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1 year ago 微生物组诊断癌症的关键论文遭质疑：存在“重大数据分析错误” by 科研猫
据《科学》新闻（Science News）报道：近日，一篇发表在预印本网站 bioRxiv 的文章（未经同行评审）称，一篇于 2020 年发表在《自然》（Nature）上的论文存在“重大数据分析错误”。
原论文利用机器学习，开发了一种基于微生物组的新型癌症诊断工具。
Nature研究称，其在对33种癌症类型进行全基因组和全转录组测序研究后，在大多数类型的癌症中发现了独特的微生物特征。尽管在清洗数据过程中丢弃了大量序列数据，这些特征在诊断早期癌症患者和无基因组变化的癌症中仍然具有预测性。通过仅使用血浆来源的无细胞微生物核酸，就可以区分健康个体和多种类型癌症患者的样本。
这篇发布在Nature上的论文，至今获数百次引用，为其它十余项研究提供了数据；论文的通讯作者、美国加利福尼亚大学圣迭戈分校的 Rob Knight 教授还与他人共同成立了 Micronoma 公司，专门开发基于微生物组的癌症诊断技术。
Rob Knight参与会议--图片来源自网络
预印本文章称，原论文未能从测序的癌症组织数据库中正确过滤掉人类 DNA，导致数以百万计的人类 DNA 序列被错误地归类为微生物，这或许可以解释为什么该研究发现了一些不可能与癌症相关的微生物，例如与膀胱癌相关的海藻细菌、与黑色素瘤相关的珊瑚细菌等。
文章还指出，实际上并不存在癌症特异性的微生物组模式，是原团队分析过程中的一个计算错误无意中导致了这样的结果。新预印本称原《自然》杂志论文的计算机模型基于样本微生物组预测癌症类型的令人印象深刻的能力。由于组织样本来自多个不同的医疗中心和时间，奈特和同事们使用了一种名为归一化的技术，试图消除一些变异性。但新的预印声称，这一过程存在问题：它为每种癌症类型的数据引入了一个不同的电子标签。这意味着，当研究小组将标准化数据输入他们的算法时，计算机可以秘密地只使用标签，而不是微生物数据，来确定样本来自哪种癌症类型。
对此，Rob Knight 回应称，其研究团队并不同意该预印本的分析。他同时强调，其团队于 2022 年在《细胞》（Cell）上发表的另外一篇论文中，即使用不同于之前的方法分析数据，依然能得出类似结论。
Cell原文摘要：几个世纪以来，人们一直在探索癌症与微生物的关系，但与癌症相关的真菌很少被检测。本研究综合描述了4个独立队列中35种癌症类型的17401名患者组织、血液和血浆样本中的癌症真菌生物群落。报告了真菌DNA和菌体在许多主要人类癌症中的低丰度，癌症类型之间的群落组成也有所不同。组织微阵列的真菌组织学染色支持肿瘤内的存在，以及真菌与癌症细胞和巨噬细胞的频繁空间关联。以临床为重点的评估表明，即使在I期癌症中，组织和血浆真菌生物群落的预后和诊断能力，以及与菌群的协同预测性能。
Rob Knight 对此预印本文章的回复是：他的团队并没有“特别的动力”去梳理预印本的冗长分析或在已经引起轩然大波的社交媒体上去澄清。“如果他们在同行评审的期刊上发表这篇文章，我们会解决这个问题……我认为这是过去几个世纪进行科学研究的合适方式。”
在一份声明中，Micronoma的首席执行官Sandrine Miller-Montgomery指出，公司正在开发的产品并不依赖于《自然》杂志上的那篇论文。她称：“我们开发了额外的人类核酸过滤和质量控制方法，最大限度地减少了人类基因组DNA的污染，发现这并没有阻碍癌症诊断的效果。”对于公司在产品开发线中最先进的肺癌血液检测，她说：“Micronoma已经基于非人类读取的宏基因组组装生成了独立和专有的微生物数据库。”
目前，学界的科学家们鼓励这种质疑行为，并希望出版社和学界可以指定标准化的数据分析审核流程。科研猫期待后续的事件进展，并做进一步的报道。
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