Когда ученые секвенируют ДНК опухолей, они обычно обнаруживают небольшие количества генетического кода бактерий, вирусов и грибов — микроорганизмов, которые, если они действительно присутствуют в опухолевых тканях, могут влиять на их рост, способность избегать иммунного ответа или реакцию на лечение. Но действительно ли микроорганизмы обитают в опухолях, или образцы загрязняются до начала секвенирования?

Независимые анализы одних и тех же геномных данных привели к совершенно разным выводам. Теперь исследователи из Онкологического института Рутгерса разработали вычислительный инструмент, который разрешает эти споры, отличая подлинные микробные сигналы от артефактов. Результаты их исследований опубликованы в журнале Cancer Cell.

«Микробы повсюду в окружающей среде, на нашей коже и в нашем дыхании», — сказал Субхаджйоти Де, сотрудник Программы геномной нестабильности и генетики рака в Онкологическом институте Рутгерса и старший автор исследования. «В воздухе могут плавать частицы ДНК. Как узнать, получены ли обнаруженные микроорганизмы из интересующей вас ткани или же что-то попало в организм по пути?»

Инструмент, называемый PRISM (Precise Identification of Species of the Microbiome), решает все эти проблемы. Он использует экспресс-скрининг для первоначального обзора, затем применяет более строгие шаги для удаления остаточных последовательностей человеческого происхождения и выполнения полного выравнивания измеренных геномных последовательностей с эталонными микробными базами данных. Наконец, он использует модель машинного обучения, обученную предсказывать, действительно ли каждый обнаруженный микроб присутствует или является контаминантом.

PRISM предназначен для идентификации микробных последовательностей, скрытых в стандартных экспериментах по секвенированию человеческого генома, а затем для оценки того, какие микроорганизмы, вероятно, присутствовали в исходной ткани, а какие наиболее похожи на загрязнения, внесенные в процессе обработки.

Понимание того, какие микроорганизмы действительно присутствуют в опухолях, имеет важное значение, поскольку это может выявить новые стратегии лечения, определить пациентов, которым может быть полезна терапия, направленная на микробиом, и объяснить, почему одни методы лечения более эффективны для определенных пациентов. Что еще более важно, PRISM позволяет исследователям анализировать огромные массивы существующих геномных данных, представляющих тысячи уже собранных и секвенированных образцов пациентов, без дорогостоящих новых лабораторных работ.

«Как научное сообщество, мы могли бы проводить секвенирование отдельных микроорганизмов для их идентификации, но это было бы дорого», — сказал Бассел Гаддар, бывший аспирант в области системной биологии в рамках программы изучения микробиома в Ратгерском университете и ведущий автор исследования. «Используя стандартное секвенирование, которое проводится для идентификации генома человека или последовательностей РНК, как мы это делаем с помощью PRISM, мы можем получить эти данные без дополнительных затрат».

Задача определения того, какие микробные последовательности происходят из образцов, а какие — из других источников, чрезвычайно сложна. Микроорганизмы могут попасть в образец из реагентов, с поверхностей или даже из фрагментов ДНК, плавающих в окружающей среде.

Кроме того, алгоритмы могут путать похожие последовательности из тканей человека и микробов, а также последовательности из разных микробов.

Для обучения модели исследователи собрали 833 образца из более чем 200 исследований с известным микробным профилем. При тестировании на других наборах образцов с известным микробным составом PRISM показал чувствительность и специфичность выше 90% и превзошел пять других методов.

Затем исследователи применили метод PRISM для анализа 25 типов рака из почти 4400 образцов опухолей, собранных в рамках проекта «Атлас генома рака» и Консорциума клинического протеомного анализа опухолей.

Общая картина, выявленная с помощью PRISM, в некотором смысле была интуитивно понятной. Микробные сигналы были наиболее выражены в раковых заболеваниях, возникающих в тканях, богатых микробами, таких как рак головы и шеи, опухоли желудочно-кишечного тракта и рак шейки матки. Во многих других типах рака микробные сигналы были минимальными.

«Это больше соответствует тому, что можно было бы ожидать с концептуальной точки зрения», — сказал Де, добавив, что внутренние органы, не связанные с внешней средой, обычно имеют мало резидентной микробиоты. «Было очень удивительно, когда предыдущие исследования выявили большое количество микробов в этих типах опухолей».

Метод PRISM также объяснил, почему в более ранних анализах некоторые опухоли ошибочно казались сильно загрязненными микробами. Многие «обнаруженные» микробы вне полости рта, кишечника и шейки матки, как известно, часто являлись лабораторными загрязнителями. Другими словами, по крайней мере часть кажущегося «опухолевого микробиома» при определенных видах рака могла быть признаком способа обработки образцов, а не их происхождения.

Наиболее подробный пример в исследовании касается рака поджелудочной железы, где PRISM классифицировал подгруппу опухолей как имеющих обнаруживаемые микробы, включая кишечную палочку (E. coli), которая может продуцировать повреждающий ДНК токсин, называемый колибактином. Эти опухоли были связаны со сдвигами в модификациях гликопротеинов — молекулярными изменениями, которые могут изменять поведение белков и взаимодействие клеток.

Де сказал, что измененные гликопротеины группируются в пути, связанные с процессом, который способствует формированию плотной фиброзной ткани, способной препятствовать проникновению лекарств и иммунных клеток в опухоли поджелудочной железы. Анализ также показал, что у пациентов с более длительным стажем курения, как правило, наблюдается более высокая численность микроорганизмов в опухолях.

«Мы обнаруживаем сигнал в бактериях, который коррелирует с фенотипом в клетках, — сказал Де. — Но мы не всегда можем определить только по этому эксперименту, действительно ли микробы определяют фенотип опухолевых клеток».

Тем не менее, сужая круг наиболее вероятных реальных сигналов, PRISM может помочь этой области сосредоточиться на меньшем количестве более четких гипотез.

«Благодаря возможности изучать взаимодействие хозяина и микробов на основе имеющихся данных, мы можем выдвигать гипотезы о том, какие пациенты могут отреагировать на определенные виды терапии или какие микробные метаболиты могут стать мишенями для лекарственных препаратов», — сказал Гаддар.

Инструмент находится в свободном доступе для академических исследователей через облачную платформу для разработчиков GitHub, хотя Университет Рутгерса подал заявку на защиту интеллектуальной собственности для коммерческого использования. Исследователи заявили, что инструмент может применяться не только для изучения рака, но и для любых исследований геномного секвенирования, особенно для заболеваний желудочно-кишечного тракта, где микробиом играет известную роль.