Gregory Poore henüz üniversitede birinci sınıf öğrencisi iken, hiçbir sağlık sorunu bulunmayan büyükannesinin geç evre pankreas kanseri olduğunu öğrendiğinde şok olmuş, hastalık Aralık ayı sonlarında teşhis edilmiş ve büyükannesi Ocak ayında ölmüştür. Poore, uyarı işaretleri veya semptomlarının neredeyse hiç olmadığını ve hiç kimse kanserinin neden daha önce tespit edilmediğini veya neden denedikleri tedaviye dirençli olduğunu söyleyemediğini belirtmiştir. Poore, kanserin geleneksel olarak insan genomunun bir hastalığı olarak kabul edildiğini ve genlerimizdeki mutasyonların hücrelerin ölümü önleme, çoğalma ve tümör oluşturmalarına izin verdiğini üniversite çalışmalarıyla öğrenmeye başlamıştır. Ancak Poore, Science'ta 2017 tarihli, mikropların pankreas kanserlerinin çoğunu nasıl işgal ettiğini ve bu hastalara verilen ana kemoterapi ilacını nasıl parçalayabildiğini gösteren bir çalışma gördüğünde, bakterilerin ve virüslerin kanserde daha önce düşündüğünden daha büyük bir rol oynayabileceği fikriyle ilgilenmiştir. Poore şu anda California Üniversitesi San Diego Tıp Fakültesi'nde MD, PhD öğrencisidir ve lisansüstü tez çalışmasını Mikrobiyoloji İnovasyon Merkezi'nde profesör ve müdür olan Rob Knight laboratuarında yürütmektedir.
Disiplinlerarası bir grup işbirliği ile birlikte, Poore ve Knight, kanda bulunan mikrobiyal DNA modellerini analiz ederek kimin kanser olduğunu ve hangi tipte olduğunu belirlemek için yeni bir yöntem geliştirmişlerdir. 11 Mart 2020'de Natura’da yayınlanan çalışma, kanserin nasıl görüldüğünü ve teşhis edildiğini değiştirebilecek niteliktedir. Knight, daha önceki tüm kanser araştırma çalışmalarının, tümörlerin steril ortamlar olduğunu varsaydığını ve insan kanseri hücrelerinin vücudumuzda ve üzerinde yaşayan bakteri, virüs ve diğer mikroplarla karşılaşabileceği karmaşık etkileşimi görmezden geldiğini belirtmiştir. Knight ayrıca, vücudumuzdaki mikrobiyal genlerin sayısının, insan genlerinin sayısından çok daha fazla olduğunu bu nedenle sağlığımız için bize önemli ipuçları vermelerinin şaşırtıcı olmadığını ifade etmiştir.
Makine Öğrenimi Modelleri Kandaki Mikrobiyal Verileri Kullanarak Kanser Türünü Tanımlayabilir
Araştırmacılar ilk önce Ulusal Kanser Enstitüsü'nün binlerce hasta tümöründen genomik ve diğer bilgileri içeren bir veritabanı olan Kanser Genom Atlası'ndan elde edilen mikrobiyal verilere baktılar. Ekibin bilgisine göre, insan dizileme verilerinde mikrobiyal DNA'yı tanımlamak için şimdiye kadar yapılmış en büyük çaba olmuş ve 33 farklı kanser türüne sahip 10.481 hastayı temsil eden 18.116 tümör örneğinden, spesifik kanser türleriyle ilişkili belirgin mikrobiyal imzalar veya paternler ortaya çıkmıştır. Araştırmacıların, insan papilloma virüsü (HPV) ile servikal, baş ve boyun kanserleri arasındaki ilişki ve Fusobacterium türleri ile gastrointestinal kanserler arasındaki ilişki gibi bazı beklentileri vardı.
Ancak ekip, kanser türleri arasında güçlü bir şekilde ayrımcılık yapan daha önce bilinmeyen mikrobik imzalar da tanımladılar. Örnek verecek olursak, Faecalibacterium türlerinin varlığı kolon kanserini diğer kanserlerden ayırmaktadır. Binlerce kanser örneğinin mikrobiyom profillerine sahip olan araştırmacılar, daha sonra belirli mikrobik desenleri spesifik kanserlerin varlığıyla ilişkilendirmek için yüzlerce makine öğrenme modelini eğitmiş ve test etmiştir. Makine öğrenimi modelleri, bir hastanın kanser türünü, yalnızca kanındaki mikrobiyal verileri kullanarak tanımlayabilmiştir. Araştırmacılar daha sonra veri kümesinden yüksek dereceli (evre III ve IV) kanserleri çıkardılar ve birçok kanser türünün sadece kandan türetilmiş mikrobiyal verilere dayanarak daha önceki aşamalarda hala ayırt edilebilir olduğunu buldular. Sonuçlar eşit tutulduğunda bile, numuneler üzerinde en sıkı biyoinformatik dekontaminasyonu gerçekleştirdiğinde elde edilmiş ve bu da mikrobiyal verilerin yüzde 90'ından fazlasını kaldırmıştır. Araştırmacılar ayrıca kanser teşhisinin sadece yeni keşfedilen kanserle ilişkili kan mikrobiyomunun başlangıcı olabileceğini öne sürmektedirler.
Gregory D. Poore, Evguenia Kopylova, Qiyun Zhu, Carolina Carpenter, Serena Fraraccio, Stephen Wandro, Tomasz Kosciolek, Stefan Janssen, Jessica Metcalf, Se Jin Song, Jad Kanbar, Sandrine Miller-Montgomery, Robert Heaton, Rana Mckay, Sandip Pravin Patel, Austin D. Swafford, Rob Knight. Microbiome analyses of blood and tissues suggest cancer diagnostic approach. Nature, 11 March 2020+ Tüm Referansları Göster