僅靠糞便樣本即可檢出90%的大腸癌，有望取代大腸鏡檢查

全球第二大癌症殺手，或許只需一份糞便樣本和一套演算法就能被發現。日內瓦大學研究團隊開發的新檢測方法，無需大腸鏡、無需麻醉、無需住院，即可檢出90%的大腸癌病例。其原理是讀取腸道細菌中隱藏的訊號——一種現有診斷工具從未達到的精確程度。

大腸癌每年在全球奪去逾90萬人的生命。若能早期發現，存活率可超過90%。問題始終在於大腸鏡檢查——費用高昂、過程不適、需提前一天準備，導致全球數百萬人一再推遲篩檢。這種拖延，往往就是可治癒診斷與晚期診斷之間的差距。

將腸道細菌精確到亞種層級

日內瓦團隊採取了截然不同的研究路徑。他們沒有直接觀察大腸，而是將腸道微生物組的分析精度推進到前所未有的層面——細化至每種細菌菌株的亞種。同一種細菌的不同亞種可能發揮截然相反的作用：有些促進腫瘤生長，有些則完全無害。此前的檢測方法僅停留在菌種層面，完全遺漏了這一訊號。

利用這份亞種級細菌目錄訓練的機器學習模型，能夠讀取標準糞便樣本，以90%的準確率預測大腸癌的存在。相較之下，大腸鏡的檢出率為94%。目前所有非侵入性方法均不及兩者——現有最佳替代方案的檢出率僅為70%至80%。

對年輕族群大腸癌上升趨勢同樣適用

這一數字背後的公共衛生意義遠不止於此。一種接近大腸鏡精度的低成本糞便檢測，有望大幅提升篩檢參與率——尤其是在大腸癌發病率不明原因持續攀升的年輕族群中，以及費用與條件限制使大腸鏡實際上難以普及的地區。

研究人員也坦承局限性：偵測癌前病變——尚未癌變的進展期腺瘤——仍然困難，這是所有糞便檢測方法的共同挑戰。模型在遺傳背景與地理分布多元的族群中的表現，也有待即將展開的臨床試驗加以評估。

與日內瓦大學醫院合作，臨床試驗即將啟動

與日內瓦大學醫院的合作臨床試驗正在籌備中，將評估該方法對哪些癌症分期和病變類型的檢出效果最佳。若結果證實模型在多樣化族群中的準確性，這項檢測有望成為第一線篩檢工具，大腸鏡則僅保留用於陽性結果的確認。研究發表於Cell Host & Microbe。

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