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經過昨天對微生物的刻畫后，大家對微生物與腫瘤的關系應該有了個全面的了解了。
在1911年發現勞斯肉瘤病毒的推動下，癌癥的病毒理論蓬勃發展。勞斯肉瘤病毒使雞的良性組織轉變為惡性腫瘤。長達數十年的尋找每一種人類癌癥背后的病毒的努力最終都以失敗告終，許多癌癥都與體細胞突變有關。現在，該領域遇到了一些耐人尋味的說法，稱包括細菌和真菌在內的微生物在癌癥和癌癥治療中的重要性。在臨床前模型中，微生物代謝物還調節腫瘤體細胞突變的表型，并調節免疫檢查點抑制劑的療效。總之，整合以宿主為中心和以微生物為中心的癌癥觀點可能會改善患者的預后，
那么今天就跟大家分享一篇利用新型癌癥微生物組特征預測人類乳腺癌患者預后的文章，整篇文章工作量不大，亮點在于與傳統的基因特征預測不同，而是利用了TCGA 中乳腺癌微生物組數據來建立signature，下面具體看一下研究內容吧。
背景：
1、乳腺癌（BC）的復雜性和異質性導致了對癌癥治療反應的巨大差異。因此，迫切需要識別新的治療反應和預后的生物標志物，并發現新的潛在治療靶點，這也是個性化癌癥藥物的高需求。
2、目前對生物標志物的鑒定主要集中在基因組和蛋白質組基因的應用上，許多相關的生物標志物已被開發并用于臨床實踐。
3、盡管越來越多的證據表明微生物組在癌癥發展和治療中的重要性，但癌癥微生物組的臨床潛力尚未被探索。
4、研究揭示了微生物群與化療、放療和免疫治療反應之間的關系：例如，銅綠假單胞菌分泌的因子增強了腫瘤細胞對阿霉素的敏感性；抗生素介導的細菌耗竭顯著降低了鉑化療和放療的療效。表明微生物組是預測癌癥患者預后的潛在生物標志物。
研究結果：
一、微生物豐度預后模型建立與驗證
1、單變量Cox回歸分析與乳腺癌患者OS（overall survival）顯著相關的微生物屬（圖1a）
2、根據上一步獲得的OS相關微生物屬將隊列分為微生物豐度高低組，Kaplan-Meier分析微生物豐度高低對OS的影響（圖1b-e）
3、多變量Cox回歸分析獨立影響OS的微生物屬，定義為微生物預后signature（MAPS）（圖2a）
4、利用MAPS將患者分為三個預后組（good，middle，poor），Kaplan-Meier分析及AUC曲線驗證模型預測能力（圖2b-c）
二、MAPS的獨立臨床價值
1、雌激素受體（ER）狀態是影響乳腺癌患者預后的重要因素，分別對ER +和ER ?病人進行了MAPS對OS和PFS的影響分析（圖3）
2、乳腺癌患者的分子亞型是另一個重要的預后因素，分析MAPS對各分子亞型患者OS和PFS的影響（圖4）
3、多變量Cox回歸分析驗證MAPS是獨立預后因子（圖5）
4、綜合臨床因素評估MAPS的臨床價值（圖6）
小結：
這篇研究微生物預后signature的文章到這里就分享結束了。不知道了解完這篇文章的你是什么感受，小編內心OS（此OS非彼OS+表情）：絕絕子，文章內容這么少也能發3+？冷靜下來仔細思考，工作量大也不一定能發文章，而能發文章的核心是什么，在新不在多啊！
目前越來越多的證據表明微生物與癌癥預后的關系，包括胰腺癌[1]、乳腺癌等。小編認為微生物對癌癥生物學的貢獻可能會在未來十年的癌癥研究中占據中心位置，同時對癌癥診斷、患者分層、治療和預后產生更多貢獻。
如果您也有癌癥相關微生物數據不會做分析的，或者沒數據也想在微生物領域快速做科研的（各癌癥微生物數據生信人已經整理好）想法，不要猶豫，畢竟數據里微生物種類也不多，猶豫一下少一個！
參考文獻：[1]Tumor Microbiome Diversity and Composition Influence Pancreatic Cancer Outcomes
