장내 마이크로바이옴은 소화기 질환 및 비 소화기 질환을 포함한 다양한 질병의 진단에 점점 더 많은 관여를 하고 있다. 인유두종바이러스 (HPV)의 감염은 주된 자궁경부암의 원인이지만 여전히 발병의 원인을 이해하기 위해서는 충분하지 않다. 또한, 많은 연구에서 복잡한 숙주의 ...
장내 마이크로바이옴은 소화기 질환 및 비 소화기 질환을 포함한 다양한 질병의 진단에 점점 더 많은 관여를 하고 있다. 인유두종바이러스 (HPV)의 감염은 주된 자궁경부암의 원인이지만 여전히 발병의 원인을 이해하기 위해서는 충분하지 않다. 또한, 많은 연구에서 복잡한 숙주의 변이를 이해하는 것이 중요하다는 것이 입증되었다. 따라서, 본 연구에서는 자궁경부암과 장내 마이크로바이옴 간의 관계를 확인하였고, 머신 러닝을 활용해 자궁경부암을 진단할 수 있는 잠재적인 박테리아 바이오마커를 탐색하였다. 샷건 메타지놈 시퀀싱을 기반으로 정상인 여성과 자궁경부암 환자의 장내 마이크로바이옴을 분석을 실시하였다. 장내 마이크로바이옴 알파 다양성에서 자궁경부암 환자의 그룹이 감소하는 경향을 보였으나 통계적 유의성은 도달하지 못하였다. 베타 다양성 분석을 통해 장내 마이크로바이옴 구조의 정상인 여성 그룹과 자궁경부암 환자의 그룹 사이의 명확한 분리를 보여주었다. 정상인 여성 그룹에서는 Bifidobacterium adolescentis, Bifidobacterium longum, 및 Fusicatenibacter saccharivorans 등이 높은 풍부도를 보여주었으며, 반대로, Prevotella timonesis, Finegoldia magna, 및 Streptococcus anginosus group 등이 자궁경부암 환자의 그룹에서 더 높은 것으로 확인되었다. 또한, 박테리아 기능적 차이점을 통해 정상인 여성의 그룹에서 장내 마이크로바이옴에 긍정적 영향을 주는 amino acid와 bile acid 생합성 관련 대사 경로의 유전자 풍부도가 높은 것을 보여주었다. 자궁경부암을 구분할 수 있는 잠재적인 박테리아 바이오마커를 탐색하기 위하여 LEfSe, random forest, 및 lasso regression이 사용되었으며 최종적으로 Bifidobacterium adolescentis, Finegoldia magna, 및 Streptococcus anginosus group이 선정되었다. 세가지 박테리아에 대하여 species-specific 프라이머를 제작하였으며 qPCR을 통해 박테리아 정량을 수행하였다. 박테리아 정량 값을 이용해 random forest 분석으로 자궁경부암을 구분할 수 있는 모델을 구축하였으며 0.72의 AUC 점수를 확인하였다. 따라서 본 연구의 결과는 자궁경부암에서의 장내 마이크로바이옴 연구의 개발과 함께 선정된 바이오마커가 자궁경부암을 위한 비침습적 진단 방법이 될 것으로 예상된다.
장내 마이크로바이옴은 소화기 질환 및 비 소화기 질환을 포함한 다양한 질병의 진단에 점점 더 많은 관여를 하고 있다. 인유두종바이러스 (HPV)의 감염은 주된 자궁경부암의 원인이지만 여전히 발병의 원인을 이해하기 위해서는 충분하지 않다. 또한, 많은 연구에서 복잡한 숙주의 변이를 이해하는 것이 중요하다는 것이 입증되었다. 따라서, 본 연구에서는 자궁경부암과 장내 마이크로바이옴 간의 관계를 확인하였고, 머신 러닝을 활용해 자궁경부암을 진단할 수 있는 잠재적인 박테리아 바이오마커를 탐색하였다. 샷건 메타지놈 시퀀싱을 기반으로 정상인 여성과 자궁경부암 환자의 장내 마이크로바이옴을 분석을 실시하였다. 장내 마이크로바이옴 알파 다양성에서 자궁경부암 환자의 그룹이 감소하는 경향을 보였으나 통계적 유의성은 도달하지 못하였다. 베타 다양성 분석을 통해 장내 마이크로바이옴 구조의 정상인 여성 그룹과 자궁경부암 환자의 그룹 사이의 명확한 분리를 보여주었다. 정상인 여성 그룹에서는 Bifidobacterium adolescentis, Bifidobacterium longum, 및 Fusicatenibacter saccharivorans 등이 높은 풍부도를 보여주었으며, 반대로, Prevotella timonesis, Finegoldia magna, 및 Streptococcus anginosus group 등이 자궁경부암 환자의 그룹에서 더 높은 것으로 확인되었다. 또한, 박테리아 기능적 차이점을 통해 정상인 여성의 그룹에서 장내 마이크로바이옴에 긍정적 영향을 주는 amino acid와 bile acid 생합성 관련 대사 경로의 유전자 풍부도가 높은 것을 보여주었다. 자궁경부암을 구분할 수 있는 잠재적인 박테리아 바이오마커를 탐색하기 위하여 LEfSe, random forest, 및 lasso regression이 사용되었으며 최종적으로 Bifidobacterium adolescentis, Finegoldia magna, 및 Streptococcus anginosus group이 선정되었다. 세가지 박테리아에 대하여 species-specific 프라이머를 제작하였으며 qPCR을 통해 박테리아 정량을 수행하였다. 박테리아 정량 값을 이용해 random forest 분석으로 자궁경부암을 구분할 수 있는 모델을 구축하였으며 0.72의 AUC 점수를 확인하였다. 따라서 본 연구의 결과는 자궁경부암에서의 장내 마이크로바이옴 연구의 개발과 함께 선정된 바이오마커가 자궁경부암을 위한 비침습적 진단 방법이 될 것으로 예상된다.
The gut microbiome is increasingly used for the diagnosis of various diseases, including digestive and non-digestive diseases. Human papillomavirus (HPV) infection is a major cause of carcinogenesis of cervical cancer (CC), but it is not sufficient to understand carcinogenesis of CC. Also, many stud...
The gut microbiome is increasingly used for the diagnosis of various diseases, including digestive and non-digestive diseases. Human papillomavirus (HPV) infection is a major cause of carcinogenesis of cervical cancer (CC), but it is not sufficient to understand carcinogenesis of CC. Also, many studies have demonstrated that it is import to understand complex host variation. Thus, in our study, we searched for association with CC and gut microbiome and discovered potential bacterial biomarkers for diagnosis of CC using machine learning. Based on shotgun metagenome sequencing, the gut microbiome of healthy women and patients with CC was analyzed. The gut microbiome of patients with CC had a decreasing trend in Shannon’s index and observed features, although no statistical significance was observed. The intergroup diversity of the gut microbiome by beta diversity analysis confirmed a clearly distinction between healthy women and patients with CC. In the group of healthy women, Bifidobacterium adolescentis, Bifidobacterium longum, and Fusicatenibacter saccharivorans showed higher abundance than patients with CC. Reversely, Prevotella timonesis, Finegoldia manga, and Streptococcus anginosus group were confirmed to be higher abundance in the group of patients with CC. Moreover, it was shown that the gene abundance of amino acid and bile acid biosynthesis-related metabolic pathways, which positively affect the gut microbiome, was higher in the group of healthy women. For discovering bacterial biomarker to discriminate CC, LEfSe, random forest, and lasso regression were used. Finally, Bifidobacterium adolescentis, Finegoldia manga, and Streptococcus anginosus group were selected as candidates of bacterial biomarker. Species-specific primer sets were designed for these three bacteria, and bacterial quantification was performed through qPCR. A random forest model that can distinguish CC was constructed using the bacterial quantitative value, and an AUC score of 0.72 was confirmed. Therefore, with the gut microbiome research development, selected potential biomarkers will promisingly become a non-invasive diagnostic method for cervical cancer screening.
The gut microbiome is increasingly used for the diagnosis of various diseases, including digestive and non-digestive diseases. Human papillomavirus (HPV) infection is a major cause of carcinogenesis of cervical cancer (CC), but it is not sufficient to understand carcinogenesis of CC. Also, many studies have demonstrated that it is import to understand complex host variation. Thus, in our study, we searched for association with CC and gut microbiome and discovered potential bacterial biomarkers for diagnosis of CC using machine learning. Based on shotgun metagenome sequencing, the gut microbiome of healthy women and patients with CC was analyzed. The gut microbiome of patients with CC had a decreasing trend in Shannon’s index and observed features, although no statistical significance was observed. The intergroup diversity of the gut microbiome by beta diversity analysis confirmed a clearly distinction between healthy women and patients with CC. In the group of healthy women, Bifidobacterium adolescentis, Bifidobacterium longum, and Fusicatenibacter saccharivorans showed higher abundance than patients with CC. Reversely, Prevotella timonesis, Finegoldia manga, and Streptococcus anginosus group were confirmed to be higher abundance in the group of patients with CC. Moreover, it was shown that the gene abundance of amino acid and bile acid biosynthesis-related metabolic pathways, which positively affect the gut microbiome, was higher in the group of healthy women. For discovering bacterial biomarker to discriminate CC, LEfSe, random forest, and lasso regression were used. Finally, Bifidobacterium adolescentis, Finegoldia manga, and Streptococcus anginosus group were selected as candidates of bacterial biomarker. Species-specific primer sets were designed for these three bacteria, and bacterial quantification was performed through qPCR. A random forest model that can distinguish CC was constructed using the bacterial quantitative value, and an AUC score of 0.72 was confirmed. Therefore, with the gut microbiome research development, selected potential biomarkers will promisingly become a non-invasive diagnostic method for cervical cancer screening.
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