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肿瘤微生物组学《自然》重要论文撤稿 精选

已有 2362 次阅读 2024-6-28 07:36 |系统分类:海外观察

肿瘤微生物组学《自然》重要论文撤稿

一篇声称发现了与不同人类癌症相关的特定微生物特征的高影响力论文,在期刊编辑发现其结论缺乏支持后被撤回。

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Journal retracts influential cancer microbiome paper | Science | AAAS

该研究使用机器学习算法来检测人体中特定的常驻微生物与癌症的存在和类型之间的关联,有时准确度接近100%。这篇于2020年发表在《自然》杂志上的工作引发了其他团队的多项后续研究,以及一家公司将这些结果转化为早期癌症诊断工具。但在批评者指出论文方法的错误后,这些发现受到了审查,导致该期刊首先在2024年发表了一份编辑说明,并最终在今天撤销了该论文。

 

《自然》杂志的撤稿通知声明:“对提出的问题和作者回应的专家级同行评审确认,文章的一些发现受到影响,相应的结论不再受到支持。”所有作者都同意这一决定。

加利福尼亚大学圣地亚哥分校的微生物学家、微生物组研究的领导者罗布·奈特(Rob Knight)通过电子邮件告诉ScienceInsider:“我们的研究团队相信,原始2020年《自然》手稿关于微生物组能够区分肿瘤类型的主要结论是正确的。我们期待在未来的研究中用改进的方法和更全面的数据集进一步证明这一观点。”

这次撤稿已经对其他研究产生了连锁反应。国家癌症研究所的研究员埃坦·鲁品(Eytan Ruppin),他在2022年的一项《自然通讯》研究中使用了2020年论文的数据集,去年表示他将等待看看指控如何发展。他现在告诉ScienceInsider,现在是他的团队采取行动的“合适时机”。“我打算联系期刊并与他们讨论两个基本选项——用纠正过的数据重新分析,或撤回我们的作品。”

 

2020年的《自然》研究中,奈特和同事们将癌症患者的血液和组织样本中的DNA数据库,以及一些非癌症患者的样本,与大多数已知的微生物DNA数据库进行了比较。使用机器学习算法,研究人员开发了理论上可以从血液样本预测癌症存在及其类型的计算机模型。

2019年,奈特和论文的第一作者格雷格·塞皮奇-普尔(Greg Sepich-Poore)共同创立了一家公司Micronoma,以商业化这项研究。Micronoma筹集了数百万美元的资金,并开发了一种实验性的肺癌血液测试,希望将其推进到临床研究中——去年,该测试获得了美国食品和药物管理局的“突破性设备”指定,使其获得了优先审核权。

然而,英国研究人员注意到了《自然》杂志论文发现中的异常之处。例如,奈特的团队将海藻细菌列为膀胱癌的指示性微生物——这是分析可能存在问题的一个迹象。去年发布的一篇预印本(现已发表在mBio上),英国研究人员和约翰斯·霍普金斯大学的计算生物学家史蒂文·萨尔茨伯格(Steven Salzberg)进一步详细说明了“重大的数据分析错误”。

据他们所说,奈特的团队未能正确过滤掉他们的癌症组织数据中的人类DNA,导致数百万个人类序列被错误地识别为微生物。团队分析中的一个独立计算错误无意中在数据中生成了幻影模式——导致在没有的情况下出现癌症和微生物之间的明显关联,萨尔茨伯格和同事写道。

当时,奈特和同事们拒绝了这些批评,他们认为这些批评并没有从根本上改变论文的结论。但在二月份,《自然》杂志在该文章上添加了一个注释,声明“这篇文章所呈现的数据和结论引起了关注”。在考虑了作者的额外回应之后——包括一篇重新分析了2020年论文部分数据的单独期刊文章——做出了撤稿的决定。

 

萨尔茨伯格表示他对这一决定感到满意。“一旦我意识到论文中的问题,我真的觉得唯一的适当回应就是撤回。”其他研究人员也做出了积极的反应。“看到关注被采纳,作者们同意撤稿,这让人安心,”未参与这项工作的诺丁汉特伦特大学的生物信息学家和微生物学家莱斯利·霍伊尔斯说。

建立在这些发现上的技术的命运不确定。2023年,当时的Micronoma总裁兼首席执行官桑德琳·米勒-蒙哥马利告诉ScienceInsider,公司的产品没有受到影响,Micronoma已经生成了“一个独立的专有微生物数据库”。然而,自去年以来,该公司没有在其网站上发布新闻,蒙哥马利-米勒去年秋天辞职。她的继任者埃迪·亚当斯上个月在社交媒体上发布说,Micronoma正在“出售大量科学设备”,作为“实验室设备清仓”的一部分。亚当斯和公司都没有回应置评请求。

 

研究人员强调,这次撤稿并不否定整个癌症微生物组的研究。“这个结果既不应该让反对者得意,也不应该让肿瘤微生物组的支持者沮丧,”西达赛奈医疗中心的微生物组科学家伊万·武伊科维奇-齐金说。

不过,霍伊尔斯建议,这是一个关于过于不加批判地接受使用这些复杂方法的研究的警示故事。“随着我们对不同生物信息学工具和机器学习方法局限性的理解不断深化,微生物组社区需要对研究产出持开放态度进行重新评估,”她说。



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