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发稿时间：2018-04-26来源：天昊生物

英文题目： multi-cohort analysis of colorectal cancer metagenome identified altered bacteria across populations and universal bacterial markers

期刊名：microbiome            发表时间： 2018.4          影响因子：  8.496

背景：不同人群中肠道菌群的改变与结直肠癌（crc）相关,目前发现几种细菌有助于肿瘤的发生，对于肠道微生物作为早期诊断标志物的潜在应用也有报道。然而，队列特异性噪声可能会扭曲crc中微生物失调的结构，并导致研究结果不一致。本研究旨在探索不同人群间种水平上普遍改变的肠道微生物群落。

研究结果：

队列间微生物群落组成

我们积累了来自四个队列，美国（usa）、奥地利(at)、中国（hk）、德国和法国（fd），包括271个对照组和255例crc（人口统计学、临床和技术细节，如表1所示）的宏基因组测序序列。

表1 粪便样品的人口学、临床和技术细节

usa、at和fd队列中crc病例和对照组间香农多样性指数差异不显著，然而，与hk队列对照组相比，病例组多样性指数显著降低。主坐标分析确定了不同群体间细菌组成存在显著差异（图1a: control; 图1b: crc），还发现crc病例和对照组间细菌总体组成有显著差异（图1c）。

图1. 不同人群间微生物组成和统计差异。a-c:对照样本、crc样本和所有样本各自的主坐标分析。d: 检测不同丰度细菌（不同细菌丰度变化程度(fold change=10, 20, 40%)vs队列样本大小（对照样本数×病例样本数））的统计功效。

队列间crc和对照组丰度差异细菌

进行了模拟分析，比较了meta分析和单队列研究之间的统计功效。模拟分析表明，细菌丰度变化20%时估计功效为0.88；单一队列研究细菌丰度变化倍数为20%时估计功效则为0.5，这显示队列间优于单一队列研究（图1d）。利用meta分析来鉴定4个队列间crc和对照组丰度差异细菌。使用秩和法，确定了7个crc富集菌种和62个crc减少菌种（图2a）。在这七个crc富集菌种中， bacteroides fragilis在所有四个人群中始终富集，而五个细菌(p. asaccharolytica, p. micra, p. intermedia, a. finegoldii, and t. acidaminovorans)在四个队列中的两个其丰富度表现出明显的变化（图2b）。在62个crc减少细菌中有五种细菌被报道对健康有益，包括clostridium butyricum, streptococcus salivarius, streptococcus thermophilus, carnobacterium maltaromaticum, lactobacillus gallinarum。为了确定这69个crc相关细菌是否与crc进程相关，我们研究了它们在crc早期和晚期阶段中的丰度差异，3种细菌（streptococcus sp. i-g2, shewanella woodyi, mycoplasma penetrans）对照组、早期crc和晚期crc呈下降趋势。

图2. 不同群体中crc丰度差异的细菌。a 最大变化程度的7个crc富集菌种和20个crc减少菌种（左图）, 个体配对变化程度的置信区间（右图）。b 7个crc富集细菌在不同群体中的丰度。c 基于7个crc富集菌种的svm模型预测能力。

使用细菌标记物区分crc和对照组

为了区分crc患者和对照组，将七个crc富含细菌物种装配到（svm）模型中。获得的usa, at, hk, fd 队列auc曲线面积分别为0.83, 0.87, 0.84, 0.82。所有人群样本的auc为0.80。当把临床表型信息（年龄，性别和体重指数）纳入以后，总的auc增加到0.88（图2c）。七个crc富集菌种在at，hk和fd队列中区分早期crc病例和对照的aucs分别为0.84、0.82、0.84，提示其在早期crc病例和对照之间的杰出分类性能。

crc相关细菌之间的相关性

为了从生态学的角度深入了解细菌与细菌的相互作用，进一步研究。基于sparcc算法调查了crc富集菌与crc减少细菌之间的相关性。观察到crc富集和减少的细菌分别形成了各自的共生网络，彼此呈负相关。有趣的是：crc减少细菌中显著相关对的数量和相关强度在对照组高于crc病例组（图3b）。crc富集细菌和crc减少细菌之间大多数是负的。七个crc富集菌在crc早期比crc晚期的相关性更为密切，它们之间相关网络在crc后期被破坏了。以加权程度为中心，发现梭状芽孢杆菌（clostridium）在网络中中心性最高，这些中心物种可能在网络中起关键作用，与去除随机节点相比，当去除梭菌物种的节点时，网络连通性急剧下降。

图3 crc相关细菌之间相关性的meta分析。a  crc样品中69个crc富集或减少细菌之间的相关性。圆之间的相关节点用深蓝色标记。四个crc富集的口腔菌种用暗红色标记，五个共生细菌以三角形表示，节点的大小与它们对应的中心性成正比。b crc减少细菌的相关网络在对照组和crc组之间的比较。

crc富集和减少细菌相关的功能基因家族

将宏基因组序列映射到uniref数据库，使用humann2将其分为10675个go和8695 个 ko。共有311个go分类和217个ko发现在crc中富集， 31个go和74个ko在crc中减少。使用spearman调查了七个crc富集物种和go/ko之间的相关性，确定了167个go和143个ko与crc富集细菌有显著的正相关（图4），我们定义了这些go/ko为crc富集细菌相关的go / ko类别。为了研究相关的功能途径，我们将ko分类映射到kegg通路，参与同一途径的ko被视为相关ko类别。鉴别了与癌症发展相关被多个ko共享的通路，发现了7个kegg通路在crc中富集（图4）。一些共生细菌被发现与crc减少的go/ko类别相关：clostridium butyricum，carnobacterium maltaromaticum与go051606（刺激检测）密切相关；streptococcus salivarius， s.thermophiles分别与k07104（邻苯二酚2,3-双加氧酶）和k07570（一般应激蛋白13）相关。

图4  crc富集细菌与ko之间的相关网络。相同颜色的节点共享相同的crc富集路径。

结果总结：

• 基于来自中国、奥地利、美国、德国和法国队列的526个宏基因组样本的组合分析，在不同人群间鉴定到七个crc富集的细菌(bacteroides fragilis, fusobacterium nucleatum, porphyromonas asaccharolytica, parvimonas micra, prevotella intermedia, alistipes finegoldii, and thermanaerovibrio acidaminovorans)。
• 七个富集的细菌标记使用auc曲线可以将不同人群间的对照和病例区分开。
• 丰度相关分析表明，crc富集和crc减少的细菌分别形成了自己的共生网络。
• 发现crc富集的细菌与脂多糖和能量生物合成途径相关。

结论：

•    本研究发现潜在的细菌诊断标志物在人群间是稳健的，提示其在无创性crc诊断中的潜在应用价值，本研究还阐明了crc相关微生物群的生态网络和功能容量。