新型“液体活检”!非小细胞肺癌诊断准确率高达近90%
2017/08/17
液体活检是近年来生物医学行业非常热门的领域之一。本周发表在Cell子刊上的一项研究描述了一种新型的液体活检。这一被称为thromboSeq的检测方法能够以近90%的准确率诊断出非小细胞肺癌。研究人员相信,这一技术已经足够强大到能开始临床试验了。


液体活检是近年来生物医学行业非常热门的领域之一,主要是以患者的体液作为肿瘤活检的样本,捕捉和检测的对象包括体液中的循环肿瘤细胞(Circulating Tumor Cell,CTC)、循环肿瘤DNA(ctDNA)和外泌体(Exosome)。

8月14日,发表在Cancer Cell杂志上题为“Swarm Intelligence-Enhanced Detection of Non-Small-Cell Lung Cancer Using Tumor-Educated Platelets”的研究中,来自荷兰的研究人员设计了一种不同的液体活检途径:通过检测被循环血小板(circulating platelets)吸收的肿瘤RNA,这一被称为thromboSeq的检测方法能够以近90%的准确率诊断出非小细胞肺癌。

血小板是短期存在的血细胞,除了参与凝血,也会响应一系列的炎症事件和癌症。由于血小板细胞没有它们自己的细胞核,因此,所有在血小板中发现的RNA要么来自巨核细胞(这类细胞在骨髓中形成血小板),要么来自血小板在血液中循环时吸收的RNA。未患癌症的人的血小板与癌症患者的血小板(被称为Tumor-Educated Platelets)所含的RNA不同。


图片来源:Cancer Cell

研究人员调查了700多人的血液样本,包括被诊断为晚期非小细胞肺癌的患者、一小组早期癌症患者,以及没有已知癌症的对照组。患有多发性硬化症、慢性胰腺炎和冠状动脉疾病等疾病的患者被纳入在对照组,以确保thromboSeq检测的是癌症特异性RNA,而不是在炎症或疾病中通常遇到的RNA血小板。

研究中,thromboSeq扫描到了在血小板中发现的约5000种不同的RNA分子,不断优化它的RNA基因panel(panel of RNA genes),找到了少数能够预示肿瘤的RNA。然后,研究人员利用这一检测方法对血液样本进行了测试,以确定它诊断癌症的准确性。

结果证实,thromboSeq诊断早期癌症的准确率为81%,诊断晚期癌症的准确率为88%。在一个匹配年龄、吸烟状况和血液存储时间的验证对照组中,该算法的准确率高达91%。(In a validation control group matched for age, smoking status, and blood storage time, the algorithm yielded an accuracy up to 91%.

该研究的第一作者兼共同通讯作者Myron Best说:“尽管Tumor-Educated Platelets血液测试目前还没有提供完美的预测,但它可能会成为现有液体活检手段的补充。最终,基于液体活检的癌症检测的目的是在早期阶段检测出所有癌症。ThromboSeq可能不仅可用于肺癌诊断,也有潜力用于其它的肿瘤类型。”他相信,这一技术已经足够强大到能开始临床试验了。

Best和同事们计划利用更多的样本和测试进一步优化他们的算法,同时,他们也希望进一步理Tumor-Educated Platelets背后的生物学机制。

参考资料:

Blood biopsy test reads platelets to detect human lung cancer

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

    Blood-based liquid biopsies, including tumor-educated blood platelets (TEPs), have emerged as promising biomarker sources for non-invasive detection of cancer. Here we demonstrate that particle-swarm optimization (PSO)-enhanced algorithms enable efficient selection of RNA biomarker panels from platelet RNA-sequencing libraries (n = 779). This resulted in accurate TEP-based detection of early- and late-stage non-small-cell lung cancer (n = 518 late-stage validation cohort, accuracy, 88%; AUC, 0.94; 95% CI, 0.92–0.96; p < 0.001; n = 106 early-stage validation cohort, accuracy, 81%; AUC, 0.89; 95% CI, 0.83–0.95; p < 0.001), independent of age of the individuals, smoking habits, whole-blood storage time, and various inflammatory conditions. PSO enabled selection of gene panels to diagnose cancer from TEPs, suggesting that swarm intelligence may also benefit the optimization of diagnostics readout of other liquid biopsy biosources.

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