在线发表在《肠道》杂志上的研究表明，无论疾病进展如何，一组特定的肠道微生物都可以识别胰腺癌。
研究人员说，这些发现为诊断这种难以治疗的疾病提供了一种新的非侵入性方法的希望，该方法目前依赖侵入性程序来检测它。
最近的证据表明，微生物组的变化——数以万亿计的细菌、真菌和其他栖息在消化道中的微生物——可能在其发展和进展中发挥作用。
为了进一步探索这一点，研究人员分析了 57 名新诊断为导管型和治疗前的西班牙成年人的 100 份唾液样本和 212 份粪便样本和胰腺组织——其中 25 名患有早期疾病，32 名患有晚期疾病;50名年龄和性别相匹配的健康人;和 29 名患有慢性胰腺炎的人，这是胰腺癌的已知危险因素。
肠道微生物比口腔微生物提供更多信息。在考虑了吸烟、饮酒、肥胖和糖尿病等已知风险因素后，与患有慢性胰腺炎和没有这两种疾病的人相比，在导管胰腺癌患者的粪便样本中观察到了不同的微生物特征。
机器学习技术确定了某些物种的特征丰富和其他物种的相对稀缺。癌症患者的粪便样本中富含史密氏甲烷短杆菌、具核梭杆菌、Alloscardovia omnicolens、Veillonella atypica 和 Bacteroides finegoldii，而粪杆菌、粪杆菌、双歧双歧杆菌或 Romboutsia timonensis 的粪便样本中含量丰富。
研究人员说，这种微生物特征始终可以识别出患有这种疾病的患者，无论其进展程度如何，这表明特征性微生物组特征很早就出现了，并且粪便微生物组可能会发现早期疾病。
预测能力是使用接受者操作特征 (AUROC) 曲线下的面积来评估的，AUROC 曲线是测试识别和排除给定条件的能力的图形表示。ROC 曲线下方的区域 0.5 对应于随机机会;1 等于完美准确度。在这种情况下，AUROC 曲线达到了 0.84。
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