A vastagbélrák világszerte a daganatos halálozás egyik vezető oka, miközben korai felismerés esetén az esetek jelentős része sikeresen kezelhető lenne, ezért a szűrés kulcsfontosságú szerepet játszik a túlélési esélyek javításában. Ugyanakkor a jelenleg legmegbízhatóbbnak tartott vizsgálat, a kolonoszkópia költséges és sokak számára kellemetlen beavatkozás, ami miatt számos érintett halogatja vagy teljesen elkerüli a szűrést.

A Genfi Egyetem kutatói most olyan új módszert dolgoztak ki, amely a bélmikrobiom részletes, mesterséges intelligenciával támogatott elemzésére épül, és egyszerű székletmintából képes azonosítani a daganatos elváltozásokat. A Cell Host and Microbe folyóiratban közölt eredmények szerint az eljárás a vastagbélrákos esetek 90 százalékát felismerte, ami megközelíti a kolonoszkópia 94 százalékos hatékonyságát, ugyanakkor felülmúlja a jelenleg elérhető nem invazív teszteket.

A kulcs az idő

A kutatók hangsúlyozzák, a vastagbélrák számos esetét csak előrehaladott stádiumban diagnosztizálják, amikor a terápiás lehetőségek már korlátozottabbak, ezért sürgető igény mutatkozik egyszerűbb és kevésbé megterhelő szűrési megoldásokra, különösen annak fényében, hogy a fiatalabb korosztályban is emelkedik az esetszám, egyelőre nem teljesen tisztázott okokból.

Bár a tudomány régóta tudja, hogy a bélben élő mikroorganizmusok szerepet játszanak a daganatok kialakulásában, ennek gyakorlati diagnosztikai alkalmazása eddig akadályokba ütközött, mivel ugyanazon baktériumfaj különböző törzsei eltérően viselkedhetnek, és nem mindegyik járul hozzá a betegséghez. A genfi kutatócsoport ezért nem pusztán fajszinten vagy törzsszinten vizsgálta a baktériumokat, hanem egy köztes kategóriára, az úgynevezett alfajokra összpontosított.

Az alfaji felbontás

„Ahelyett, hogy a mikrobiotát alkotó fajokat elemeztük volna, ami nem ragadja meg az összes lényeges különbséget, vagy a baktériumtörzseket, amelyek egyénenként nagymértékben eltérnek, a mikrobiota egy köztes szintjére, az alfajokra koncentráltunk” – magyarázta Mirko Trajkovski, a Genfi Egyetem Orvostudományi Karának professzora és a kutatás vezetője.

Hozzátette, „az alfaji felbontás kellően specifikus ahhoz, hogy feltárja a baktériumok működésbeli különbségeit és betegségekhez, köztük a rákhoz való hozzájárulását, ugyanakkor elég általános ahhoz, hogy különböző csoportok, populációk vagy országok esetében is kimutatható legyen” – idézi a ScienceDaily.

Hatalmas mennyiségű biológiai adat

A módszer kidolgozása hatalmas mennyiségű biológiai adat elemzését igényelte, amelyhez innovatív bioinformatikai megközelítést alkalmaztak. „Bioinformatikusként az jelentette a kihívást, hogy új módszert találjunk a tömeges adatelemzésre” – mondta Matija Trickovic, a kutatás első szerzője. Elmondása szerint sikerült létrehozni az emberi bélmikrobiom alfajainak első átfogó katalógusát, valamint egy pontos és hatékony eljárást, amely kutatási és klinikai környezetben egyaránt alkalmazható.

A baktériumkatalógust meglévő klinikai adatbázisokkal kombinálva olyan modellt építettek, amely kizárólag székletminták alapján képes azonosítani a vastagbélrákot, és az eredmények még a kutatókat is meglepték. „Bíztunk a stratégiánkban, de az eredmények így is figyelemre méltóak voltak” – fogalmazott Trickovic, kiemelve, hogy a 90 százalékos felismerési arány megközelíti a kolonoszkópia teljesítményét.

A kutatás jelentősége

A szakemberek szerint további klinikai adatok bevonásával a modell pontossága tovább javítható, és hosszabb távon akár elérheti a kolonoszkópia szintjét is, miközben a gyakorlatban rutinszerű szűrővizsgálatként alkalmazhatnák, a kolonoszkópiát pedig a pozitív esetek megerősítésére tartanák fenn. A Genfi Egyetemi Kórházakkal együttműködésben jelenleg egy klinikai vizsgálat előkészítése zajlik, amely pontosabban meghatározza, hogy a módszer mely daganatstádiumok és elváltozások kimutatására alkalmas.

A kutatás jelentősége ugyanakkor túlmutat a vastagbélrákon, mivel az alfajok közötti különbségek feltárása új perspektívát nyithat annak megértésében, miként befolyásolják a bélmikrobák számos más betegség kialakulását. „Ugyanez a módszer hamarosan lehetővé teheti nem invazív diagnosztikai eszközök kifejlesztését számos betegség esetében, mindezt egyetlen mikrobiotaelemzés alapján” – hangsúlyozta Trajkovski.