Cancer Cell：从血小板入手，实现肺癌的无创检测

　　

生物通报道  液体活检已成为发现生物标志物的新方法，有望实现癌症的非侵入性检测。以往的检测大多是针对循环肿瘤细胞或循环游离DNA。近日，荷兰的研究人员开发出一种新型的肺癌诊断检测，对象是循环血小板吸附的肿瘤RNA。这项成果于8月14日发表在《Cancer Cell》上。

在肿瘤发生和癌症转移期间，血小板作为局部和全身的反应者，暴露在肿瘤介导的血小板教育之下，从而导致行为发生改变。之前的研究表明，肿瘤教育血小板（TEP）的RNA图谱可作为生物标志物，对癌症进行检测和分类。

在这项研究中，阿姆斯特丹癌症中心领导的团队利用一个名为ThromboSeq的生物标志物检测平台，检测了700多个血液样本，它们来自晚期非小细胞肺癌的患者、少数早期癌症患者以及已知未患癌症的对照群体。

研究人员在采集全血样本之后，分离出富含血小板的血浆，并利用OptiPrep密度梯度离心方法分离出血小板。然后，他们分离出血小板RNA，利用Clontech和Illumina的文库制备试剂盒进行建库，并在HiSeq 2500平台上测序。借助ThromboSeq，他们能鉴定不同的癌症类型。

ThromboSeq的群体智能算法扫描血小板中发现的大约5000种不同的RNA分子，并记录少量能指示恶性肿瘤的分子。研究人员通过筛查血液样本，以判断通过血小板来鉴定癌症的准确程度。

他们发现，ThromboSeq检测早期癌症的准确性达81%，检测晚期癌症的准确性更达88%。在匹配了患者年龄、吸烟状况以及血液保存时间的验证对照组中，这个算法的准确性高达91%。

值得一提的是，这个设备的粒子群优化（PSO）算法能够从血小板RNA的测序文库中有效选择出RNA生物标志物，表明群体智能也许有助于诊断检测的优化。这篇文章的第一作者Myron Best表示：“ThromboSeq不仅可以诊断肺癌，还有望诊断其他肿瘤类型，并实现肿瘤分层。”

研究人员认为，ThromboSeq平台实现了可靠的生物标志物选择，不会有年龄或吸烟状况等因素引入的偏向。Best及其团队将进一步优化算法，以便对未确诊的肺癌患者进行诊断。（生物通 薄荷）

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原文检索

Swarm Intelligence-Enhanced Detection of Non-Small-Cell Lung Cancer Using Tumor-Educated Platelets

Cancer Cell DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ccell.2017.07.004