一种非侵入性的循环肿瘤DNA甲基化分类方法，用于识别良性肺结节 开放获取

《Clinical Cancer Research》：A Noninvasive Circulating Tumor DNA Methylation Classifier to Identify Benign Pulmonary Nodules Open Access

　　

摘要

目的：

低剂量计算机断层扫描在评估肺结节时存在较高的假阳性率。循环肿瘤DNA（ctDNA）的甲基化是一个有前景的补充生物标志物，但其检测受到ctDNA高度片段化的限制。

实验设计：

我们开发了一种针对甲基化的单链扩增测序技术（SAMT-Seq），专门用于检测片段化的ctDNA中的甲基化。从内部队列和癌症基因组图谱数据库中鉴定出肺癌特异性甲基化标志物，并在30名早期肺癌患者的配对组织和血浆样本中进行了验证。使用最小绝对收缩选择算法（LASSO）在训练队列（n = 239）中选择了30个关键标志物。随后开发并验证了一种高斯过程分类器，在两个独立队列（n = 59和n = 207）中进行了测试。

结果：

SAMT-Seq在分析灵敏度和目标检测效率方面优于标准的Swift方法。该30个标志物的分类器在训练队列和验证队列1、2中的曲线下面积分别为0.95、0.95和0.92。值得注意的是，该分类器在不同类型的结节（实性/亚实性）、大小、吸烟状态以及原位癌中均表现出稳健的性能。通过预设阈值，该模型在验证队列1和2中的特异性分别达到了100%和92.16%，表明其在减少假阳性分类方面具有潜在的应用价值。

结论：

我们开发了一种高特异性的ctDNA甲基化分类器，可作为肺结节风险分层的实用补充工具，有望显著减少不必要的侵入性检查。目前正在进行的前瞻性诊断验证研究正在评估其临床性能。