Nature:斯坦福研究团队实现了无创早期肺癌筛查

【字体: 时间:2021年09月17日 来源:medicaltrend

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  斯坦福研究团队实现无创早期肺癌筛查斯坦福研究团队实现无创早期肺癌筛查;自然:机器。。。

  机器学习又做出了贡献!斯坦福研究小组实现非侵入性早期肺癌筛查。

根据今天发表在《自然》(Nature)杂志上的一项研究,斯坦福大学(Stanford University)的研究人员开发了一种机器学习方法,可以识别和筛查早期肺癌患者。该方法基于血液样本(液体活检)中肿瘤源性DNA的检测,这意味着对肺癌高危人群的筛查是早期的、无创的。 

在传统的肺癌筛查中,CT扫描通常被推荐用于高危人群。这种模式已被证明可以减少与肺癌相关的死亡。但由于成本高、筛查项目少、存在假阳性问题等原因,此类筛查的使用率不高。即使在美国,也只有大约5%的符合条件的人会通过CT扫描进行肺癌筛查。 

基于液体活检技术的血液检测是目前流行的一种新的癌症检测方法,但液体活检的大多数适用对象往往是晚期癌症患者。毕竟,这些患者的血液含量比早期患者高。肿瘤相关基因标记。

 

Stanford research team achieves non-invasive early lung cancer screening

在《自然》杂志今天发表的最新论文中,来自斯坦福大学的Maximilian Diehn和他的同事优化了现有的评估循环肿瘤DNA (ctDNA)的测序方法。 

他们改进了DNA的提取,并确定了有望作为有效疾病标志物的变化。研究人员使用这种方法表明,尽管ctDNA在早期肺癌患者中非常低,但它是一个强有力的预后指标。 

研究人员随后利用这些数据改进了一种机器学习方法,该方法用于预测血液样本中是否存在肺癌来源的DNA。在104例早期非小细胞肺癌患者和56例匹配对照的初始样本中,该方法可以区分早期肺癌患者和风险匹配对照;在另一项由46例病例和48例对照组成的独立验证中,研究人员证实了上述结果。 

液体活检 

近年来,肿瘤液体活检的表现引起了人们的特别关注。液体活检作为体外诊断的一个分支,可以通过无创取样减少检测风险,具有高效、准确、经济的优点。 

即使没有治疗,癌细胞在正常情况下也会继续分裂和死亡。当癌细胞死亡时,它们会释放DNA片段到血液中。学会阅读这些信息可以让临床医生快速、无创地监测肿瘤的存在和大小,病人对治疗的反应,以及肿瘤面临治疗的时间。发展变化。 

目前液体活检的检测对象包括循环肿瘤细胞(circulating tumor cells, CTCs)、循环肿瘤DNA (circulating tumor DNA, ctDNA)、循环RNA (circulating RNA)和外泌体。其中,ctDNA因其广阔的研究前景而受到越来越多的关注。ctDNA (circulating tumor DNA)是一种具有特征标记物的无细胞DNA (cell-free DNA, cfDNA),可通过高通量测序技术进行定性、定量和跟踪。 

已发现的ctDNA的特征标记包括位点突变、核小体占据和甲基化修饰的差异。根据这些指标的差异,进行肿瘤的早期诊断、肿瘤发展及疗效的动态监测、耐药检测、复发风险评估及预后预测等。 

美国斯坦福大学教授Maximilian Diehn曾说,ctDNA不仅可以诊断实体肿瘤,还可以监测治疗反应,检测小残留病变,靶向治疗耐药突变。它可能是首选的非侵袭性肿瘤筛查方法。“这一领域令人兴奋的事件之一是,循环肿瘤DNA可以应用于许多不同的临床情况。” 

分子技术和机器学习的结合 

在这项最新的研究中,研究人员介绍了一种通过深度测序(CAPP-Seq)分析循环肿瘤DNA的方法,以更好地实现早期癌症筛查和个性化分析。 

研究人员发现,尽管ctDNA在早期肺癌中的水平很低,但在大多数患者接受治疗之前,ctDNA就已经存在,其存在对预后有很强的意义。

 

Stanford research team achieves non-invasive early lung cancer screening
由Maximilian Diehn和Ash Alizadeh领导的团队进行了这项研究

 

研究人员还发现,大多数肺癌患者的游离DNA (cfDNA)体细胞突变反映了克隆造血突变(来自白细胞的突变),并且是非复发性的。与肿瘤来源的突变相比,克隆造血突变发生在更长的cfDNA片段中,并且缺乏与吸烟相关的突变特征。

 结合这些发现和其他分子特征,研究人员开发并前瞻性验证了一种机器学习算法,称为“肺癌可能性在血浆,肺夹(lung cancer likelihood in plasma, lung-clip)”(肺癌可能性在血浆,肺夹),可以很好地区分早期肺癌患者和风险匹配对照组。

 

Stanford research team achieves non-invasive early lung cancer screening
血浆肺癌可能性示意图(lung - clip)

 

研究人员表示,这种非侵袭性肺癌筛查方法将改进的分子技术与机器学习相结合,检测血液样本中肺癌细胞来源的cfDNA的存在,可以通过血浆检测出相当一部分早期肺癌。 

与之前试图开发泛癌筛查分析的液体活检研究不同,这次研究人员专注于非小细胞肺癌,利用肺癌的独特特征来减少检测结果中未识别的混杂因素。的影响。 

此外,与以往的研究不进行验证或使用对照队列交叉验证不同,钙研究采用了独立验证,避免了模型过拟合导致结果过于乐观的可能性。 

研究人员认为,Lung-CLiP的一个潜在应用是作为高危人群的初步筛查。阳性患者可进一步检测和确认。这可能会增加每年肺癌筛查的数量,从而挽救更多的生命。 

论文题目: Integrating genomic features for noninvasive early lung cancer detection

论文摘要:

Stanford research team achieves non-invasive early lung cancer screening

论文:

https://doi.org/10.1038/s41586-020-2140-0

 

(来源:互联网,仅参考)



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