Идентифицировать микробиологическую «подпись» колоректального рака с помощью машинного обучения

Исследователи из Европейской лаборатории молекулярной биологии (Хайдельберг, Германия), итальянского университета Тренто в Италии и других международных партнеров использовали алгоритм машинного обучения для определения подмножества бактерий кишечника, связанных с раком прямой кишки, который является третьим по распространенности раком в мире. Они провели мета-анализ восьми исследований бактерий кишечника и колоректального рака, которые проводились в семи странах и на трех континентах, и обнаружили, что изменения микроорганизмов, связанные с этим раком, являются устойчивыми, несмотря на различия в окружающей среде и рационе питания.

Группа использовала систему под названием mOTU2, которая позволяет точно идентифицировать и подсчитать бактериальные виды в метагеномах. По словам Георга Целлера, автора соответствующего исследования, опубликованного в журнале Nature Medicine, сильнейшая особенность этого метода заключается в том, что он позволяет количественно оценивать бактерии, которые даже не имеют геномной ссылки. Эти виды еще не были изолированы и не культивированы - многие из них не могут быть легко выращены в лаборатории. Но с помощью mOTU2 мы все равно сможем захватить их, что позволяет получить более полную картину микробиома.

Ученые выявили 29 бактерий, которые обладают общими способностями расщеплять белки и муцины, что указывает на потенциальную связь между кишечными микробами, связанными с раком, и рационом с высоким содержанием мяса и жира. Этот анализ позволил определить обобщающую и прогнозируемую микробиомную сигнатуру, которая может послужить в будущем для неинвазивной диагностики колоректального рака.