健康,  腸内環境

大腸がんと腸内細菌の関係:腸内細菌検査で、初期のがんを推定

腸内細菌との関連が比較的わかりやすい病気の一つに大腸がんがあります。これは腸内細菌とかがあまり良く分からない人もイメージできると思います。

大腸がんは、がんの中でも食事の影響が大きいものなので、食事と腸内細菌の両方の影響があるのかもしれません。今回の記事では、大腸がん患者を調べまくった大阪大学、東京工業大学などの研究チームの論文を紹介したいと思います。

この記事のポイント

  • 大腸がんの進行レベルによって増加する腸内細菌の違いを明らかにした。
  • 腸内細菌とその代謝産物を測定することで、初期の大腸がん内視鏡を使用しなくても推定できるモデルを作成しました。

大腸がんの進行レベル別に増加する腸内細菌について

参考文献1より改変引用

それでは本文に入っていきたいと思いますが、まず、上の図では腸の顕微鏡写真をのせていますが、初期(ステージ0)の腫瘍は粘膜内でのみ腫瘍が認められます。ところが、がんへ進行し、粘膜の下層などまで侵入すると、多くの場合では、内視鏡だけでは手術により取り除くのは難しくなります。

上の図は大腸がんの進行レベルで変動する腸内細菌の相対存在比をグラフにしたものです。

ポイントとしては、

粘膜内のがんで増加している腸内細菌がアクチノマイセス・オドントリティカス、アトポビウム・パルブルムなどの腸内細菌が粘膜内では増加しています。

一方で、がんが進行した場合に上昇する腸内細菌にはパルビモナス・ミクラ、ペプトストレプトコッカス・ストマティス、フソバクテリウム・ヌクレアタム、そしてペプトストレプトコッカス・アナエロビウスなどがあります。進行した大腸がんと関連がある腸内細菌については、他の文献でも同様の報告がされているようです。

正直言って、フソバクテリウム以外はこの腸内細菌は分からないんですが、論文を見ると、すごくきれいなデータが出ていて、びっくりします。

腸内細菌が産生する代謝産物などの違い

参考文献2より改変引用

この研究では腸内細菌と同じように、腸内細菌が代謝する物質の測定も行っています。代謝産物の解析でも、やはり、がんの進行レベルで異なった物質が産生しています。

上の図がその結果ですが、例えば、粘膜内のがんでは分岐鎖アミノ酸や胆汁酸、芳香属アミノ酸などが増加し、腸内細菌が活発に働いていることが想像できます。

一方で進行がんの場合には、一部の芳香属アミノ酸や分岐鎖脂肪酸(イソ吉草酸)などが増加しています。イソ吉草酸はがんの進行とともに増加していますね。

機械学習でがんの早期診断ができる可能性

参考文献2より改変引用

最後にこの研究では機械学習を用いて分析した腸内細菌やその代謝産物などの情報から大腸がんを推定するモデルを作成しています

上の図がその結果で、推定の精度を図示しています。機械学習のモデルの評価をする際に、よく使用されるグラフですが、横軸に擬陽性率(False positive rate)、縦軸に真陽性率(True positive rate)をプロットしています。まあ、細かいグラフの見方は専門書などを見ていただければと思いますが、推定の精度が100%の場合にはAUC=1となります。

グラフを見ると、全てのデータを使用して、粘膜内のがんの場合にはAUC=0.78、進行がんではAUC=0.85ですので、かなりの精度で推定できていることが分かると思います。目的などにもよりますが、大腸がんの推定であれば、0.78も0.85も実用化されてもいい精度なのかなと思います

目的にもよるというのは、例えばコロナのPCR検査でAUCがこんなに低いのは、お話にならないのですが、がんの検査の場合には、内視鏡など、負担のかかる検査で調べることになりますし、検便の大腸がん検査では痔の方の便潜血により擬陽性があまりにもたくさん出てしまうので、ちょうどその間のいい感じの精度と手間なんじゃないかという点です。

まとめ

ここまで読んでくださりありがとうございました。今回紹介したのは、腸内細菌とその代謝物をつかって大腸がんを推定するモデルを作成した研究ですが、このように、腸内細菌の検査は様々な病気を推定するような診断として今後実用化されていく可能性が十分にあります

上手くモデルが作れれば、今回の大腸がんのように、通常の検査では見つかりづらいような早期発見にもつながる可能性もあり、今後、非常に期待が持てます。

似たような技術で、血中のアミノ酸を測定することでがんのリスク判定を行う、味の素の「アミノインデックス」などがあります。血液で判定ができれば、個人的にはその方が楽かな~と思いますが、人によっては採血は痛いから便のほうがいい!っていう人もいるかもしれないし、それぞれの測定で、推定できる病気の得意・不得意はあるのかな~と思います。

いずれにしてもこのような技術がどんどん進んでいくというのは、腸内細菌研究の一つの醍醐味だな!と思います。それでは。

参考文献

下記、2つの論文から引用しましたが、元になっている研究は2です。

  1. Significance of the gut microbiome in multistep colorectal carcinogenesis. Mizutani S, Yamada T, Yachida S. Cancer Sci. 2020 Mar;111(3):766-773. doi: 10.1111/cas.14298. Epub 2020 Feb 3. PMID: 31910311 Free PMC article. Review. LINK
  2. Yachida, S., Mizutani, S., Shiroma, H., Shiba, S., Nakajima, T., Sakamoto, T., Watanabe, H., Masuda, K., Nishimoto, Y., Kubo, M., Hosoda, F., Rokutan, H., Matsumoto, M., Takamaru, H., Yamada, M., Matsuda, T., Iwasaki, M., Yamaji, T., Yachida, T., … Yamada, T. (2019). Metagenomic and metabolomic analyses reveal distinct stage-specific phenotypes of the gut microbiota in colorectal cancer. Nature medicine, 25(6), 968-976. LINK

食品会社勤務の企業研究員。公衆衛生の講座に在籍する、社会人博士課程の大学院生でもあります。食の機能性研究、腸内細菌の研究に軸を置いています。興味関心は公衆衛生、疫学。統計の専門家に憧れます。興味のある研究について、Twitterやブログで発信しています。