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Genome Biol:发现人类血液含有无细胞的微生物DNA

  1. 16S测序
  2. Castellaniella
  3. 噬菌体
  4. 微生物组
  5. 黑色素瘤

来源:本站原创 2021-07-19 15:31

2021年7月19日讯/生物谷BIOON/---临床医生用于诊断癌症的大多数生物标志物是人类的。但是,越来越多的证据表明微生物组和恶性肿瘤之间存在联系,这为研究微生物DNA的存在作为一种识别和可能预测疾病的方式提供了机会。在一项新的研究中,来自澳大利亚墨尔本大学和彼得-麦卡伦癌症中心的研究人员证实在健康人和黑色素瘤患者的血液样本中检测到细菌DNA是可能的。相

2021年7月19日讯/生物谷BIOON/---临床医生用于诊断癌症的大多数生物标志物是人类的。但是,越来越多的证据表明微生物组和恶性肿瘤之间存在联系,这为研究微生物DNA的存在作为一种识别和可能预测疾病的方式提供了机会。在一项新的研究中,来自澳大利亚墨尔本大学和彼得-麦卡伦癌症中心的研究人员证实在健康人和黑色素瘤患者的血液样本中检测到细菌DNA是可能的。相关研究结果近期发表在Genome Biology期刊上,论文标题为“Detection of cell-free microbial DNA using a contaminant-controlled analysis framework”。


美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心黑色素瘤外科医生Jennifer Wargo(未参与这项新的研究)说,“这是又一份证明你可以识别血液中的微生物特征的手稿,但是到目前为止,这些[识别]策略有很多细微差别,特别是当涉及到可能的污染时。肯定有很多希望,但现在还很早,这些策略需要优化,最好是标准化。”

论文通讯通讯作者、彼得-麦卡伦癌症中心的Sarah-Jane Dawson博士及其团队过去一直专注于癌症生物标志物,主要是循环肿瘤DNA。在阅读了以前关于循环微生物DNA及其参与HIV和癌症等疾病的报告(Nature Microbiology, 2019, doi:10.1038/s41564-018-0349-6)后,该团队开始研究他们自己是否能在人类血液样本中找到它。

在这项新的研究中,这些作者对16名晚期黑色素瘤患者的血浆、粪便和唾液样本进行了16S测序,以便对细菌核糖体RNA基因进行编录。论文共同作者、Dawson实验室博士后研究员Stephen Wong说,当他们在血浆中检测到大量的细菌特征时,他们最初感到很惊讶,但很快意识到,他们检测到的许多微生物是实验室环境和试剂的常见污染物。


在患者血浆、粪便和唾液中检测到的无细胞微生物DNA的群落结构,图片来自Genome Biology, 2021, doi:10.1186/s13059-021-02401-3。

该团队开始在流程的每个步骤中让他们的样本与不包含样本的对照一起运行。作为生物信息学分析的一部分,他们过滤掉了污染,并在血浆样本中发现了一个很小但似乎是真实的不同于粪便和唾液样本的细菌DNA信号。当他们比较在15名健康人和15名新的黑色素瘤患者身上发现的无细胞微生物DNA时,他们观察到健康人的血浆含有更广泛的细菌种类。他们还发现了健康人血浆中独有的一个细菌属--Castellaniella,这表明有朝一日有可能通过循环微生物DNA来区分健康人和患者。

与Wargo一起在德克萨斯大学MD安德森癌症中心工作的Nadim Ajami(未参与这项新的研究)说,“该报告是另一个例子,说明我们可以在每一个地方找到微生物信号--在这个特定的例子中,实际上是细菌信号。挑战是找出它们的生物相关性。”

他说,16S测序只能提供关于细菌和一些古生菌的信息,但是“不要忘记微生物世界的其他组成部分也是关键”。例如,“噬菌体的存在可以改变细菌的生物特征,因为噬菌体携带的基因会影响细菌的功能”。另外,找到细菌的染色体和噬菌体可以更完整地了解所存在的微生物。

2020年发表的一项研究已表明来自血液和组织的微生物组信息与各种类型的癌症有关(Nature, 2020, doi: 10.1038/s41586-020-2095-1)。作为一家专注于通过分析血液样本等液体活检样本的微生物信号来预测癌症的生物技术公司Micronoma的首席执行官和总裁,Sandrine Miller-Montgomery说,“人们通常认为微生物是污染,而不是信息。我希望其他人能够研究其他疾病的循环微生物组。虽然它确实含量较低,但含量较低并不意味着它没有超强的相关性。”(生物谷 Bioon.com)

参考资料:

Enrique Zozaya-Valdés et al. Detection of cell-free microbial DNA using a contaminant-controlled analysis framework. Genome Biology, 2021, doi:10.1186/s13059-021-02401-3.

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