DOI: https://doi.org/10.3389/fcimb.2025.1685862
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41552720
تاريخ النشر: 2026-01-02
المؤلف: Zhiyue Wang وآخرون
الموضوع الرئيسي: علاج السرطان المناعي وعلامات البيولوجية
نظرة عامة
تسلط هذه القسم الضوء على الاعتراف المتزايد بالميكروبات داخل الورم كعناصر حاسمة في بيئة الورم الدقيقة، تؤثر على جوانب مختلفة مثل بدء الورم، الانتشار، تعديل المناعة، واستجابات العلاج. ومع ذلك، فإن الكتلة الحيوية المنخفضة لهذه الميكروبات تمثل تحديات كبيرة للكشف والتحليل الوظيفي، ويرجع ذلك أساسًا إلى القابلية للتلوث البيئي ونقص الإجراءات التحليلية القياسية. تعقيد هذا التباين في أخذ العينات، التسلسل، والمعلوماتية الحيوية يجعل المقارنات بين الدراسات صعبة ويعيق إنشاء أدلة قوية في هذا المجال.
تعمل التقدمات التكنولوجية الحديثة على معالجة هذه التحديات من خلال تحسين السيطرة على التلوث وتطوير خوارزميات تطهير متطورة، مما يعزز موثوقية الكشف عن الميكروبات في الأنسجة ذات الكتلة الحيوية المنخفضة. تسهل تقنيات مثل تسلسل RNA أحادي الخلية، والترانسكريبتوميات المكانية، وزراعة اللاهوائية المحسّنة التعرف الحساس وتحديد مواقع الميكروبات المرتبطة بالورم. بالإضافة إلى ذلك، تكشف التحليلات المستندة إلى الجينوم عن المسارات الأيضية الميكروبية التي تؤثر على استجابات المناعة وتقدم الورم. توفر نماذج الزراعة المشتركة المستندة إلى الأعضاء منصات ذات صلة لدراسة تفاعلات المضيف-الميكروب-المناعة وتأثيرها على استجابات العلاج. إن دمج بيانات الميكروبيوم مع الملفات السريرية ومتعددة الأومكس، المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يسرع من اكتشاف العلامات الحيوية ويعطي معلومات حول استراتيجيات العلاج الموجهة بالميكروبات. بشكل جماعي، تدفع هذه التقدمات المجال نحو فهم آلي للميكروبات داخل الورم، مما يمهد الطريق لتطبيقها في علم الأورام الدقيق.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على تحول في الفهم حول الأورام الصلبة، التي كانت تاريخيًا تُعتبر بيئات معقمة. كشفت الدراسات الحديثة أن معظم الأورام الخبيثة البشرية تحتوي على مجتمعات ميكروبية متنوعة، بما في ذلك البكتيريا والفطريات والفيروسات، التي غالبًا ما تعيش داخل خلايا الورم والمناعة. تُعتبر هذه الميكروبات داخل الورم لاعبين مهمين في ديناميات الورم، تؤثر على عمليات مثل البدء، التقدم، استجابة المناعة، وفعالية العلاج. ومع ذلك، فإن الوفرة المنخفضة لهذه الميكروبات، التي غالبًا ما تكون تحت حدود الكشف لطرق التسلسل التقليدية، تمثل تحديات كبيرة للبحث، مما يؤدي إلى هيمنة الدراسات الوصفية التي تركز على التعريف التصنيفي بدلاً من التحليل الوظيفي.
على الرغم من هذه التحديات، أثبتت الدراسات الرائدة الأهمية البيولوجية للميكروبات داخل الورم. على سبيل المثال، أظهرت الأبحاث أن مجتمعات بكتيرية معينة يمكن أن تعزز الأورام وتؤثر على كبت المناعة في نماذج سرطان البنكرياس. وقد حددت التحقيقات الإضافية بصمات ميكروبية مميزة مرتبطة بأنواع ورم مختلفة وربطت بكتيريا معينة بزيادة القدرة على الانتشار وتغير استجابات المناعة في سرطانات مثل سرطان الثدي وسرطان القولون والمستقيم. ومع ذلك، لا تزال القيود المنهجية قائمة، بما في ذلك أحجام العينات الصغيرة، دقة الفضاء غير الكافية، وضوابط التلوث غير المتسقة، مما يعيق القدرة على استخلاص استنتاجات قاطعة حول الأدوار الوظيفية لهذه الميكروبات في بيولوجيا الورم. وبالتالي، بينما أصبح وجود الميكروبات داخل الورم مقبولًا على نطاق واسع، لا تزال مساهماتها الدقيقة في سلوك الورم بحاجة إلى توضيح كامل.
طرق
تتركز الطرق الموضحة في هذا القسم على تقنيات معالجة البيانات للتخفيف من التلوث في دراسات الكتلة الحيوية الميكروبية المنخفضة، وخاصة في عينات الورم. تتضمن الطريقة الأساسية تمييز الإشارات الميكروبية الحقيقية عن الملوثات من خلال مقارنة جداول متغيرات تسلسل الأمبليكون (ASV) أو وحدات التصنيف التشغيلي (OTU) بين عينات الورم وضوابط سلبية متطابقة. يتم وضع علامات على التسلسلات التي تظهر وفرة مماثلة أو أعلى في فراغات الاستخراج أو ضوابط أخرى لإزالتها قبل التحليل الإضافي (Xue et al., 2025). تُستخدم أدوات إحصائية مثل Decontam و microDecon لتحديد وإزالة تسلسلات الملوثات بناءً على وفرتها النسبية في عينات التحكم وارتباطها بتركيز الحمض النووي، باستخدام كل من طرق التصفية المعتمدة على الانتشار والتكرار (Zhang et al., 2025; Yajima et al., 2018; Inamdar and Pulinthanathu, 2019).
بالإضافة إلى ذلك، فإن تصفية الحمض النووي للمضيف بدقة أمر ضروري بسبب المستويات العالية من الحمض النووي للمضيف في عينات الورم. تسهل أدوات مثل Bowtie2 و Kraken2 محاذاة قراءات التسلسل مع الجينوم المضيف، مما يستبعد بفعالية التسلسلات المشتقة من المضيف لتعزيز حساسية الكشف عن الميكروبات (Gao et al., 2025). يُوصى بدمج اكتشاف الملوثات، تصفية الحمض النووي للمضيف، وتصحيح تأثير الدفعة في خطوط تحليل الميكروبيوم مثل QIIME2 و DADA2 و Phyloseq لضمان مجموعات بيانات أنظف للتحليلات اللاحقة (Panzer et al., 2023). علاوة على ذلك، يناقش القسم أهمية تضمين الضوابط، مثل فراغات الاستخراج والمجتمعات الوهمية، في عمليات التسلسل لمراقبة التلوث بفعالية. كما يتم استكشاف الطرق المعتمدة على الثقافة، مع تسليط الضوء على إمكانياتها في تحسين ظروف نمو الميكروبات من خلال الهندسة الأيضية والفحص عالي الإنتاجية، على الرغم من أنها تواجه قيودًا في التقاط التنوع الكامل للميكروبات داخل الورم بسبب تحديات زراعة بعض الأنواع الميكروبية (Choi et al., 2019; Song et al., 2024).
مناقشة
تسلط المناقشة الضوء على التحديات الكبيرة والتوصيات في دراسة الميكروبيوم داخل الورم، خاصة في سياقات الكتلة الحيوية الميكروبية المنخفضة. تزيد الكتلة الحيوية الميكروبية المنخفضة في عينات الورم من القابلية للتلوث من مصادر خارجية، مثل فلورا الجلد والمواد الكيميائية المخبرية، مما يمكن أن يشوه الملفات الميكروبية. يمكن أن تخفي وجود الحمض النووي الخارجي الإشارات الميكروبية الحقيقية، مما يؤدي إلى تحديد أنواع زائفة إيجابية. تعتبر تدابير السيطرة على التلوث الصارمة، بما في ذلك استخدام المواد الكيميائية المعتمدة، والمساحات المخبرية المخصصة، وضوابط سلبية شاملة، ضرورية للتخفيف من هذه القضايا. على الرغم من هذه التدابير، لا تزال التباينات بين المختبرات في البروتوكولات تشكل حاجزًا حاسمًا أمام القابلية للتكرار والمقارنة عبر الدراسات.
علاوة على ذلك، تؤكد المناقشة على الحاجة إلى منهجيات موحدة في أبحاث الميكروبيوم داخل الورم. يمكن أن يؤدي التباين في بروتوكولات استخراج الحمض النووي، واختيار البرايمرات، ومنصات التسلسل، وخطوط المعلوماتية الحيوية إلى اختلافات كبيرة في الملفات الميكروبية المستمدة من عينات متطابقة. إن غياب إجراءات التشغيل القياسية المعتمدة دوليًا يعيق التحليل الشامل واكتشاف العلامات الحيوية، مما ي perpetuates الشك حول الأهمية البيولوجية للنتائج المبلغ عنها. تظهر تقنيات متقدمة، مثل تسلسل الخلايا الفردية والترانسكريبتوميات المكانية، كأدوات قوية لتعزيز الكشف وتوصيف الميكروبات داخل الورم، مما يوفر رؤى حول مواقعها الوظيفية والأدوار داخل بيئة الورم الدقيقة. ومع ذلك، فإن التكاليف العالية والمتطلبات التقنية لهذه المنهجيات تحد حاليًا من تطبيقها السريري الواسع. بشكل عام، فإن الجهود المنسقة لوضع إرشادات توافقية ودمج تقنيات تحليل متقدمة أمر حاسم لتقدم المجال وترجمة النتائج إلى الممارسة السريرية.
القيود
تعتبر قيود نماذج الأعضاء كبيرة وتؤثر على فائدتها في البحث. تفتقر الأعضاء الحالية إلى مكونات أساسية مثل العناصر المناعية والوعائية والعصبية، مما يمكن أن يضر بهوية الخلايا ووظيفتها. بينما تعزز أنظمة الزراعة المشتركة والنماذج المستمدة من خلايا جذعية متعددة القدرات التنوع الخلوي، إلا أنها تظل غير ناضجة من الناحية التنموية (Cordero-Espinoza et al., 2021). يمكن أن يحسن زراعة الأعضاء في الجسم من نضوج الأعضاء ولكن على حساب تقليل السيطرة التجريبية (Takebe and Wells, 2019).
بالإضافة إلى ذلك، تفشل الأعضاء في تكرار تدرجات الأكسجين الفسيولوجية بدقة، حيث تظهر نقص الأكسجين المركزي بسبب قيود الانتشار بدلاً من التنظيم الديناميكي. يقيّد هذا النقص نمذجة العمليات الأيضية وتفاعلات المضيف-الميكروبيوم (Wang et al., 2024). علاوة على ذلك، تؤدي الخصائص الذاتية التنظيمية للأعضاء إلى تباين كبير في الشكل والتمايز، مما يشكل تحديات للتكرار وقابلية التوسع في الإعدادات التجريبية.
DOI: https://doi.org/10.3389/fcimb.2025.1685862
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41552720
Publication Date: 2026-01-02
Author(s): Zhiyue Wang et al.
Primary Topic: Cancer Immunotherapy and Biomarkers
Overview
The section highlights the emerging recognition of intratumoral microbiota as crucial elements of the tumor microenvironment, influencing various aspects such as tumor initiation, metastasis, immune modulation, and treatment responses. However, the low biomass of these microbiota presents significant challenges for detection and functional analysis, primarily due to susceptibility to environmental contamination and a lack of standardized analytical procedures. This variability in sampling, sequencing, and bioinformatics complicates cross-study comparisons and hinders the establishment of robust evidence in the field.
Recent technological advancements are addressing these challenges by improving contamination control and developing sophisticated decontamination algorithms, which enhance the reliability of microbial detection in low-biomass tissues. Techniques such as single-cell RNA sequencing, spatial transcriptomics, and optimized anaerobic cultivation facilitate the sensitive identification and localization of tumor-associated microbes. Additionally, genome-resolved analyses are uncovering microbial metabolic pathways that influence immune responses and tumor progression. Organoid-based co-culture models offer relevant platforms for studying host-microbe-immune interactions and their impact on therapeutic responses. The integration of microbiome data with clinical and multi-omics profiles, supported by artificial intelligence, is accelerating biomarker discovery and informing microbe-guided therapeutic strategies. Collectively, these advancements are moving the field toward a mechanistic understanding of intratumoral microbiota, paving the way for their application in precision oncology.
Introduction
The introduction of the research paper highlights a paradigm shift in understanding solid tumors, which were historically thought to be sterile environments. Recent studies have revealed that most human malignancies contain diverse microbial communities, including bacteria, fungi, and viruses, often residing within tumor and immune cells. These intratumoral microbiota are recognized as significant players in tumor dynamics, influencing processes such as initiation, progression, immune response, and therapeutic efficacy. However, the low abundance of these microbes, often below the detection limits of conventional sequencing methods, presents substantial challenges for research, leading to a predominance of descriptive studies focused on taxonomic identification rather than functional analysis.
Despite these challenges, landmark studies have established the biological relevance of intratumoral microbiota. For instance, research has demonstrated that specific bacterial communities can promote oncogenesis and influence immune suppression in pancreatic cancer models. Further investigations have identified distinct microbial signatures associated with various tumor types and have linked specific bacteria to enhanced metastatic potential and altered immune responses in cancers like breast and colorectal cancer. Nevertheless, methodological limitations persist, including small sample sizes, inadequate spatial resolution, and inconsistent contamination controls, which hinder the ability to draw definitive conclusions about the functional roles of these microbes in tumor biology. As such, while the existence of intratumoral microbes is now widely accepted, their precise contributions to tumor behavior remain to be fully elucidated.
Methods
The methods outlined in this section focus on data processing techniques to mitigate contamination in low microbial biomass studies, particularly in tumor samples. A primary approach involves distinguishing true microbial signals from contaminants by comparing amplicon sequence variant (ASV) or operational taxonomic unit (OTU) tables between tumor specimens and matched negative controls. Sequences that exhibit comparable or higher abundance in extraction blanks or other controls are flagged for removal before further analysis (Xue et al., 2025). Statistical tools like Decontam and microDecon are employed to identify and eliminate contaminant sequences based on their relative abundance in control samples and their correlation with DNA concentration, utilizing both prevalence-based and frequency-based filtering methods (Zhang et al., 2025; Yajima et al., 2018; Inamdar and Pulinthanathu, 2019).
Additionally, rigorous host DNA filtering is essential due to the high levels of host DNA in tumor samples. Tools such as Bowtie2 and Kraken2 facilitate the alignment of sequencing reads to the host genome, effectively excluding host-derived sequences to enhance microbial detection sensitivity (Gao et al., 2025). The integration of contaminant detection, host DNA filtering, and batch effect correction into microbiome analysis pipelines like QIIME2, DADA2, and Phyloseq is recommended to ensure cleaner datasets for downstream analyses (Panzer et al., 2023). Furthermore, the section discusses the importance of including controls, such as extraction blanks and mock communities, in sequencing runs to monitor contamination effectively. Culture-based methods are also explored, highlighting their potential for optimizing microbial growth conditions through metabolic engineering and high-throughput screening, although they face limitations in capturing the full diversity of intratumoral microbiota due to the challenges of culturing certain microbial species (Choi et al., 2019; Song et al., 2024).
Discussion
The discussion highlights significant challenges and recommendations in studying the intratumoral microbiome, particularly in low microbial biomass contexts. Low microbial biomass in tumor samples increases susceptibility to contamination from external sources, such as skin flora and laboratory reagents, which can distort microbial profiles. The presence of extraneous DNA can mask genuine microbial signals, leading to false-positive taxa identification. Rigorous contamination control measures, including the use of certified reagents, dedicated laboratory spaces, and comprehensive negative controls, are essential to mitigate these issues. Despite these measures, inter-laboratory variability in protocols remains a critical barrier to reproducibility and comparability across studies.
Furthermore, the discussion emphasizes the need for standardized methodologies in intratumoral microbiome research. Variability in DNA extraction protocols, primer selection, sequencing platforms, and bioinformatics pipelines can lead to significant discrepancies in microbial profiles derived from identical samples. The absence of internationally endorsed standard operating procedures hampers meta-analysis and biomarker discovery, perpetuating skepticism about the biological significance of reported findings. Advanced techniques, such as single-cell sequencing and spatial transcriptomics, are emerging as powerful tools to enhance detection and characterization of intratumoral microbes, offering insights into their spatial localization and functional roles within the tumor microenvironment. However, the high costs and technical demands of these methodologies currently limit their widespread clinical application. Overall, a concerted effort to establish consensus guidelines and integrate advanced analytical techniques is crucial for advancing the field and translating findings into clinical practice.
Limitations
The limitations of organoid models are significant and impact their utility in research. Current organoids lack essential components such as immune, vascular, and neural elements, which can compromise cell identity and functionality. While co-culture systems and pluripotent stem cell-derived models enhance cellular diversity, they remain developmentally immature (Cordero-Espinoza et al., 2021). In vivo transplantation can improve organoid maturation but at the cost of reduced experimental controllability (Takebe and Wells, 2019).
Additionally, organoids fail to accurately replicate physiological oxygen gradients, exhibiting core hypoxia due to diffusion limitations rather than dynamic regulation. This deficiency restricts the modeling of metabolic processes and host-microbiome interactions (Wang et al., 2024). Furthermore, the inherent self-organizing properties of organoids lead to considerable variability in morphology and differentiation, which poses challenges for reproducibility and scalability in experimental settings.