。此外，80%-90%的TP樣本中檢測到青霉菌、根霉、紅酵母和球孢子菌的高平均信號；80%-97%的HR樣本中檢測到節皮菌、根霉和紅酵母的高平均信號(圖3A)。四個BC亞型中寄生蟲屬的流行情況統計發現，在ER+的真菌生物體多樣化程度最高，TN最低(圖3B)。
作者還檢測了非匹配對照組織、匹配對照組織和ER陽性腫瘤組織中檢測到的病毒和微生物平均信號。以及TP、HR和TN樣本相似的熱圖。在分析的所有BC亞型中，作者發現非匹配對照組的雜交信號明顯低于腫瘤樣本。相反，匹配對照樣本的信號與腫瘤樣本更相似。這表明，腫瘤周圍的組織可能具有與腫瘤相似的生物組特征。也就是說在腫瘤形成之前，乳腺組織中可能存在一個類似腫瘤的微生物群。
接下來，作者在腫瘤菌群中存在病毒和其他微生物的情況下，分析了患者在治療后的生存時間或無病生存期。TN患者樣本的分析顯示，芽孢桿菌、毛霉菌、新城疫、弓形蟲、毛滴蟲的平均信號較高，與較長的無病生存期或生存時間顯著相關(圖4A)。之后，作者根據芽孢桿菌、毛霉菌、諾達韋病科、弓形蟲、毛霉菌的高和低信號對TN樣本進行了聚類，并將這些聚類與臨床數據相關聯(圖4B)。與低信號的患者相比，高信號的患者2級、3級和4級癌癥的比例要低得多，腫瘤明顯較小，治療后的無病期明顯長得多。五種病毒和其他微生物的信號較高的患者對治療的反應更好。這些數據表明，TN亞型中上述為微生物特征可以為癌癥的嚴重程度和可預測的結果提供重要的見解。
作者對ER亞型中的病毒和微生物進行了同樣的分析。檢測到兩種變形桿菌Klebsiella和Stenotrophomonas）和一種寄生蟲（Neodiplostomum）的平均信號較高，與治療后的無病生存時間顯著相關(圖5A)。同樣根據這些微生物的信號高低將ER分成了高低兩組，并與臨床數據相關聯(圖5A)。兩組患者在分期、分級和復發、對治療的反應等方面存在顯著差異。圖5B顯示了基于腫瘤分級與特定微生物群體平均信號相關性的附加分析。發現在2級和3級癌癥中Fonsecaea、Cladosporium、Heteroconium、Mobiluncus和Propionibacterium的檢出率更高(圖5B)。
圖6A顯示星狀病毒、肝炎病毒、產堿桿菌、短波單胞菌、變形桿菌、艾肯氏菌、綠膿桿菌、金黃桿菌、尼龍菌、解脲支原體、棘球屬、賈第蟲、克氏錐蟲、布魯線蟲、糞類圓線蟲、并殖吸蟲和酵母菌在ER亞型的平均信號較高與存活率降低相關。根據這些微生物的高低信號對ER樣本進行聚類。發現高信號的患者傾向于1級腫瘤的比例較低，以及治療后癌癥遠端復發比例較高。高信號的患者對特定治療的反應可能更好。在ER+癌癥中，較高的檢測率可能與較差的疾病預后相關。和TN亞型一樣，ER+腫瘤中少量特定病毒和微生物的平均信號可以提供對癌癥嚴重性和可預測結果的重要洞察。
在HR亞型中，沒有發現特定微生物的較高檢測率與較好的疾病結果之間的顯著相關性。然而，圖7A顯示，假毛蟲、鉤蟲、鞭蟲和等鞭蟲的平均雜交信號較低，與治療后無病生存時間的增加有相關性。在圖7B中，作者根據這四種生物的低和高信號對HR樣本進行了分類。這些微生物的檢測信號較高的HR患者大多在40歲以上，治療后顯示出較高的疾病遠程復發比例。高低信號患者之間的一般治療方案沒有顯著差異，這表明高信號患者對治療的反應弱于低信號患者。這些數據再次表明，ER+腫瘤中特定微生物的平均信號可以提供對癌癥嚴重程度和可預測結果的重要洞察。
對TP亞型數據的分析顯示，Orientia、Klebsiella、Fusobacterium、Azorhizobium、Yersinia、Arthroderma、 Anelloviridae、Angiostrongylus和Toxocara的高平均信號與治療后較短的無病生存時間或較短的生存時間顯著相關（圖8A）?；颊弑环譃楦吆偷蜋z測水平，并與臨床數據相關聯合分析。這些微生物檢測水平較高的患者治療后未治愈的比例較高。然而，檢測水平較高的患者數量有限。對TP樣本進行更大規模的研究，會增加樣本量，從而增加統計學意義。
作者收集了450多個乳腺癌樣本以及相關的臨床數據，以它們的微生物特征為標志進行了全面分析。分析了每個腫瘤亞型的特征（包括病毒、細菌、真菌和寄生蟲）與臨床數據相關，識別了具有預后潛力的微生物。BC亞型具有特異性的病毒群和微生物群，ER+腫瘤的微生物群多樣性最高，TN腫瘤的微生物群多樣性最低。特定的微生物標記可以區分不同的BC亞型。此外，作者證明了BC亞型中特定微生物的存在和缺失與臨床結果之間的相關性。這項研究為四種乳腺癌亞型建立了一個標志性的生物群系圖，并在每個亞型的存活時間或無病生存時間之間建立了特定微生物豐度的趨勢或相關性。因此，該研究為BCs提供了更清晰的預后和診斷方面的方法，對疾病預后的深入了解對精確的治療干預策略至關重要。
