Учёные обнаружили скрытые сигналы в кишечнике для ранней диагностики рака

Учёные выявили набор биологических маркеров, которые могут значительно улучшить обнаружение и лечение желудочно-кишечных заболеваний, включая рак желудка, колоректальный рак и воспалительные заболевания кишечника. Исследование показало, что определённые кишечные бактерии и химические соединения (метаболиты) тесно связаны с каждым из этих заболеваний, что открывает путь к более ранней и менее инвазивной диагностике.

Используя машинное обучение и инструменты на основе ИИ для анализа данных о микробиоме и метаболоме пациентов, исследователи обнаружили, что модели, обученные на данных одного заболевания, часто могут предсказывать маркеры другого. Например, модели, основанные на данных по раку желудка, смогли идентифицировать биомаркеры воспалительного заболевания кишечника.

Ведущий соавтор исследования доктор Анимеш Ачарджи из Бирмингемского университета пояснил:

Наш анализ даёт лучшее понимание механизмов, лежащих в основе прогрессирования болезни, и выявляет ключевые биомаркеры для целевой терапии. Они могут помочь выявить заболевания раньше и точнее, что приведёт к более персонализированному лечению.

Исследование также выявило уникальные микробные и метаболические паттерны для каждого заболевания, а также важные совпадения. Например, при раке желудка часто встречались бактерии из групп Firmicutes, Bacteroidetes и Actinobacteria, а ключевыми индикаторами колоректального рака были бактерии Fusobacterium и Enterococcus.

Команда также провела симуляции, которые показали чёткие метаболические различия между здоровыми людьми и пациентами с заболеваниями.

Этот инновационный подход может привести к созданию универсальных диагностических инструментов, которые революционизируют диагностику и лечение множества желудочно-кишечных заболеваний,

В дальнейшем исследователи планируют изучить, как эти находки можно применить в клинической практике, включая разработку неинвазивных диагностических тестов и более целенаправленных методов лечения на основе выявленных биомаркеров.