仅凭粪便样本即可检出90%的结直肠癌，或将替代肠镜检查

全球第二大癌症杀手，或许只需一份粪便样本和一个算法就能被发现。日内瓦大学研究团队开发的新检测方法，无需肠镜、无需麻醉、无需住院，即可检出90%的结直肠癌病例。其原理是通过读取肠道细菌中隐藏的信号——一种现有诊断工具从未达到的精度水平。

结直肠癌每年在全球夺去逾90万人的生命。若能早期发现，生存率可超过90%。问题始终在于肠镜检查——费用高昂、过程不适、需提前一天准备，导致全球数百万人一再推迟筛查。这种拖延，往往就是可治愈诊断与晚期诊断之间的差距所在。

将肠道细菌精确到亚种水平

日内瓦团队采取了截然不同的研究路径。他们没有直接观察结肠，而是将肠道微生物组的分析精度推进到前所未有的层面——细化至每种细菌菌株的亚种。同一种细菌的不同亚种可能发挥截然相反的作用：有些促进肿瘤生长，有些则完全无害。此前的检测方法仅停留在菌种层面，完全遗漏了这一信号。

利用这份亚种级细菌目录训练的机器学习模型，能够读取标准粪便样本，以90%的准确率预测结直肠癌的存在。相比之下，肠镜检查的检出率为94%。目前所有非侵入性方法均不及这两者——现有最佳替代方案的检出率仅为70%至80%。

对年轻人群结直肠癌上升趋势同样适用

这一数字背后的公共卫生意义远不止于此。一种接近肠镜精度的低成本粪便检测，有望大幅提升筛查参与率——尤其是在结直肠癌发病率不明原因持续上升的年轻群体中，以及在费用和条件限制使肠镜检查实际上无法普及的地区。

研究人员也坦承局限性：检测癌前病变——尚未癌变的进展期腺瘤——仍然困难，这是所有粪便检测方法的共同挑战。模型在遗传背景和地理分布多样的人群中的表现，也有待即将开展的临床试验加以评估。

与日内瓦大学医院合作，临床试验即将启动

与日内瓦大学医院的合作临床试验正在筹备中，将评估该方法对哪些癌症分期和病变类型的检出效果最佳。若结果证实模型在多样化人群中的准确性，这项检测有望成为一线筛查工具，肠镜检查则仅保留用于阳性结果的确认。研究发表于Cell Host & Microbe。

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