Истражувачи од Универзитетот во Женева развиле нов пристап за откривање на колоректален карцином со анализа на примерок од столица, без потреба од инвазивна колоноскопија како прв чекор. Методот се темели на детално мапирање на цревниот микробиом и на препознавање суптилни промени кај бактериите што се поврзани со присуство на тумор.
Колоректалниот карцином е меѓу водечките причини за смрт од рак во светски рамки, а навременото откривање значително ги подобрува шансите за успешно лекување. Сепак, многу луѓе го одложуваат скринингот поради непријатноста, цената или сложеноста на колоноскопијата, што ја прави потребата од поедноставни тестови особено важна.
Научниот тим применил машинско учење за да изгради досега најдетален каталог на бактерии во човечките црева, но не само на ниво на видови. Наместо тоа, фокусот бил ставен на подгрупи внатре во ист вид, односно на ниво што овозможува попрецизно да се разликуваат бактериите со различно биолошко однесување. Токму тие разлики можат да носат важни сигнали за развој на болести, вклучувајќи и рак.
Според резултатите, моделот успеал да открие околу 90% од случаите на колоректален карцином само врз основа на примероци од столица. Тоа е резултат што се приближува до ефикасноста на колоноскопијата, која вообичаено се смета за златен стандард во дијагностиката. Истражувачите наведуваат и дека овој пристап ги надминува постојните неинвазивни методи за откривање.
Следниот чекор е клиничко испитување во соработка со Универзитетските болници во Женева, со цел да се утврди колку добро тестот ги препознава различните фази на болеста и претканцерозните промени. Ако резултатите се потврдат и во клиничка пракса, ваквите анализи би можеле да се користат како рутински скрининг, а колоноскопијата да остане главно за потврда на позитивни наоди.
Значењето на ова истражување може да биде и пошироко од раното откривање на колоректален карцином. Истиот метод, според авторите, би можел во иднина да помогне и во развој на неинвазивни дијагностички алатки за други заболувања, користејќи една единствена анализа на микробиомот.
