Identificación de biomarcadores de la microbiota gástrica en el cáncer gástrico
El cáncer gástrico (CG) es una de las neoplasias más diagnosticadas a nivel mundial, representando un desafío significativo para la salud pública. Estudios recientes han destacado el papel de una microbiota gástrica aberrante en el inicio y progresión del CG. Un grupo distintivo de bacterias, como Peptostreptococcus, Streptococcus y Parvimonas, se ha asociado con atrofia gástrica y metaplasia intestinal (MI), condiciones precursoras del CG. Sin embargo, la microbiota gástrica es altamente dinámica y está influenciada por factores como la dieta, xenobióticos, inhibidores de la bomba de protones, cambios fisiológicos y genética del huésped. Este estudio busca identificar biomarcadores específicos de la microbiota gástrica que sirvan como herramientas diagnósticas para el CG, aportando claridad sobre los mecanismos subyacentes de la enfermedad.
Métodos
Se incluyeron datos de 60 pacientes (edad media 55 ± 13 años; 58,3% hombres) atendidos en el Primer Hospital Afiliado de la Universidad Médica de Nanjing entre febrero de 2017 y marzo de 2018. La cohorte consistió en 17 pacientes con gastritis crónica (GC), 13 con MI y 30 con CG. El estudio fue aprobado por el Comité de Ética del hospital, y todos los participantes firmaron consentimiento informado. Se obtuvieron biopsias gástricas del antro y cuerpo en pacientes con GC, mientras que en casos de MI o CG se realizaron biopsias dirigidas.
La estructura de la comunidad bacteriana se analizó mediante secuenciación de la región V3-V4 del ARNr 16S en muestras de tejido gástrico usando la plataforma Illumina MiSeq. El procesamiento de secuencias de alta calidad se realizó con el pipeline QIIME, clasificando taxonómicamente las unidades taxonómicas operativas (OTUs) mediante el clasificador UCLUST y la base de datos Greenegenes. Se aplicaron análisis LEfSe y la prueba de Wilcoxon para identificar taxones con abundancia relativa diferencial entre grupos. Un modelo de validación cruzada «dejar-uno-fuera» (LOOCV) evaluó el valor diagnóstico de los biomarcadores identificados.
Resultados
La diversidad alfa (Índice de Chao y Shannon) fue significativamente mayor en el grupo CG frente a GC y MI, indicando mayor diversidad microbiana en pacientes con CG. El análisis de beta diversidad mediante PCoA mostró diferencias significativas en la composición microbiana entre CG y los grupos no cancerosos.
Al combinar GC y MI en un grupo no-CG, el análisis LEfSe identificó 21 OTUs alteradas en CG y 6 en no-CG. El modelo LOOCV definió un conjunto de 19 OTUs como biomarcadores, incluyendo Barnesiellaceae, Phascolarctobacterium, Bacteroides uniformis, Clostridium, Trabulsiella, Lachnospira, Roseburia, Prevotella copri, Butyricimonas, Deinococci, Prevotella, Deinococcales, Thermi, Prevotellaceae, Alcaligenaceae, Dialister, Ruminococcus, Sutterella y Bifidobacteriaceae. Valores predichos >0,55 indicaron alto riesgo de CG, con un AUC del 89,3%, sensibilidad del 83,33%, especificidad del 90%, tasa de falsos positivos del 10% y falsos negativos del 16,67%.
La predicción funcional mediante PICRUSt reveló enriquecimiento de 29 rutas KEGG en CG, principalmente metabólicas: biosíntesis de ácidos biliares primarios/secundarios, metabolismo de esfingolípidos, biosíntesis de ansamicinas y metabolismo de nucleótidos. Destacó la disminución en biosíntesis de folato y secreción de ácido gástrico en CG.
Discusión
Estudios previos han utilizado LEfSe y algoritmos como SparCC para analizar disbiosis microbiana en CG. Especies como Clostridium spp. y Prevotella spp. coinciden con hallazgos anteriores, mientras que B. uniformis y P. copri fueron reportadas en estudios con SparCC. El modelo LOOCV reduce sesgos al emplear casi todos los datos en entrenamiento, aunque su costo computacional es elevado.
Las rutas de ácidos biliares, enriquecidas en CG, están vinculadas al receptor TGR5, sobreexpresado en células de CG y asociado a transición epitelio-mesénquima y menor supervivencia. La correlación positiva entre concentración de ácidos biliares y atrofia/MI en pacientes H. pylori-positivos sugiere un papel relevante en la gastritis y CG relacionadas con esta bacteria.
Conclusión
Este estudio identifica especies específicas de microbiota gástrica como biomarcadores diagnósticos potenciales para CG, aunque se requiere validación en cohortes más amplias. La elucidación de rutas metabólicas asociadas aporta perspectivas clave sobre los mecanismos del CG, subrayando el potencial terapéutico y diagnóstico de la microbiota gástrica.
doi.org/10.1097/CM9.0000000000001081