PNAS丨王亮团队开发幽门螺杆菌致病风险智能评估模型|pnas|幽门|王亮(南朝)|胃癌|致病

近日，华南理工大学/南方医科大学附属广东省人民医院王亮教授团队联合西澳大学、深圳大学等国内外多家单位在PNAS发表幽门螺杆菌最新研究成果，题为Risk prediction of Helicobacter pylori strains across Correa’s cascade via intelligent analysis of genome-wide SNPs。该研究构建了基于全基因组智能分析的幽门螺杆菌风险评分模型（HpRS），实现对肠型胃癌发生多阶段Correa级联中菌株致病风险的精准分层。

胃癌是全球癌症相关死亡的重要原因，而幽门螺杆菌感染是其主要致病因素，但是绝大多数感染者终生不发展为胃癌，传统毒力基因（如cagA、vacA）仅能解释部分风险差异。本项研究系统收集528株高质量幽门螺杆菌全基因组，覆盖非萎缩性胃炎（NAG）、萎缩性胃炎（AG）、肠上皮化生（IM）和胃癌（GC）四个Correa级联关键阶段。通过细菌全基因组关联分析和严格校正种群结构后筛选出与疾病进展显著相关的SNP位点，并整合机器学习算法开发出HpRS模型：在重复交叉验证中模型AUC达0.902（95%CI: 0.892–0.912）；内部验证集AUC=0.780；在两个独立外部队列（BV-BRC公共数据库和医院临床队列）中仍保持良好区分能力（AUC分别为0.871和0.843）。本项研究模型核心预测SNP并非聚集于经典毒力基因，而是广泛分布于DNA修复、翻译、中心代谢和脂质代谢等核心细胞功能基因且多位于保守结构域，提示多基因适应性进化驱动了菌株致病性差异。进一步分析显示，HpRS在不同地理谱系和FastBAPS遗传簇中均表现出稳定性能，打破了传统毒力基因分型对地理背景的依赖。该模型不仅实现了早期胃炎与不可逆晚期病变阶段的有效区分，还为AG vs NAG、GC vs IM等亚阶段提供独立预测能力。

该模型将复杂的细菌全基因组变异转变为可解读的风险评分，有望将幽门螺杆菌感染管理从经验式判断转变为基于菌株内在致癌潜力的精准医学模式，为理解幽门螺杆菌驱动的肠型胃癌进程提供了新思路，为高风险地区胃癌早筛早治提供重要辅助手段。

原文链接：https://doi.org/10.1073/pnas.2603926123

王亮教授团队围绕感染性疾病和重大慢病的流行规律、快速诊断及精准防控，系统开展人群队列构建、致病机制探索、抗菌药物设计、智能模型开发和生物标志物发现等研究。现招聘博士后，诚邀微生物学、生物信息学、生物化学、药物分析、材料科学、分子生物学或相关交叉学科背景的优秀博士毕业生加入。有意向者可投递个人简历，应聘理由请注明「应聘博士后+姓名」。

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