結腸癌是世界各地癌症死亡的第二個原因。如果發現的話，可以有效地對待。但是，內窺鏡檢查的成本和不適（目前正在使用的主要診斷）通常導致診斷延遲，從日內瓦大學（Unige）使用團隊的學習算法的使用，這是人類腸中所有細菌在人類腸道中首次提高到可以理解不同微生物物理學重要性的細節水平。該庫存用於根據細菌的存在來檢測結腸癌的存在，這些細菌是簡單的樣品糞便，非不創和廉價篩查工具的存在。從其他癌症診斷到更好地了解腸道與健康中的微生物群之間的聯繫，有許多潛在的應用。這些發現發表在 宿主細胞和微生物
結腸癌通常在晚期診斷。當有有限的治療選擇時，這強調了更容易診斷工具的需求。雖然很長一段時間以來，腸道菌群在結腸癌的發展中起著作用。但是這些發現的翻譯是一種臨床實踐。這是因為相同細菌的不同種類可能具有相反的作用，其中一些促進疾病，而另一些則無效。
與其依靠對各種鏈接的分析，這些分析沒有捕獲與所有含義或細菌物種的差異，它們從一個人到另一個人到另一個人。這是本研究的領導者的藥物”“分辨出亞比特異性物種的分辨率，並且可以在包括疾病中的疾病中捕捉到癌症，包括癌症，在包括癌症中的差異，在包括這些疾病中的差異，在包括這些疾病中，或者在包括這些癌症之間進行了變化。
在學習機械的幫助下
第一步是分析大量數據。 “作為一名生物學家，是一種創新方法進行數據分析的發生。” Matija Trickovic，Mirko Trajkovski實驗室的博士生，也是本研究的第一作者。 “我們成功地開發了人類腸道中第一個涵蓋的微生物群目錄，以及用於研究和診所的精確和有效方法。”
通過將該目錄與現有臨床數據相結合，科學家開發了一個模型，可以根據樣品中可用的細菌來預測結腸癌的存在。 “儘管我們對我們的策略充滿信心。但是結果是出色的。” Matija Tickovic熱情。 “我們的方法檢測到90％的癌症患者，這些患者接近94％的發現率，並且比所有非侵入性檢測方法都更好。”
通過更多的臨床數據結合了該模型，它將更加準確，並且與結腸外觀的準確性相吻合。它可能成為一種正常的篩查工具，並促進結腸癌和結腸癌，這將通過結腸外觀證實。但是只有在選定的患者中
應用程序的新世界
第一個診所實驗是通過與日內瓦大學（HUG）合作確定的，以確定可以更精確檢測到的癌症和傷口的持續時間。但是，該用途是結腸癌。通過研究來自同一細菌的亞物種之間的差異。現在，研究人員能夠在腸道中侵入微生物群的作用機理，從而影響人類健康。 Mirko Trajkovski總結說：“可以使用相同的方法用於開發各種疾病的非侵入診斷工具，這均取決於對微生物群的分析。”
