Güney Kore’deki Yonsei Üniversitesi öncülüğünde yürütülen yeni bir araştırmada, ağız ve bağırsak mikrobiyomları arasındaki benzerlikten yararlanan girişimsel olmayan bir kanser saptama yöntemi geliştirildi. Hakemli çalışma, 20 Ağustos 2026’da Cell Host & Microbe dergisinde çevrim içi yayımlandı.
Araştırmacılar, ağızda bulunan mikroorganizmaların bağırsakta görülme biçiminin mide ve kolorektal kanserli kişilerde sağlıklı bireylerden farklılaştığını belirledi. Bu örüntüler kullanılarak geliştirilen makine öğrenmesi modelleri, kanserli kişiler ile sağlıklı katılımcıları birbirinden ayırabildi.
507 kişiden eş zamanlı ağız ve dışkı örneği alındı
Çalışmaya Seul’deki Severance Hastanesi ile Severance Sağlık Kontrol Merkezi’nden 507 yetişkin katıldı. Araştırma grubunda 129 sağlıklı kişi, 215 metabolik hastalığı bulunan katılımcı, 77 mide kanseri hastası ve 86 kolorektal kanser hastası yer aldı.
Metabolik hastalık grubunda metabolik sendrom, hipertansiyon, kan yağlarında yükseklik ve tip 2 diyabet gibi durumları bulunan kişiler vardı. Kanser hastalarının örnekleri tedavi başlamadan önce toplandı.
Her katılımcıdan aynı dönemde ağız çalkalama sıvısı ve dışkı örneği alınarak toplam 1.010 örnek incelendi. Bakterilere ait genetik diziler analiz edildi ve aynı kişiye ait ağız ile dışkı örneklerinde ortak görülen mikrobiyal işaretler belirlendi.
Ağızdan bağırsağa geçiş için yeni bir ölçüm geliştirildi
Ekip, ortak bakteri dizilerinin dağılımını ölçmek amacıyla “ağızdan dışkıya mikrobiyal aktarım indeksi” adı verilen bir gösterge oluşturdu. Bu değer, mide ve kolorektal kanser hastalarında sağlıklı gruba göre daha yüksek bulundu.
Fark; alkol kullanımı, düzenli egzersiz ve vücut kitle indeksi gibi hem kanser riskini hem de mikrobiyomu etkileyebilecek değişkenler hesaba katıldığında da sürdü. Metabolik hastalığı bulunan katılımcılarda ise kanser gruplarındakine benzer bir artış görülmedi.
Kanserin türüne ve evresine göre farklı mikrobiyal örüntüler saptandı. Bazı sinyaller erken evre hastalarda da görüldü. Çalışmanın kesitsel tasarımı nedeniyle bu bakteriyel değişikliklerin kansere katkıda bulunup bulunmadığı veya tümörün oluşturduğu ortamın bir sonucu olup olmadığı belirlenemedi.
Modeller bağımsız hasta gruplarında sınandı
Araştırmacılar mikrobiyal verileri değerlendirmek için farklı makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerini karşılaştırdı. En istikrarlı sınıflandırma sonuçlarından biri, çok sayıda değişken arasındaki örüntüleri birlikte değerlendiren rastgele orman algoritmasıyla elde edildi.
Modeller, ilk çalışma grubunun yanı sıra yedi bağımsız uluslararası klinik gruptan alınan 1.021 örnek üzerinde de değerlendirildi. İlk analiz ve dış doğrulama verileri birlikte ele alındığında çalışma kapsamında 2.031 ağız ve dışkı örneği kullanıldı.
Dışkı örneklerine dayanan modeller farklı hasta gruplarında genel olarak daha istikrarlı sonuç verdi. Buna karşılık yalnızca ağız örnekleriyle oluşturulan modellerde de mide ve kolorektal kansere ilişkin ayırt edici sinyaller yakalandı.
Küçük karşılaştırma grubunda duyarlılık daha yüksek çıktı
Kolorektal kanserli 66 kişinin yer aldığı alt analizde, yalnızca ağız mikrobiyomu verilerini kullanan model hastaların yüzde 92,9’unu saptadı. Aynı grupta dışkıda gizli kan testinin duyarlılığı yüzde 61 olarak hesaplandı.
Bu karşılaştırma, ağız örneğine dayalı yöntemin daha fazla kanser vakasını yakalama ihtimaline işaret ediyor. Ancak alt grubun küçük olması, sonucun genel tarama toplumuna doğrudan uygulanmasını engelliyor. Duyarlılığın yüksek olması ayrıca yanlış pozitif sonuçların kabul edilebilir düzeyde olduğu anlamına tek başına gelmiyor.
Bağımsız uzman değerlendirmelerinde kolorektal kansere ilişkin bulguların mide kanseri sonuçlarından daha güçlü göründüğü belirtildi. Mide kanseri modeli dış hasta gruplarında sınandığında performansın daha değişken olduğu bildirildi.
Bakterinin gerçekten yolculuk yaptığı kanıtlanmadı
Çalışmada kullanılan 16S ribozomal RNA gen dizileme yöntemi, mikroorganizmaları belirli bir düzeye kadar sınıflandırabiliyor. Ancak ağız ve bağırsakta saptanan benzer dizilerin aynı bakteri suşuna ait olduğunu kesin olarak göstermek için daha ayrıntılı metagenomik analiz gerekiyor.
Bu nedenle geliştirilen indeks, bakterilerin ağızdan bağırsağa doğrudan göç ettiğini kanıtlamıyor. Araştırma, mikrobiyal benzerlik ile kanser arasındaki ilişkiyi ortaya koyuyor; neden-sonuç bağlantısı kurmuyor.
Katılımcıların önemli bölümünde kanser tanısı araştırma öncesinde konmuştu. Kolorektal kanser grubunda ileri evre vakaların bulunması da yöntemin henüz belirti vermeyen erken hastalığı veya kanser öncesi oluşumları toplum taramasında ne ölçüde yakalayabileceği sorusunu açık bırakıyor.
Kolonoskopinin alternatifi değil
Ağız çalkalama örneği kolay alınması, dışkı toplamayı gerektirmemesi ve tekrar edilebilir olması nedeniyle gelecekte taramaya katılımı kolaylaştırabilir. Yöntem doğrulanırsa, ileri incelemeye öncelikle yönlendirilmesi gereken kişilerin belirlenmesinde mevcut testleri tamamlayan bir araç olarak değerlendirilebilir.
Ancak ortada klinik kullanıma sunulmuş veya düzenleyici kurumlarca onaylanmış bir tükürük testi bulunmuyor. Çalışma sonuçları, ağız mikrobiyomu analizinin kolonoskopi, üst gastrointestinal endoskopi ya da mevcut dışkı testlerinin yerine kullanılmasını desteklemiyor.
Araştırma ekibi, modeli henüz kanser tanısı almamış gerçek tarama gruplarında ileriye dönük olarak sınamayı ve daha yüksek çözünürlüklü metagenomik dizileme kullanmayı planlıyor. Klinik uygulama kararı için yöntemin erken evre hastalıktaki başarısının, yanlış pozitif oranının ve farklı toplumlarda tekrarlanabilirliğinin belirlenmesi gerekecek.
KAYNAKLAR
• Cell Host & Microbe – Ağızdan bağırsağa mikrobiyal aktarım örüntüleriyle gastrointestinal kanserlerin girişimsel olmayan tanısına ilişkin araştırma, 20 Ağustos 2026
• Kore Ulusal Araştırma Vakfı – Mide ve kolorektal kanserlerin ağız çalkalama örneğiyle saptanmasına ilişkin araştırma açıklaması, 21 Ağustos 2026
• Yonsei Üniversitesi – Ağız ve bağırsak mikrobiyomu örüntülerine dayalı kanser sınıflandırma çalışması
• İspanya Bilim Medya Merkezi – Bağımsız uzmanların araştırmanın klinik değeri ve sınırlılıklarına ilişkin değerlendirmeleri, 20 Ağustos 2026
