孙伟丽，刘居新，王莉莉，张秋月，王 鹏，徐晓娜，董全江，

1.大连医科大学附属青岛市市立医院中心实验室，山东 青岛 266071；2.青岛大学医学院附属青岛市市立医院检验科；3.青岛大学医学院附属青岛市市立医院中心实验室

我国最新癌症统计显示，我国胃癌新确诊病例67.9万例，与胃癌相关的死亡人数49.8万例，胃癌是仅次于肺癌、结肠癌的第三大常见癌症[1]。人体胃肠道微生态是最复杂的微生态系统之一，微生态的平衡与人类健康息息相关。胃内菌群主要由变形菌门(Proteobacteria)、厚壁菌门(Firmicutes)、拟杆菌门(Bacteroidetes)、梭杆菌门(Fusobacteria)和放线菌门(Actinobacteria)构成[2]。从慢性胃炎、肠化生到胃癌发生过程中，胃菌群发生持续变化，如生物多样性、细菌成员的富集和减少等的改变[3]。台湾的一项研究发现，C.colicanis和F.nucleatum在胃癌患者中富集，并对胃癌诊断方面表现出了68.8%的灵敏性和100%的特异性[4]，C.colicanis和F.nucleatum在结肠癌患者中也出现明显富集[5]，表明细菌可以作为癌症诊断的标准。但关于癌症进展尤其是胃癌进展相关菌群特征目前尚缺乏相关研究。

随机森林(random forest，RF)模型作为一种优化的机器学习模型，越来越多地应用于生物标志物的选择。有研究已利用RF模型成功地筛选了结直肠癌、肝癌、胰腺癌等菌群标志物[6-8]。然而应用在胃癌菌群进展相关标志物研究未见报道，因此本研究通过分析晚期胃癌(advanced gastric cancer，AGC)和早期胃癌(early gastric cancer，EGC)胃菌群的结构、组成特征差异，并利用RF模型筛选胃癌进展相关的特征性细菌，从菌群角度为协助临床判断胃癌进程，探索胃癌进展相关的分子机制研究提供新的理论依据和新路径。……