科学家发现肠道“隐秘信号”，有望提前预警癌症

本研究通过人工智能和机器学习技术，系统分析了胃癌（GC）、结直肠癌（CRC）和炎症性肠病（IBD）患者的肠道微生物组（菌群）和代谢组（小分子代谢物）数据。结果发现：三类疾病既有各自特异的菌群与代谢特征，也存在显著重叠——例如，胃癌中常见的厚壁菌门、拟杆菌门和放线菌门细菌，以及二氢尿嘧啶、牛磺酸等代谢物，也与IBD相关；结直肠癌中的具核梭杆菌、肠球菌及异亮氨酸、烟酰胺等，部分同样出现在胃癌患者中；而IBD中起关键作用的毛螺菌科细菌，以及尿胆素、甘油酸等代谢物，还参与癌症相关过程。模拟分析进一步证实：健康人与患者在肠道微生物生长动态和代谢物流动模式上存在清晰差异。研究团队指出，一种疾病的标志物模型往往能跨病种预测另一种疾病（如用胃癌数据训练的模型可识别IBD标志物），说明这些肠道‘指纹’具有通用诊断潜力。当前内镜、活检等方法虽有效，但有创伤、昂贵、易漏诊早期病变等局限；新发现的菌群-代谢标志物有望推动无创检测（如粪便或血液检测）和精准干预的发展。后续工作将扩大人群验证，并探索其对其他相关疾病的风险预测价值。