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CSV · lignes = échantillons · colonnes = taxons · valeurs = abondances relatives [0–1]
74 signatures validées — 5 cancers
| Taxon | Cancer | Direction | log₂FC | Prévalence (cas) |
|---|
Microbiome-Cancer AI
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Microbiome-Cancer AI est une plateforme d'analyse des signatures du microbiome intestinal associées aux cancers. Elle exploite les données de méta-analyse issues de 14 études et 2 106 patients pour identifier les biomarqueurs microbiens diagnostiques et pronostiques dans cinq types de cancers.
L'outil analyse les données de séquençage métagénomique (16S rRNA, shotgun) et identifie les dysbioses caractéristiques du cancer colorectal, du cancer gastrique, du cancer du pancréas, du carcinome hépatocellulaire et du cancer du poumon. Il intègre des modèles de machine learning entraînés sur les 14 études de notre méta-analyse (bioRxiv 2026).
Destiné aux gastro-entérologues, oncologues, microbiologistes médicaux, chercheurs en oncologie digestive et équipes de médecine de précision s'intéressant au rôle du microbiome dans la carcinogenèse.
L'outil accepte les données de séquençage 16S rRNA (amplicons V3-V4) et métagénomique shotgun. Les fichiers d'abondance taxonomique (OTU/ASV table, format BIOM ou CSV) peuvent être importés pour analyse comparative.
Les biomarqueurs présentés sont issus de notre méta-analyse publiée (14 études, 2 106 patients) avec validation croisée. Ils constituent des marqueurs d'association significatifs mais n'ont pas encore le niveau de preuve requis pour un usage diagnostique clinique officiel.
Des signatures microbiennes (notamment Akkermansia muciniphila et Faecalibacterium prausnitzii, déplétées dans les 5 cancers de notre méta-analyse) sont associées dans la littérature à une meilleure réponse aux anti-PD1/PD-L1. Cette piste n'a pas été mesurée directement dans notre étude.