近年來，胰腺癌（PC，Pancreatic Cancer）在全球范圍內的發病率和死亡率居高不下，成為醫學界亟待攻克的難題。據最新統計，胰腺癌占全球新發癌癥病例的1.8%，但其死亡率卻高達4.6%，位居癌癥相關死亡的第四位。更令人擔憂的是，隨著生活水平的提高和生活方式的改變，人群胰腺癌的發病率在低收入和中等收入國家呈上升趨勢，預計未來40年內其死亡率將會翻倍。目前，胰腺癌的診斷主要依賴于影像學檢查和血清標志物檢測，但這些方法往往只能在疾病晚期才顯示出異常，從而就會導致患者錯過最佳治療時機，因此，開發一種早期、無創的胰腺癌篩查方法已成為當務之急。

由于不同人群的腸道微生物組成存在顯著差異，目前對于胰腺癌相關腸道微生物特征的研究結果尚不一致。日前，一篇發表在國際雜志Gut Pathogens上題為“Fecal profiling reveals a common microbial signature for pancreatic cancer in Finnish and Iranian cohorts”的研究報告中，來自芬蘭赫爾辛基大學等機構的科學家們通過分析芬蘭和伊朗兩個不同人群的糞便樣本，揭示了胰腺癌患者機體的腸道微生物組特征，并評估其在疾病早期診斷中的潛在應用價值。通過分析不同人群的腸道微生物組，研究人員希望能揭示胰腺癌的共同微生物標志物，并為開發無創診斷工具提供一定的科學依據。

這項研究中，研究人員納入了33名芬蘭胰腺癌患者和50名伊朗胰腺癌患者，以及35名芬蘭健康對照組和34名伊朗健康對照組，所有患者均被診斷為胰腺導管腺癌（PDAC，胰腺癌最常見的類型）。研究者采用16S rRNA基因擴增子測序技術對糞便樣本進行分析，他們通過自動化DNA提取儀對采集的樣本進行DNA提取，并使用Ion Torrent PGM?系統進行單向測序，同時還利用QIAGEN CLC Genomics Workbench軟件進行微生物群落組成和多樣性的分析。

芬蘭和伊朗PDAC患者和健康對照者的腸道微生物群多樣性

首先，研究人員對樣本的微生物群落多樣性進行評估，包括α多樣性（物種豐富度和均勻度）和β多樣性（群落組成差異），隨后他們通過廣義線性模型（GLM）進行差異豐度分析篩選出與胰腺癌顯著相關的細菌分類單元，并利用機器學習算法（如邏輯回歸和支持向量機）來構建胰腺癌的預測模型，同時在芬蘭隊列中進行驗證。

研究結果表明，胰腺癌患者的腸道微生物組能表現出顯著的多樣性降低，且與健康對照組相比，其腸道微生物組成存在顯著差異。具體而言，胰腺癌患者的腸道中富集了多種潛在致病菌，如腸桿菌科、腸球菌科和梭桿菌科，而有益菌（如丁酸產生菌）則顯著減少，此外，研究人員通過機器學習算法構建的預測模型在伊朗隊列中表現出較高的預測性能（AUC值為0.88），并在芬蘭隊列中得到了良好的驗證，這就表明，腸道微生物組具有作為胰腺癌早期診斷標志物的潛力。

綜上，本文研究通過分析芬蘭和伊朗兩個不同人群的糞便樣本揭示了胰腺癌患者獨特的腸道微生物組特征，這些特征不僅在不同人群中具有一致性，還與胰腺癌的病理生理過程密切相關。研究者認為，腸道微生物組的變化可能會通過影響宿主的免疫反應和炎癥狀態，從而促進胰腺癌的發生和發展。未來，研究人員還需要在更大規模、更多樣化的隊列中進一步驗證這些發現，并探索腸道微生物組與胰腺癌之間的因果關系。