|
导读 细菌是在100多年前在人类肿瘤中首次发现的，但由于其生物量低，肿瘤微生物组的表征仍然具有挑战性。全世界超过16％的癌症发病率归因于传染原。已有多种类型的肿瘤报道了瘤内细菌，但尚未对这些细菌进行全面的鉴定。肠道微生物对肿瘤生物学有多种影响，如肿瘤的转化过程、肿瘤的进展以及对包括免疫治疗在内的抗癌治疗的反应。因此，表征肿瘤微生物组可能是阐明肿瘤细菌对不同癌症标志的影响的重要步骤。 在本研究中作者对肿瘤微生物组进行了全面分析，研究了包括乳腺癌，肺癌，卵巢癌，卵巢癌，胰腺癌，黑色素瘤，骨肿瘤和脑瘤在内的七种癌症类型的1526种肿瘤及其相邻的正常组织。作者发现每种肿瘤都有不同的微生物组组成，而乳腺癌的微生物组特别丰富和多样。瘤内细菌主要是细胞内的，存在于癌症细胞和免疫细胞中。作者还注意到肿瘤内细菌或其预测功能与肿瘤类型和亚型，患者的吸烟状况以及对免疫疗法的反应之间的相关性。 论文ID 题目：The human tumor microbiome is composed of tumortype–specific intracellular bacteria 译名：人类肿瘤微生物组由特定于肿瘤类型的细胞内细菌组成 期刊：Science IF：41.037 发表时间：2020.5.29 通讯作者单位：魏茨曼科学研究学院 DOI号：10.1126/science.aay9189 内容 为了描述和可视化瘤内细菌，作者对大量的实体人体肿瘤样本应用了广泛的方法组合，以检测细菌DNA、RNA和细菌外膜或细胞壁成分。作者重点研究了7种实体肿瘤类型，它们要么是常见的癌症类型，要么是肿瘤微生物组未知的癌症类型，比如黑色素瘤、骨肿瘤和脑瘤。为了对细菌的DNA进行定量，作者使用了实时定量PCR (qPCR)方法，使用了针对细菌核糖体16S基因的通用引物967F和1064R。作者发现不同类型的癌症对细菌DNA呈阳性的肿瘤比例各不相同，从黑色素瘤中的14.3％到乳腺，胰腺和骨肿瘤中的> 60％。在与外界环境无直接联系的实体肿瘤如卵巢癌、多形性胶质母细胞瘤(GBM)、骨癌中也检测到细菌DNA。后续研究进一步证明了细菌DNA、RNA和脂多糖存在于许多人类实体肿瘤中。 图一：在人类肿瘤中检测到细菌成分 随后研究发现肿瘤核的病理检查显示LPS和细菌16S rRNA主要定位于癌细胞和免疫细胞。在癌细胞中，细菌16S rRNA主要在细胞质中检测到，而LPS染色则同时在细胞质和细胞核中检测到。CD45阳性白细胞通常通过16S rRNA染色表现出比癌细胞更强的胞质细菌染色。经苏木精和伊红(H&E)染色和免疫荧光(IF)检测CD68, lta阳性菌几乎只在巨噬细胞中发现。 图二：在癌症和免疫细胞内均发现肿瘤内细菌 为了表征肿瘤内微生物组，作者开发了一种多重16S rDNA测序方案，该方案可扩增沿16S rRNA基因的五个短区域：5R 16S rDNA测序方法（如图3A）。该方法利用短扩增子扩增细菌16S rRNA基因的68%，与广泛使用的V4或V3-V4扩增法相比，增加了对菌种检测的覆盖率和分辨率。总的来说，作者在不同肿瘤或正常组织类型中检测到9190种细菌。作者发现，与所有其他被检测的肿瘤类型相比，乳腺肿瘤具有更丰富和更多样化的微生物组。在任何单一乳腺肿瘤样本中，平均检测到16.4种细菌，而在所有其他肿瘤类型中，平均检测到的细菌数均<9。作者还发现，乳腺肿瘤样本中的细菌负荷和丰富度高于健康受试者正常乳腺样本中的细菌负荷和丰富度。 图三：乳腺肿瘤的微生物组较其他肿瘤类型丰富多样 随后作者使用单一的测序方法和平台来表征多种肿瘤类型的微生物群落，这样能够直接比较这些肿瘤的微生物群落。结果发现不同的肿瘤类型有不同的微生物组成。与既往报道一致，结直肠肿瘤中以厚壁菌门和拟杆菌门的细菌种类最多。相比之下，变形杆菌在胰腺癌的微生物组中占主导地位，这与正常的十二指肠微生物组组成类似。作者还发现了放线菌门的分类单元，包括棒状杆菌科和微球菌科，主要存在于非肠道肿瘤中。 图四：不同的肿瘤类型有不同的微生物组成 总结 该研究数据无法确定肿瘤内细菌是否在癌症发展中起因果作用，或者它们的存在是否仅反映了已建立肿瘤的感染。随着肿瘤的发展，其杂乱无章的脉管系统可能会使循环细菌进入，而免疫抑制的环境可能为其提供庇护。细菌是否在肿瘤发生中起因果作用，有兴趣进一步探讨肿瘤内细菌可能对不同表型的癌细胞以及免疫系统及其与肿瘤细胞的相互作用的影响。正如已证明操纵肠道微生物组会影响肿瘤对免疫检查点封锁疗法的反应一样，作者推测操纵肿瘤微生物组也可能会影响肿瘤免疫力和对免疫疗法的反应。因此，更好地了解这些作用可能为癌症患者的新治疗选择铺平道路。 原文链接 https:///10.1126/science.aay9189 参考文献 1. C. de Martel et al., Lancet Oncol. 13, 607–615 (2012). 2. C. Xuan et al., PLOS ONE 9, e83744 (2014). 3. K. J. Thompson et al., PLOS ONE 12, e0188873 (2017). 4. S. Banerjee et al., Front. Microbiol. 9, 951 (2018) 医药加网络精讲学习班，科研专家授课，微信互动答疑，课后视频可回放！ 为帮助广大初学者和具有一定基础的研究者能更好掌握生信分析,回顾性临床研究，网络药理，科研作图，m6a等套路与常用技能， 考虑目前在疫情期间的实际情况，我们决定在5-6月份召开下面10门在线学习班，为了保证学习效果，我们采用国际顶级的Zoom网络会议平台授课，可回放，效果体验好！ 【详细介绍请点击下面对应课程标题】 |
|
|
