胰腺导管腺癌（PDAC）是一种高度侵袭性的恶性肿瘤，早期诊断率低，5年生存率不足10%。目前临床常用的生物标志物CA19-9在敏感性和特异性上存在局限性，易受其他病理条件（如炎症、糖尿病）和非特异性因素（如生活方式）的影响。近年研究发现，肠道微生物群失调在PDAC的发病机制中起关键作用，可能通过慢性炎症、免疫调节和微生物代谢产物等途径促进肿瘤发生。因此，结合微生物特征与CA19-9可能提高PDAC的诊断准确性。

2025年4月21日来自复旦大学附属中山医院消化肝病科的陈月英及其团队发表了名为“Metagenomic Microbial Signatures for Noninvasive Detection of Pancreatic Cancer ”的探究性文章。该文章提出了一项系统研究，将粪便微生物群的鸟枪法宏基因组分析与机器学习相结合，描绘了跨分类等级的疾病特异性微生物特征，并构建了优于单独 CA19-9 的稳健分类器。同时建立了将宏基因组特征与 CA19-9 相结合的组合模型，以最大限度地提高诊断精度。通过表征 PDAC 特有的肠道微生物特征。

图 1 文献基本信息

首先收集粪便样本并进行临床数据记录。使用Illumina NovaSeq平台进行鸟枪法宏基因组测序，分析微生物组成和功能差异。通过LASSO回归和随机森林算法筛选差异微生物特征（如菌属和菌种水平）。结果显示PDAC患者肠道中Blautia和Bifidobacterium等有益菌减少，而Bacteroides和Phocaeicola等潜在致病菌富集。功能分析显示PDAC相关微生物的核苷酸糖代谢通路显著激活。

模型1（基于9个菌属）和模型2（基于8个菌种）。使用ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型性能。其次将微生物特征与CA19-9结合，比较联合模型与单一CA19-9的诊断效能。结果显示模型1（菌属水平）的AUC为0.923，模型2（菌种水平）为0.853，均显著优于CA19-9单独使用（AUC=0.825）。联合模型（微生物特征+CA19-9）的AUC提升至0.977，敏感性和特异性均超过90%。 

图 2 微生物特征在不同混杂因素中的功效

最后按年龄、性别、BMI和肿瘤分期分层，验证模型的稳健性。结果表明联合模型在老年（≥55岁）、男性及早期PDAC患者中表现尤为突出，显著提高了早期诊断的准确性。

图 3 微生物特征在不同混杂因素中的功效

研究表明，微生物特征对 PDAC 具有很强的诊断功效、准确性和稳健性。同时本文章首次系统整合宏基因组微生物特征与CA19-9，为PDAC早期筛查提供了新策略。未来可从多中心验证并探索微生物影响PDAC的具体机制。

文献链接：https://doi.org/10.3390/biomedicines13041000