告别肠镜检查？新型粪便检测可发现90%的结直肠癌

瑞士日内瓦大学（UNIGE）的研究团队开创性地将机器学习应用于肠道微生物研究，首次构建了覆盖全人类肠道菌群的高精度‘亚种’（subspecies）级分类图谱。传统方法要么只分析到细菌‘物种’层面（忽略重要功能差异），要么深入到‘菌株’层面（个体间差异太大、难以通用），而‘亚种’恰好处于中间层级：既能反映细菌在健康与疾病（如结直肠癌）中的实际功能差异，又具备足够稳定性，可在不同人群甚至不同国家间复现。研究团队基于该图谱，结合已有临床粪便样本数据，训练出一个检测模型——仅用普通粪便样本，就能识别结直肠癌，准确率达到90%，优于当前所有其他无创筛查手段（如粪便潜血、FIT-DNA等），非常接近金标准肠镜检查的94%。未来该检测有望用于大规模常规初筛，阳性者再转诊做肠镜确诊。目前，研究团队正与日内瓦大学医院合作开展临床试验，进一步验证其对不同癌症分期和早期病变的识别能力。更重要的是，这一‘亚种’分析框架不局限于癌症，还可拓展至糖尿病、炎症性肠病、肥胖等多种与肠道菌群相关的疾病，为开发一系列基于单次粪便检测的无创诊断工具奠定基础。