重磅综述 | Science：微生物组与人类癌症

2021-06-19 微生态

几个世纪以来，微生物在癌症发生、诊断、预后和治疗中的作用一直存在...

导读

几个世纪以来，微生物在癌症发生、诊断、预后和治疗中的作用一直存在争议。最近的研究表明，细菌、病毒和/或真菌在癌症中普遍存在，是癌症免疫治疗的关键因素，并可用于治疗癌症转移。尽管有这些发现，已知的直接导致癌变的微生物数量仍然很少。从现代癌症生物学的角度对这些证据进行批判性的评估和建立“微生物意识”框架是一项重要任务。在这篇综述中，作者描述了微生物与癌症的因果关系和协同作用，并追踪了它们与宿主免疫系统的互作关系，此文称为免疫肿瘤-微生物轴（immuno-oncology-microbiome，IOM）。最后，作者还进一步回顾了肿瘤内微生物相关研究及操纵宿主肠道或肿瘤微生物组的方法，同时预测了下一阶段可能的发现。

论文ID

原名：The microbiome and human cancer

译名：微生物组与人类癌症

期刊：Science

IF：41.845

发表时间：2021.3

通讯作者：Rob Knight

通讯作者单位：美国加州大学圣地亚哥分校生物工程系

综述框架

主要内容

1 肿瘤微生物组的研究现状

在全球已知的约10¹²种不同微生物中，只有11种被国际癌症登记协会(IACR)标记为人类致癌物或“肿瘤微生物”。据估计，这些肿瘤微生物每年导致220万例肿瘤患者（约占全球癌症病例的13%），其流行病学、分子机制和临床研究已被广泛综述。可靠的实验证据表明，更多的微生物通过基因毒素介导的突变引发癌症，特别是大肠杆菌素（一种DNA烷化剂）、细胞致死性扩张毒素（活化脱氧核糖核酸酶）和脆弱类杆菌毒素（产生活性氧ROS），可引起结直肠癌、头颈癌和泌尿系癌。另外，一些微生物具有通过E-cadherin-Wnt-β-catenin信号导致肿瘤发展的毒力因子，包括Fusobacterium nucleatum的FadA和来自几种沙门氏菌的AvrA。根据目前的流行病学和实验证据，几十种微生物可以直接导致癌症。

越来越多的证据表明，另外一类重要的“同谋”微生物可促进癌症发展但不足以导致癌症。这类微生物群及其生物活性代谢物在肿瘤发展中发挥许多免疫调节功能，并可能与免疫系统在实体肿瘤发生中的作用有关；免疫系统很少引发早期病变，但可以通过肿瘤间质反馈环、炎症或功能失调的免疫监视促进肿瘤发展。一个例子是，常见的p53突变只有在存在微生物产生的没食子酸的情况下才具有致癌性，而在肠道中，无论是在体内还是在类器官中都具有保护作用，这表明微生物组与功能基因组的相互作用。第二，微生物产生的次级胆汁酸可降低肝窦CXCL16表达（CXCR6的唯一配体），阻止CXCR6⁺自然杀伤T（natural killer T,NKT）细胞聚集和肝癌免疫监测，万古霉素治疗可消除这种致癌作用。第三个是Kras突变和p53缺失无法在无菌或抗生素治疗的小鼠中导致肺癌，共生的肺微生物群促进γδT细胞的增殖和活化，γδT细胞通过局部白细胞介素（interleukin, IL）-17和IL-23的释放驱动促瘤炎症。

与少数真正的肿瘤微生物不同的是，许多“同谋”微生物及其功能是广泛的和未被研究的。同谋微生物需要介质来促进肿瘤的发展，但可在局部或远处调节肿瘤进展和疗效。同谋微生物也是最不被了解的，需要理解和整合“宿主-微生物”生物学，因此我们在这篇综述中重点强调了它们。基于已知的因果关系，这些“共谋”机制的多样性及其与宿主癌症特征的关系是值得注意的（图1），但需要更严格的实验和多中心队列来验证其临床效用。

图1 微生物与癌症互作的例子。癌症特征如（Hallmarks ofcancer: The next generation. DOI: 10.1016/j.cell.2011.02.013）所述。微生物群衍生的代谢物、基因毒素和抗原影响宿主抗肿瘤免疫、炎症、代谢、细胞信号和转移。dsDNA：双链DNA；mAb：单克隆抗体；MDSC：髓源性抑制细胞；MMP：基质金属蛋白酶；NKT细胞：自然杀伤T细胞；SCFAs：短链脂肪酸。

了解微生物在全身的分布对于了解它们与癌症的关系极其重要。约有4×10¹³个微生物（约3×10³种）分布在人体内：约97%是结肠内的细菌，约2%-3%是结肠外细菌（近端肠道、皮肤、肺等），约0.1%到1%是古细菌和真核生物（包括真菌）。结肠内的大量细菌被认为是哺乳动物肠道（人体最大的免疫器官）中大多数已知微生物免疫调节作用的驱动力，但器官特异性共生菌群可能发挥其自身的决定性影响。在肿瘤内，Nejman等人使用16SrRNA测序来估计黑色素瘤、肺、卵巢、胶质母细胞瘤、胰腺癌、骨和乳腺癌组织切片中的细菌数量。标定组织均一性和每个癌细胞的DNA量，结果表明：单个肿瘤从无细菌到近70%的细菌计数不等。此百分比的细菌组成相当于每个可触及的1cm³肿瘤约10⁵-10⁶个细菌或34个细菌/mm²。重要的是，这些细菌组成的测算有待于在其他队列和癌症类型中得到证实，并用正交方法进行验证。此外，尽管这些微生物的丰度很低，但这些微生物中的哪些类群和功能能够影响宿主仍然是未知的。

2 肠道与肿瘤微生物群的相互作用及影响机制

肠道微生物群可以通过免疫系统来调节荷瘤有机体的许多功能，此外，肿瘤内微生物也可能很重要。已知的微生物机制可以操纵肠上皮屏障的非造血和造血部分，调节初级和次级淋巴器官的活动，调节肿瘤微环境（tumormicroenvironment, TME）的免疫基调。这些免疫介导的相互作用和集体反馈回路被定义为肿瘤免疫-微生物组（immunooncology-microbiome, IOM）轴（图2）。

图2 IOM轴。肠道和TME微生物群调节宿主代谢和免疫，最终影响抗肿瘤免疫。（A）肠道微生物代谢物和副产物影响宿主淋巴和骨髓生成，包括在造血干细胞移植和放疗期间。（B）环磷酰胺衍生的肠上皮损伤使毛癣菌易位，影响抗肿瘤免疫。（C）双歧杆菌及其抗原的肠道易位可增强IFN-Ⅰ信号转导和抗肿瘤免疫。（D）TME内的微生物可以是免疫抑制性的（通常是PRR介导的）或免疫原性的，包括形成对免疫治疗的反应。癌抗原可能通过分子模拟与微生物共享受体。CTL，细胞毒性T淋巴细胞；DC，树突状细胞；GALT，肠道相关淋巴组织；MAMPs，微生物相关分子模式；mLN，肠系膜淋巴结；NK细胞，自然杀伤细胞；OMVs，细菌外膜小泡；SCFA，短链脂肪酸；TIL，肿瘤浸润淋巴细胞。

2.1 肠道微生物对固有免疫的影响

同种异体造血干细胞移植（hematopoietic stem cell transplantation, HSCT）后，健康的免疫重建降低患者复发和移植相关死亡率。最近的一项多中心临床试验表明，同种异体HSCT后，肠道微生物群的多样性越高，患者死亡率越低。此外，，通过对>10000份纵向粪便样本的患者差异血细胞计数的每日变化进行联合分析，免疫重建动力学与肠道微生物群组成密切相关。肠道微生物群、营养、移植后骨髓和胸腺细胞以及淋巴和骨髓生成之间的联系也在小鼠模型中得到证实。肠道微生物缺失会影响骨髓移植后的全身感染清除率。微生物群衍生的化合物可通过产生丙酸盐和色氨酸代谢物或通过释放已知维持骨髓衍生髓细胞和中性粒细胞功能的微生物相关分子模式（microorganism-associated molecular patterns, MAMPs）来保护辐射诱导的造血损伤。这种效应可以部分解释为RIG-I的内源性配体（如3pRNA和来自病毒、噬菌体或细菌的RNA）的传递，这些配体可以诱导肠细胞中的保护性Ⅰ型干扰素信号和肠屏障修复。移植后的淋巴生成也依赖于从饮食中获得的能量，并可能依赖于其基因组序列编码碳水化合物活性酶的菌群。

2.2 肠道微生物对适应性免疫的影响

肠道微生物群具有广泛的作用，有助于维持宿主免疫稳态和抗肿瘤免疫功能。抗癌疗法已经证明不同共生菌与保护性抗肿瘤T细胞反应之间有着密切的联系：（i）环磷酰胺能使Enterococcus hirae易位并活化致病性Th17细胞和产IFN的CD8⁺T细胞，从而抑制肉瘤和肺腺癌模型中的肿瘤生长；（ii）在一些黑色素瘤患者中，细胞毒性T淋巴细胞相关抗原4（cytotoxic T lymphocyte–associated antigen 4, CTLA-4）阻断剂使Bacteroides thetaiotaomicron和B. fragilis在粪便中相对富集，介导Toll样受体-4（Toll-like receptor 4, TLR4）和IL-12依赖性Th1细胞反应和疗效；（iii）PD-1/PD-L1抑制剂激活T细胞对黑色素瘤的抗瘤效应，当宿主微生物组中含有双歧杆菌物种时更有效；（iv）全身辐射后过继性T细胞转移对黑色素瘤的疗效取决于微生物群的组成、肠道细菌易位和宿主TLR4信号；（v）奥沙利铂诱导的回肠上皮细胞死亡效果与免疫原性Erysipelotrichaceae和耐受性Fusobacteriaceae在回肠中的比例相反，决定了结肠癌中抗肿瘤滤泡辅助性T细胞和有害Th17反应之间的平衡。

在大多数模型中，来自肠道相关淋巴组织（gut-associated lymphoid tissue, GALT）、脾脏或肿瘤引流淋巴结（lymph node, LN）的树突状细胞（dendritic cells, DC）识别到各种共生菌（双歧杆菌、脆弱拟杆菌、类杆菌S24-7等），通过IFN-I和IL-12介导的途径激活免疫反应。除了提供DC佐剂外，肠道微生物还可作为抗原，诱导系统性的共生特异性T细胞反应。在同源自身抗原的情况下，这些共生特异性免疫反应可能对宿主有害或具有保护作用，这取决于所涉及的肽。例如，Gil-Cruz等人证明了β-半乳糖苷酶和宿主心肌肌球蛋白重链6之间的同源性如何导致致命的自身免疫性炎症性心肌病；相反，Nanjundappa等人报道了类杆菌衍生整合酶和宿主胰岛特异性葡萄糖-6-磷酸酶催化亚单位相关蛋白之间的交叉反应如何抑制自身反应性CD8⁺T细胞来抑制结肠炎。

2.3 肠道微生物对肿瘤微环境的影响

肠道生态系统可以通过影响免疫环境、髓细胞和淋巴细胞的流入以及炎症和代谢模式来影响局部和远处肿瘤形成。肠道微生物群的分泌成分可能很重要：例如，外膜囊泡可以将肿瘤微环境（tumor microenvironment, TME）重新编程为前TH1模式（CXCL10，IFN-γ），或者包括丁酸和烟酸在内的代谢物可以激活GPR109a诱导结肠上皮中的IL-18释放并抑制结肠炎和结肠癌。

肿瘤相关且NOX2介导的髓细胞ROS的产生由于抗生素的使用或无菌状态而减少，降低了奥沙利铂介导早期肿瘤遗传毒性的能力。类似地，针对抗IL-10R/CpG ODN治疗和抗生素、无菌或TLR4^-/-状态，共生微生物群诱导肿瘤相关的固有髓细胞产生TNFα，减弱了这种反应和TNF依赖性早期肿瘤坏死。A. muciniphila或其菌毛样TLR2激动剂通过在肠系膜淋巴结（mesenteric lymph nodes, MLNs）中诱导产生TNFα的细胞毒性T淋巴细胞，最终到达结肠粘膜，从而减弱了偶氮甲烷诱导的结肠炎和结肠癌的发生。Tet2^−/−小鼠的自发肠道细菌易位也以IL-6依赖的方式驱动白血病前期骨髓增生（PMP），如果不加以控制，就会导致白血病。

肠粘膜的非造血成分也与TME有关。Rnf5^−/−型小鼠表现出抗菌肽分泌减少和回肠隐窝细胞死亡增加，引起肠道微生物群落组成的变化。这种肠损伤扩大了表达CCR7的DC向 Peyer’s 斑的动员、MLN和黑色素瘤排出LNs，增加产IFN-γT淋巴细胞的肿瘤浸润。在另一项研究中，奥沙利铂诱导了caspase3/7依赖性回肠凋亡与回肠粘膜中的免疫原性细菌优势一致。这些共生体调节MLN中滤泡辅助性T细胞的启动，最终导致B细胞活化、免疫球蛋白的产生以及小鼠和患者结肠癌与肿瘤浸润淋巴细胞的浸润。CTLA-4抑制剂诱导的肠道屏障功能障碍对双歧杆菌易位也至关重要，可通过使T细胞失活而促进T_H1活化和抗肿瘤免疫DC共刺激中的特异性腺苷2A受体信号传导。这些例子说明屏障损伤伴随着局部微生物组群的偏离或微生物代谢物的易位，而这些微生物代谢物反过来动员DC到GALT内外，并通过激活的辅助性或细胞毒性T细胞促进肿瘤浸润。

TME不仅包括间质、肿瘤、内皮细胞和造血祖细胞–衍生的免疫成分，但也有影响脑癌和非脑癌癌变的肾上腺素能神经纤维密集网络。有趣的是，肠神经系统神经元既受肠道微生物群的影响，又根据其在肠道中的位置进行功能调节。微生物群反应神经元的一个子集可以独立于中枢神经系统影响代谢控制。这些发现提示粘膜或肿瘤共生体与肿瘤神经支配之间的密切关系有待进一步研究。

2.4 肠道微生物对抗癌药物的介导作用

肠道微生物与包括抗癌药物在内的外源性物质的生物转化密切相关，并对临床控制癌症有意想不到的影响。在前列腺癌中，醋酸阿比特龙（ abiraterone acetate, AA）被A. muciniphila用作能量来源，利用AA对雄激素的抑制作用抑制Corynebacterium的生长。由于A. muciniphila具有抗炎作用，Corynebacterium具有促炎作用，因此其相对丰度的变化增加了AA治疗的药效。A. muciniphila的免疫调节作用，包括在PD-1阻断剂的有效性，促使人们猜测A. muciniphila的增加可能解释了AA在雄激素非依赖性前列腺癌中的疗效，尽管这仍有待于在大的患者队列中进行测试。这些类型的双向药物微生物反馈回路值得进一步研究。

2.5 肿瘤内微生物对肿瘤微环境的影响

目前，对不同类型肿瘤内菌群的机制研究有限，特别是在消化道和呼吸道以外，但它们对TME的许多作用似乎抑制了局部抗肿瘤免疫。此外，有研究显示肿瘤内微生物对肿瘤有特异性影响：(i)可通过分泌基因毒素对胃肠道和泌尿系致癌作用，其中最显著的是pks⁺大肠杆菌源性大肠杆菌素和B. fragilis衍生毒素；（ii）CagA介导或IL-17-产生γδT细胞介导的胃癌和肺癌炎症；（iii）胰腺癌中通过直接微生物代谢（吉西他滨胞苷脱氨酶降解）或间接扩增大肠癌细胞自噬产生的化疗耐药性；（iv）胰腺癌中通过真菌激活宿主C3补体级联增殖；（v）通过上调乳腺癌中肿瘤基质金属蛋白酶的转移或减少肺癌的免疫监测。在免疫学上，肿瘤内微生物通常通过模式识别受体激活产生耐受性编程，TILs的比例较低，包括CD8⁺T细胞，偶尔也有更多的有时会出现更多CD4⁺CD25⁺FoxP3⁺树突状细胞，如大肠癌、胰腺癌、乳腺癌和肺癌中所见。然而，在某些情况下，注射瘤内细菌或其抗原反过来可能会产生免疫刺激作用，如Coley的毒素和细菌癌症治疗的最新进展所证明的那样。在乳腺癌中，SCID-beige和C57BL/6小鼠与肿瘤内镰刀菌的比较表明，淋巴细胞系细胞是肿瘤内微生物群对肿瘤免疫监测影响的关键介质。肿瘤内微生物群与免疫原性也有关联，包括黑色素瘤免疫治疗反应的差异和乳腺癌的三重阴性相关性，但其潜在机制仍不明确。

2.6 肠外屏障与肿瘤微生物群

鉴于肠道屏障提供了最大的宿主-微生物界面和最大的微生物多样性，因此有关微生物群对肿瘤发生或癌症预后的潜在影响的研究主要集中于该屏障。这些研究甚至可以揭示肠道微生物组成变化与受损的肿瘤免疫监测之间的因果关系，即使在肠外恶性肿瘤中也是如此。但是，值得注意的是，肠外癌症可以在具有自身微生物组的组织内发展，并可能加剧肿瘤的恶化。

例如，人体肺部表面积大约每公斤体重1平方米，也并非无菌。在癌基因驱动的小鼠自发性肺癌模型中的实验证据表明，致癌作用可能会扰乱局部共生关系，从而引起肺泡巨噬细胞与产生IL-17的肺部γδT细胞之间的炎症串扰。这一观点的临床重要性最近在83位肺癌患者中得到重视。 Tsay等人强调，由于TH17介导的炎症加重了免疫检查点的抑制作用，肺癌患者声门上共生体的微量误吸可影响对治疗的反应和总体存活率。

皮肤也被认为是我们最大和最外面的器官，其固有的微生物，角化细胞和皮肤免疫成分通过代谢作用、先天免疫和同源免疫反应之间的紧密联系来共同维持宿主体内稳态。研究表明，皮肤微生物群的组成变化可能会影响非黑色素瘤皮肤癌变。类似地，由持续的高危人类乳头瘤病毒感染引起的宫颈癌通常与宫颈菌群的改变有关。共生体与病毒相关的癌症之间错综复杂的关系，以及它们对肿瘤发生的协同作用需要进一步研究，并且有必要探索在其他肠外屏障上的癌症-微生物相互作用。

3 基于癌症微生物组的诊断

人体不同部位的微生物组的组成变化与稳定的人类遗传学形成对比，后者仅表现出由体细胞镶嵌和克隆性造血作用引起的微小变化。由于宿主组织和微生物群都受致癌作用的影响，微生物的遗传异质性可能会提供诊断和定位疾病的机会。例如，血液来源的TP53基因突变可表明宿主癌症状态，但却有超过 25种癌症类型会有上述改变；相反，解毒链球菌（以前称为牛链球菌）菌血症可根据其胃肠道起源反映出宿主的癌症状态和类型（结肠癌）。基于微生物的诊断存在许多挑战，包括相对于宿主生物量较低以及试剂或环境污染物造成的干扰。关于它们的特异性，普遍性以及在癌症治疗期间的稳定性或在抗生素使用期间的效用等的许多问题仍有待解决，并且必须在临床运用之前解决。

几乎所有基于微生物的癌症诊断方法都是基于测序的，并且集中于呼吸道和消化道内的肿瘤，例如大肠癌、胰腺癌和肺癌。直到最近才提出，在呼吸道和消化道之外的癌症类型，例如乳腺癌或脑癌，也可能具有独特组成的微生物群。尽管影像学证据仍然缺乏适用于大多数癌症类型，但 Nejman等人和Poore等人提出超过30种癌症类型当中的不同瘤内微生物组（图3）及它们在基于血液的诊断中的适用性，同时提供了在七个癌症类型中这些微生物的瘤内空间分布和细胞内定位的影像学证据。

Nejman等人将多区域16S rRNA扩增子测序、qPCR、免疫组化[脂多糖（LPS）、脂蛋白酸（LTA）]、免疫荧光（16S rRNA）、微生物培养和电子显微镜相结合调查了1010个肿瘤中的细菌，包括黑色素瘤、肺癌、卵巢癌、恶性胶质瘤、胰腺癌、骨癌和乳腺癌。他们进行了811个实验对照，涉及DNA提取、PCR扩增和石蜡包埋。这些操作识别并去除了94.3％的细菌作为污染物。检查残留的528个细菌物种后发现，癌症类型之间在组成、多样性和潜在的代谢功能上存在实质性差异。组织学成像揭示了异质微生物的空间分布（图3B）及其在癌细胞和免疫细胞中的常见的细胞内定位（图3C）。如上文“癌症微生物组概述”部分所述，qPCR估算了每个组织的细菌数量，我们用图形表示为每种癌症类型的细菌组成百分比，假设组织同质性并且每个癌细胞的DNA为8pg（图3D）。将他们的研究成果应用于黑色素瘤免疫治疗人群，这表明应答者和非应答者之间存在微生物组的差异，但尚无明确其机制。由于仅从五个人乳腺癌组织中培养出细菌，因此尚不清楚该研究中肿瘤内细菌的广泛生存力，尤其是在据报道细菌较少的癌症中。然而，其他研究的确显示了可培养的细菌存在于乳腺癌、肺癌、前列腺癌、胰腺癌和结肠癌中。这表明微生物具有广泛的生存能力。尽管如此，关于这些肿瘤内微生物群的在功能上的影响以及它们是寄生、共生的基本问题仍然存在，并且需要进行活检标本进行分析，因而限制了其诊断实用性。

Poore 等人采用了另一种方法，从癌症基因组图谱（TCGA）中收集了所有未进行过治疗的全基因组和转录组研究（n = 18,116个样本， 33种癌症类型）以研究细菌、病毒和古细菌核酸。由于没有可用的实验对照，它们过滤出已知的试剂污染物，并使用每个样品的DNA和RNA浓度推断出其他污染物。这些步骤最多可去除微生物类群的91.3％。机器学习揭示了肿瘤内和癌症特有的微生物特征。由于结肠癌在流行病学上与临床菌血症相关，因此他们研究了TCGA血液来源的正常样本（n = 1866个样本）中的癌症特异性微生物DNA，并报告了高度准确的癌症判别方法。他们通过比较100名患有肺癌、前列腺癌或黑色素瘤的患者与69名HIV阴性健康患者的血浆来源的无细胞微生物DNA来验证这种基于血液的诊断方法，同时实施了必要的实验性污染控制措施。尽管更接近实用的诊断方法，但TCGA中缺少实验对照，仅依靠深度测序数据而没有正交方法，并且当前对微生物DNA进入并在循环中幸存下来的机制尚不明确，这些都限制进一步的研究发现。尽管这有待证明，但我们推测Nejman等人的研究表明癌症中的细胞内细菌和免疫细胞可能是同一起源。对非致命性身体感染患者、败血病患者以及在癌症护理期间接受抗生素治疗的患者的血样进行严格评估是广泛临床应用的必要先决条件。

图3 癌症微生物组的现状。（A）当前与微生物群有关的所有癌症的人体图，其中彩色点表示参考数字，并根据参考文献的主要主题（诊断，机制，预后或治疗）进行着色。（B）代表性组织学，脂多糖（LPS）和脂蛋白酸（LTA）的免疫组织化学（IHC），和免疫荧光（IF）检测六种癌症中的细菌16S rRNA。H＆E，苏木精和曙红；GBM，胶质母细胞瘤。（C）代表性的透射电子显微镜（TEM）图像与乳腺癌细胞内细菌的重叠16S rRNA免疫荧光（箭头）。（D）假定组织同质性和每个癌细胞8 pg DNA，估算七种癌症类型的肿瘤细菌组成百分比。黑线表示分布分位数（25％-50％-75％）；白点反映平均值。（B）至（D）中的图像是改编自Nejman等人的研究。

4 癌症微生物组的调节

某些胃肠道微生物群与全身淋巴组织活性之间的关系激发了人们对微生物调控作为一种强大的免疫治疗方式的兴趣。目前的研究数据表明如果最终证实瘤内微生物群在大多数患者中普遍存在并具有免疫活性，则此类干预措施必须解决微生物菌毛及其串扰（图4）。这些动态有时看起来是相关的。例如，肠道菌群的调节可能通过胰管途径影响胰腺癌中肿瘤内微生物组的组成。但是，在其他情况下，这些变化是不一致的；例如，抗生素似乎可以通过抑制肠道微生物组来消除免疫治疗反应。但矛盾的是，当消除胰腺肿瘤内微生物组时，它们可以通过上调PD-1的表达来提高免疫治疗效果。这些复杂性使得在将益生元、益生菌、后生元和抗生素应用于癌症之前，需要对调制方法进行更深入的机理研究并获得更好的临床解释。

图4 调节内源性癌症微生物组时的注意事项。饮食，药物和益生元，后生元，益生菌和抗生素都具有改变肠道和肿瘤的能力微生物群系。这些微生物组与癌症疗法（化学疗法和免疫疗法）之间可能存在双向影响。例如，化学疗法可导致肠道微生物组的组成发生变化，从而增强治疗效果；在其他情况下，化学疗法可能是被微生物降解。因此，肠道和/或肿瘤微生物组的修饰对于一种治疗方式可能是有利的，而对于另一种治疗方式则是不利的。虚线箭头表示文献中的空白。

4.1 抗生素和癌症微生物组

在癌症中使用抗微生物治疗仅限于解决或预防已知的微生物致癌物。这包括用三联或四联抗生素疗法治疗源自幽门螺杆菌的胃淋巴瘤，对活性丙型肝炎病毒施用直接作用的抗病毒药，对主要的人乳头瘤病毒血清型和乙型肝炎病毒进行疫苗接种，以预防泌尿生殖道相关肿瘤、宫颈癌、头颈部肿瘤和肝癌。除抗生素衍生的化学疗法（例如阿霉素）外，有使用抗生素的间接证据和相互矛盾的证据。对于实体瘤而言，多项针对肺癌、结肠癌和胰腺癌的研究表明，消除肿瘤内微生物群可检查促肿瘤的炎症过程，减少细胞增殖或将致癌性TME转化为具有免疫原性的TME。然而，越来越多的临床证据表明，全身性抗生素削弱了免疫检查站的阻断功效并降低了患者的生存率。在血液系统恶性肿瘤中，临床前证据表明了一种谨慎的观点，即抗生素或肠道细菌易位可触发遗传易感宿主中的白血病进展。

益生元、后生元和通过饮食干预改变微生物组的方法前景广阔。近期有文章对饮食对癌症的影响进行了详细的综述，其中流行病学关联很多，但致病机理很少。饮食数据收集的困难对做出确切的结论产生阻碍，但是能够揭示饮食摄入和伴随的小分子效应物的代谢组学数据可能会在将来有所帮助。益生元（促进有益微生物生长的分子）例如抗性淀粉，菊粉和粘蛋白在临床前模型中应用前景广泛，可改善黑素瘤和结肠癌的抗肿瘤免疫力和治疗反应，并且在相关临床试验中得以开展（如NCT03870607， NCT03950635）。后生元化合物（微生物来源的分子）在癌症中的实验证据有限，但它们可以通过确定的组成和生产再现性展现自身的优势。

肠道菌群也可以通过粪便菌群移植（FMT），服用明确作用的微生物菌群和市面上的益生菌进行调节。 FMT可有效治疗艰难梭菌引起的结肠炎，在治疗免疫治疗相关性结肠炎方面具有一定疗效。但FMT的长期疗效和稳定性尚不清楚，受到诸如抗生素预处理、给药途径、调节频率和饮食建议等因素的影响。正在进行的临床试验表明，来自对免疫疗法有反应的供体的FMT可能会增强抗肿瘤免疫和潜在的临床反应（NCT03353402）。除此之外，临床试验也正在评估转移微生物聚生体的复杂影响，这种影响主要是从单克隆细菌培养到多重聚生体。很少有市售益生菌制剂对抗肿瘤和全身免疫的影响进行过测试，其中某些制剂实际上会增加肿瘤发生。危重病患者，商业使用益生菌甚至可能导致菌血症。因此，在癌症患者中不加选择地施用商业上可用的益生菌的做法不应该得到支持。

4.2 利用外源性微生物治疗癌症

我们已经在工程化用于癌症治疗的外源性细菌和病毒制剂方面取得了长足的进步，特别是功能强大的两种药物已获得美国食品药品监督管理局的批准：使用talimogene laherparepvec（T-VEC）进行溶瘤病毒治疗晚期黑素瘤，以及用减毒活牛分枝杆菌(卡介苗)治疗高危非肌肉浸润性膀胱癌的细菌性癌症。由于溶瘤病毒是非商业性的，并且已在其他地方进行了详细讨论，因此我们将着重讨论在细菌癌治疗（BCT）上。尽管在历史上存在争议，但BCT因合成生物学技术重新受到关注，该技术以编程方式限制了系统毒性，同时增强了区域抗肿瘤免疫力。BCT药物的监管挑战很大（图5A），尽管正在进行临床试验（如NCT04167137），但尚未进行商业推广。

图5 外源性癌症治疗剂的合成生物学。（A）针对细菌的工程菌的监管考虑。（B）瘤内细菌的多种来源包括特定器官的器官、肠沟通、血源性扩散和转移内扩散。（C）一些益生菌，例如大肠杆菌Nissle 1917，具有很强的安全记录，在动物模型中已证明可以自然迁移到实体瘤，并且可以编程以从实体瘤内部产生和提供治疗方法）。（D）可以设计复杂的种群动态以产生治疗剂的周期性递送。（E）未来的工作可能会集中在工程和测试在患者特异性肿瘤中自然发现的菌株。PDX，患者来源的异种移植物。（F）可以设计工程生态系统来创建量身定制的，针对肿瘤的治疗性鸡尾酒。（G）一种或多种针对肿瘤的工程菌株可以编码多种药物有效载荷。

4.3 工程微生物作为抗癌药

导致肿瘤趋向性的天然细菌机制众多（图5B），相对于匹配的肝，脾和肺组织而言，瘤内或静脉内注射通常会导致肿瘤中大约10,000倍的蓄积。这种对肿瘤组织的亲和力提供了一种创造性的底物和从合成生物学到癌症治疗的天然桥梁，由此可以由肿瘤归巢细菌进行程序性递送来编码细胞毒性有效载荷（图5C至5G）。迄今为止，已经设计了遗传减毒、营养缺陷型和诱导型的大肠埃希氏菌、双歧杆菌、李斯特菌、志贺氏菌、梭状芽孢杆菌、乳球菌、弧菌和沙门氏菌，并已在具有静脉内、肿瘤内和口腔递送途径的临床前模型中显示出抗肿瘤功效。尽管一些方法基于通过吞噬细菌吸收细胞内药物的方式，但其他方法则将细菌编程为不断产生和释放的“肿瘤内生物反应器”。一个有效的通用方法是进行工程化的细菌裂解，只有在达到预定的细菌种群密度时，才可以产生或释放抗肿瘤蛋白。这可以极大地减少细菌菌落的大小并防止全身性毒性。 Din和同事是第一个证明如何将非致病性大肠杆菌和沙门氏菌改造为在一定阈值的种群密度下裂解并且以所需的周期将趋化因子、溶血素、促凋亡蛋白或以上三种全部释放到TME中。随着细菌种群被编程以产生生长-死亡-再生循环，药物被周期性地递送。Chowdhury等人随后使用这种方法来产生和释放抗CD47的抗体片段纳米抗体，并且肿瘤可以过度表达它来抑制树突状细胞吞噬作用。有趣的是，这刺激了肿瘤抗原特异性CD8⁺T细胞反应。在这种机制的作用下，远端未注射的肿瘤也会消退。这种方法进一步排除了通常与系统性CD47拮抗作用伴发的宿主贫血和血小板减少症，这一发现为临床的成功治疗提供机会。如果事实证明肿瘤内细菌在各种癌症中都普遍存在，那么裂解电路设计也可能提供一个机会来灵活地设计患者特异性、肿瘤特异性共生菌株（图5E）或相互反馈的几种菌株（图5F）进而调节有效载荷的释放。鉴于有许多可编码的细胞毒性有效载荷（图5G），确切的BCT临床疗效和最小的系统毒性能够显著增加癌症治疗效果。

展望与讨论

尽管仍然存在争议，但过去15年的微生物组研究为微生物与癌症之间的关系以及这些关系的细微差别提供了有意义的证据。几乎没有微生物直接导致癌症，但癌症似乎是更多的微生物是共同作用的结果。而且也许与我们本能认为的相反，一些微生物却促进了宿主的抗肿瘤免疫反应。这种复杂性可能反映了科学研究在宿主的免疫系统，其共生微生物群以及我们刚刚开始发现的致瘤过程之间的动态认知。

大量文献资料仍将微生物群在癌症中作用的临床观察和临床干预分开。尽管小鼠免疫治疗模型中的肠道微生物群调节可提供引人注目的结果，但尚未转化为对人的商业化治疗。而且，在进行统一的生物信息学再分析后，对在人类和小鼠中的肠道微生物进行分层以观察治疗反应（尤其是免疫治疗）的观察结果却普遍表现出出不同的分类学差异。尽管上述操作在检查功能概况时表现出更大程度的一致性。因此在20世纪初期困扰着研究人员的污染、不可复制、患者毒性问题，今天仍然是基于微生物的癌症诊断、预后和外源性微生物治疗所面临的挑战。我们需要更多精心设计的样本以限制和减轻潜在的污染，以帮助理解瘤内微生物对癌症发生、发展和疗效。同时，我们还要探究非细菌与癌症和胃肠道肿瘤的关系和它们在其中所起的作用，特别是与已知细菌相互作用的关系。我们也需要更大的努力来评估技术改变（例如DNA提取、样品处理、生物信息学方案）对癌症微生物组数据的定量影响，并且筛选出一种“金标准”。

在上述的多数挑战中针对癌症中微生物群的作用探究可以通过这多中心、纵向、一致的研究予以解决。这类似于TCGA在阐明体细胞突变中的作用，可以通过联合收集肿瘤组织、血液及粪便标本；多组学数据合成；纳入实验控制污染措施等技术操作达到研究目的（图6）。同时进行的现有癌症数据集的荟萃分析可以将计算机宿主耗竭、去污、分类学调用、功能分析等功能统一。尽管个体研究之间的技术差异，但前述联合措施可以明确癌症发病机理和治疗中的微生物驱动因素。微生物群调节试验的完成对于指导临床应用和增加癌症疗效也至关重要。新证据表明，在免疫治疗难治性黑素瘤患者中使用FMT对肠道菌群的调节与临床反应以及肠道和肿瘤免疫微环境的变化有关。为了阐明微生物免疫-癌细胞机制相互作用，研究团队可能有必要在微生物群体和单群微生物水平规模进行深入的功能分析。同时，新兴的空间多组学工具在该领域应用前景广泛。工程菌类具有免疫和微生物区系或代谢产物，可进一步帮助验证或驳斥微生物在致癌性中的因果关系或协同关系，正如最近的大肠菌素诱变研究所证明的那样。尽管仍然存在许多挑战，但是，更好地了解微生物在癌症中的作用可能会为改善患者护理提供强大的理论和技术支撑。

图6 用于表征癌症相关微生物群及其功能影响的研究设计。从纵向队列和多区域采样开始，存在进行与癌症相关的存在和功能的大规模鉴定的机会微生物群。现有工具可用于收集有关宿主免疫细胞，癌细胞，微生物群和代谢产物的多组学信息；可以使用患者肿瘤和肠道的体外和体内疾病模型来验证或反驳给定微生物（或其代谢物）的预期功能影响和机制以及其在致癌性中的因果关系。MALDI-TOF，基质辅助激光解吸电离-飞行时间质谱。

微生物与癌症的关系已经争论了几个世纪。本综述从现代癌症生物学和免疫学的角度对这一说法进行了批判性评估，并通过研究机制、诊断和调节策略方面的进展来阐明微生物在癌症中的作用，并建立了一个“微生物意识”的框架。