Microbiome analyses of blood and tissues suggest cancer diagnostic approach.
Microbiome analyses of blood and tissues suggest cancer diagnostic approach.
复制标题
DOI：
10.1038/s41586-020-2095-1
复制
发表时间：
2020-03
期刊：
影响因子：
64.8
通讯作者：
Knight R
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Poore GD;Kopylova E;Zhu Q;Carpenter C;Fraraccio S;Wandro S;Kosciolek T;Janssen S;Metcalf J;Song SJ;Kanbar J;Miller-Montgomery S;Heaton R;Mckay R;Patel SP;Swafford AD;Knight R
癌症微生物组的系统表征为开发癌症诊断提供了一个独特的机会，该诊断利用了人类重大疾病中的非人类微生物衍生分子。基于最近的研究显示微生物在选定的癌症类型中具有重要作用，我们重新检查了来自癌症基因组图谱（TCGA）中33种癌症类型的未经治疗的全基因组和全转录组测序研究（n= 18，116个样本），以获得微生物读数，并在大多数主要癌症类型内和之间的组织和血液中发现了独特的微生物特征。当应用于Ia-IIc期癌症患者和目前在两个商业级ctDNA平台上测量的缺乏任何基因组改变的癌症时，这些TCGA血液特征仍然具有预测性，尽管非常严格的去污分析丢弃了高达92.3%的总序列数据。然后，我们单独使用血浆来源的无细胞微生物核酸，独立地显示了区分非癌症、HIV-、健康对照（n=69）和多种癌症类型（前列腺、肺和黑色素瘤，总共100个样品）的能力。因此，我们提出了一类新的微生物为基础的肿瘤诊断，避免进一步的探索。
Systematic characterization of the cancer microbiome provides a unique opportunity to develop cancer diagnostics that exploit non-human, microbial-derived molecules in a major human disease. Based on recent studies showing significant microbial contributions in select cancer types, we re-examined treatment-naïve whole genome and whole transcriptome sequencing studies (n=18,116 samples) from 33 cancer types in The Cancer Genome Atlas (TCGA) for microbial reads, and found unique microbial signatures in tissue and blood within and between most major cancer types. These TCGA blood signatures remain predictive when applied to stage Ia-IIc cancer patients and cancers lacking any genomic alterations currently measured on two commercial-grade ctDNA platforms, despite very stringent decontamination analyses that discard up to 92.3% of total sequence data. We then independently show the ability to discriminate between and among non-cancer, HIV-, healthy controls (n=69) and multiple cancer types (prostate, lung, and melanoma, 100 total samples) solely using plasma-derived, cell-free microbial nucleic acids. We thus propose a new class of microbial-based oncology diagnostics, warranting further exploration.
登录
查看更多内容
影响因子：
7.3
作者：
Gao J;Aksoy BA;Dogrusoz U;Dresdner G;Gross B;Sumer SO;Sun Y;Jacobsen A;Sinha R;Larsson E;Cerami E;Sander C;Schultz N
通讯作者：
Schultz N
影响因子：
16.6
作者：
Burnham P;Dadhania D;Heyang M;Chen F;Westblade LF;Suthanthiran M;Lee JR;De Vlaminck I
通讯作者：
De Vlaminck I
来自毒理基因组学研究基因基因表达水平的变化来源研究动物跨多个实验室。
影响因子：
4.4
作者：
Boedigheimer MJ;Wolfinger RD;Bass MB;Bushel PR;Chou JW;Cooper M;Corton JC;Fostel J;Hester S;Lee JS;Liu F;Liu J;Qian HR;Quackenbush J;Pettit S;Thompson KL
通讯作者：
Thompson KL
影响因子：
2.7
作者：
Didion JP;Martin M;Collins FS
通讯作者：
Collins FS
影响因子：
15.5
作者：
Davis, Nicole M;Proctor, Diana M;Callahan, Benjamin J
通讯作者：
Callahan, Benjamin J