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人類體內(nèi)有各種各樣的微生物，但這些微生物群的基因序列是否可以用來識(shí)別癌癥，這是一個(gè)重大的爭(zhēng)議。——ROGER HARRIS/科學(xué)來源

幾年前，當(dāng)科學(xué)家們?cè)贜ature雜志上報(bào)道不同類型的癌癥始終與不同的微生物群落有關(guān)時(shí)，臨床的可能性令人振奮。這篇2020年的論文（https://www./articles/s41586-020-2095-1）（圖1）使用一種人工智能形式來梳理出指示特定癌癥的微生物DNA，并提出了“一類基于微生物組的新型癌癥診斷工具”。從那以后，這項(xiàng)研究獲得了數(shù)百次引用，為其他10多項(xiàng)研究提供了數(shù)據(jù)，并幫助證明了至少一個(gè)商業(yè)項(xiàng)目的合理性，該項(xiàng)目旨在利用人體血液中的微生物序列來發(fā)現(xiàn)癌癥的存在。

圖1

圖2

預(yù)印本還認(rèn)為，與該團(tuán)隊(duì)的分析有關(guān)的一個(gè)單獨(dú)的計(jì)算錯(cuò)誤無意中產(chǎn)生了沒有任何癌癥特異性模式。預(yù)印本的作者之一，約翰霍普金斯大學(xué)的計(jì)算生物學(xué)家Steven Salzberg表示，這篇論文的“主要結(jié)論是完全錯(cuò)誤的”。

加州大學(xué)圣地亞哥分校的微生物學(xué)家、Nature雜志論文的資深作者Rob Knight駁斥了這些批評(píng)，并指出他的實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)在對(duì)同一批科學(xué)家早些時(shí)候發(fā)表的預(yù)印本（https://www./content/10.1101/2023.01.16.523562v1）（圖3）的回應(yīng)（https://www./content/10.1101/2023.02.10.528049v1）（圖4）中反駁了這些批評(píng)。

圖3

圖4

Knight表示，“這種新的預(yù)印本是完全公開討論過的?！?Knight于2019年共同創(chuàng)立了Micronoma公司，開發(fā)基于微生物組的癌癥診斷方法。他還強(qiáng)調(diào)了他的團(tuán)隊(duì)2022年在Cell雜志上發(fā)表的論文（https://www./cell/fulltext/S0092-8674(22)01127-8）（圖5），該論文使用了更新的方法來分析腫瘤中的真菌和細(xì)菌，并得出了與Nature雜志上的那篇論文相似的結(jié)論。

圖5

但旁觀的研究人員表示，新的預(yù)印本遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了之前的指控，其論點(diǎn)令人信服。劍橋大學(xué)的細(xì)菌遺傳學(xué)家Julian Parkhill表示，“這是對(duì)原始手稿中出現(xiàn)錯(cuò)誤地方的深入剖析?！?/p>

多位研究人員告訴Science雜志，微生物科學(xué)無疑具有生物醫(yī)學(xué)的前景，其他研究小組已經(jīng)將微生物與特定的癌癥聯(lián)系起來。但是，諾丁漢特倫特大學(xué)的微生物學(xué)家和生物信息學(xué)家Lesley Hoyles表示，這場(chǎng)辯論為嚴(yán)重依賴計(jì)算方法的微生物組研究提供了一個(gè)警示。她指出，“人們對(duì)即將出現(xiàn)的內(nèi)容缺乏批評(píng)，我們需要有人做這類分析?！?/p>

Nature雜志的這篇論文使用了一個(gè)名為“癌癥基因組圖譜”（TCGA）的數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)了來自人類癌癥樣本的大量DNA序列。數(shù)據(jù)庫根據(jù)序列是否與所謂的人類參考基因組相匹配，將序列分類為人類或非人類——盡管這種分類已知是不完善的。

Nature雜志的研究作者將TCGA的“非人類”序列，以及來自幾十名無癌癥患者和100名癌癥患者的序列，與細(xì)菌、病毒和其他微生物的DNA數(shù)據(jù)庫進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，不同類型的癌癥有一個(gè)特定的常駐微生物群落。將數(shù)據(jù)輸入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，研究人員可以僅從樣本的微生物組成中可靠地預(yù)測(cè)癌癥類型或癌癥是否存在，有時(shí)準(zhǔn)確率接近100%。研究人員建議，這些相關(guān)性可以用來設(shè)計(jì)從一個(gè)人的血液樣本中檢測(cè)癌癥的測(cè)試。(其他許多研究小組正在開發(fā)癌癥的血液檢測(cè)方法，可以提取腫瘤脫落的人類DNA或蛋白質(zhì)https://www./content/article/complexities-are-staggering-u-s-plans-huge-trial-blood-tests-multiple-cancers)（圖6）。Knight的團(tuán)隊(duì)在一個(gè)公共網(wǎng)站（http://cancermicrobiome./CancerMicrobiome_DataBrowser/）（圖7）上分享了詳細(xì)的結(jié)果。

圖6

圖7

但一些讀者注意到了一些令人困惑的發(fā)現(xiàn)。雖然這項(xiàng)工作在癌組織中發(fā)現(xiàn)了許多人類細(xì)菌，但除了神秘的海藻細(xì)菌外，還有一種與前列腺癌有關(guān)的海洋熱液噴口細(xì)菌（a marine hydrothermal vent bacterium），以及一種與黑色素瘤有關(guān)的珊瑚細(xì)菌。在1月份的預(yù)印本中，東安格利亞大學(xué)的研究人員表示，這可能表明該研究的方法存在問題（https://www./content/10.1101/2023.01.16.523562v1）（圖8）。他們特別指出，癌癥組織中意想不到的微生物的存在可能是數(shù)據(jù)庫錯(cuò)誤的結(jié)果，其中一個(gè)物種的序列被錯(cuò)誤地標(biāo)記為另一個(gè)物種的序列。

圖8

Parkhill解釋道，人類DNA不小心進(jìn)入微生物數(shù)據(jù)庫是很常見的，在那里它被錯(cuò)誤地列在微生物物種名稱下。這意味著，除非研究人員在將其與微生物數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比較之前，適當(dāng)?shù)貜娜梭w組織測(cè)序數(shù)據(jù)中過濾掉人類DNA，否則他們有可能檢測(cè)到并不真正存在于組織中的生物體。這是Nature雜志研究中提出的第一個(gè)預(yù)印本。

在一篇27頁的回應(yīng)中，Knight和他的同事們對(duì)這些觀察的重要性提出了質(zhì)疑（https://www./content/10.1101/2023.02.10.528049v1）（圖9），他們補(bǔ)充道，他們?cè)贑ell雜志上發(fā)表的論文使用了更新的方法，復(fù)制了Nature雜志上的結(jié)論。但Salzberg并不相信這個(gè)回答，他開發(fā)了Nature雜志論文中使用的一些計(jì)算工具。

圖9

Salzberg與東安格利亞大學(xué)的研究人員（他們自己也申請(qǐng)了使用細(xì)菌作為前列腺癌生物標(biāo)志物的專利）合作，下載并重新分析了Nature雜志研究的部分?jǐn)?shù)據(jù)。Salzberg表示，當(dāng)他們?yōu)槿祟怐NA加入額外的過濾器時(shí)，他們的分析發(fā)現(xiàn)，Nature雜志的作者們認(rèn)為是微生物的數(shù)百萬序列實(shí)際上是人類的。新的預(yù)印本認(rèn)為，研究中發(fā)現(xiàn)的許多微生物根本不在TCGA的癌癥樣本中。

Knight表示，在特定癌癥中發(fā)現(xiàn)的序列的確切身份不會(huì)改變他團(tuán)隊(duì)的結(jié)論。出于診斷目的，“如果你試圖做的是區(qū)分……癌癥病例與對(duì)照，或者一種癌癥與另一種癌癥，那么這些區(qū)分序列的存在比你叫它們什么更重要?！狈治觥翱梢酝ㄟ^連續(xù)的技術(shù)和數(shù)據(jù)來源進(jìn)行改進(jìn)”，并指出其他研究，即他和他的同事本周進(jìn)行的一項(xiàng)小型分析（https://github.com/gregpoore/tcga_rebuttal/tree/master）（圖10）表明，即使在更嚴(yán)格地排除了人類序列的情況下，微生物的差異仍然存在。

圖10

Salzberg及其同事的新預(yù)印本還提到了Nature雜志論文中基于樣本微生物群的計(jì)算機(jī)模型預(yù)測(cè)癌癥類型的令人印象深刻的能力。由于組織樣本來自多個(gè)不同的醫(yī)療中心和時(shí)間，Knight和同事使用了一種稱為歸一化的技術(shù)來試圖消除一些可變性。但新的預(yù)印本稱，這一過程存在問題：它為每種癌癥類型的數(shù)據(jù)引入了不同的電子標(biāo)簽。這意味著，當(dāng)研究小組將規(guī)范化數(shù)據(jù)輸入他們的算法時(shí)，計(jì)算機(jī)可以秘密地使用標(biāo)簽，而不是微生物數(shù)據(jù)，來確定樣本來自哪種癌癥類型。

Knight表示，他的團(tuán)隊(duì)不同意預(yù)印本的分析，并再次強(qiáng)調(diào)，Cell雜志的論文得出了同樣的結(jié)論，盡管它沒有以同樣的方式處理數(shù)據(jù)。他補(bǔ)充道，他的團(tuán)隊(duì)并沒有“特別有動(dòng)力”去梳理預(yù)印本的冗長分析，也沒有在社交媒體上發(fā)表評(píng)論，因?yàn)樗呀?jīng)在社交媒體上引起了轟動(dòng)?！叭绻麄?cè)谕性u(píng)議的期刊上發(fā)表這篇文章，我們會(huì)解決這個(gè)問題，……我認(rèn)為這是研究科學(xué)的合適方式，就像過去幾個(gè)世紀(jì)一樣?！?/p>

在一份聲明中，Micronoma公司首席執(zhí)行官Sandrine Miller-Montgomery指出，該公司正在開發(fā)的產(chǎn)品并不依賴于Nature雜志的論文。她表示，“我們開發(fā)了額外的人體過濾和質(zhì)量控制方法，將人類基因組DNA污染降到最低，發(fā)現(xiàn)這樣做并不妨礙診斷癌癥存在或類型的能力?！睂?duì)于其肺癌血液檢測(cè)，“Micronoma已經(jīng)建立了一個(gè)獨(dú)立的、專有的微生物數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫基于非人類基因組的元基因組組裝?！?/p>

其他使用Nature雜志數(shù)據(jù)的學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)的研究受到的影響尚不清楚。一些科學(xué)家表示，期刊應(yīng)該對(duì)嚴(yán)重依賴計(jì)算方法的研究更加謹(jǐn)慎。萊頓大學(xué)的化學(xué)免疫學(xué)家Jacques Neefjes表示，有了足夠的數(shù)據(jù)點(diǎn)，“計(jì)算機(jī)總能找到相關(guān)性”，這使得在真實(shí)樣本中進(jìn)行驗(yàn)證變得尤為重要。雪松-西奈醫(yī)學(xué)中心的微生物組科學(xué)家Ivan Vujkovic-Cvijin補(bǔ)充表明，在如何在微生物組科學(xué)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)方面缺乏標(biāo)準(zhǔn)?！拔艺J(rèn)為這種科學(xué)分歧強(qiáng)調(diào)了開發(fā)它們的必要性?！?/p>

其他人則希望隨后的討論將有助于解決原論文中的任何問題。Parkhill表示，“作為科學(xué)家，我們應(yīng)該接受挑戰(zhàn)。我們應(yīng)該能夠客觀地處理它，并在必要時(shí)加以糾正。希望這將會(huì)發(fā)生?！?/p>