多机构协作：利用循环miRNA与蛋白质肿瘤标志物实现肺癌早期检测

《JTO Clinical and Research Reports》：Multi-Institutional Integration of Circulating miRNAs and Protein Tumor Markers for Early Lung Cancer Detection

　　

谢平汉|吴清阳|谢宗廷|赖鸿志|林世森|李国汉|杨圣雄|詹志峰|温志聪|陈伦哲|张培鸿|苏玉莉|郭彦良|周佩坚|洪建宇|卢彦忠|陈鸿凌|周明轩|刘嘉伟|张玉川|谢佳勋

台湾大学生物机电工程系，台湾台北市

摘要

引言

早期发现肺癌对于提高生存率至关重要。然而，此前基于循环微RNA的诊断生物标志物往往受到单一机构偏差的影响，且缺乏重复性。本研究旨在利用大规模多机构队列，识别并验证一种结合蛋白质肿瘤标志物的稳定型基于cfmiRNA的诊断特征。

方法

2024年至2025年间，在台湾的11家医院开展了多机构观察性研究。共收集了752名参与者的血浆样本，其中包括255名肺癌术前患者和497名健康对照组。为减少机构特异性影响及混杂因素，通过蒙特卡洛抽样进行稳定性筛选来识别候选cfmiRNA。随后将miRNA检测结果与已知的蛋白质标志物（CEA、CA19-9、SCC和Cyfra21-1）相结合，构建多组学分类模型。

结果

研究成功识别出一种与肿瘤进展及细胞应激相关通路有功能关联的15种miRNA诊断生物特征。在独立验证数据集中，该整合后的多组学模型的AUROC值为84%（95%置信区间：76–91）。在特异性设定为80%的情况下，该癌症检测模型的灵敏度为73%。与局部研究队列相比，多机构研究方法能够更全面地评估生物标志物的性能。

结论

我们的研究结果表明，多组学整合有助于克服机构特有的偏差，为亚洲人群的肺癌检测奠定了重要基础。