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凭据 Nature 杂志今天揭晓的一项研究，斯坦福大学研究人员开发了一种机械学习方式，能够实现早期肺癌患者的判别筛查。这一方式基于检测血样中的肿瘤源性 DNA（即液体活检），也就意味着对肺癌高危人群的筛查，做到了早期且无创。

传统的肺癌筛查，一样平常推荐高危群体做 CT 扫描，这种模式已被证实能削减肺癌相关殒命。不外，由于用度高、筛查项目少以及对假阳性的担忧，这种筛查的使用度并不高。纵然在美国，也仅有约 5% 相符条件的个体会通过 CT 扫描举行肺癌筛查。

而基于液体活检手艺的血液检测，是一种当前颇受欢迎的癌症新型检测方式，但大部分液体活检的适用工具，往往是癌症晚期患者，究竟这些群体的血液中比早期患者拥有更高水平的肿瘤相关 DNA 符号。

在 Nature 今天揭晓的最新论文中，来自斯坦福大学的 Maximilian Diehn 及其同事，优化了一种现有的评估循环肿瘤 DNA（ctDNA）的测序方式。

他们改善了 DNA 的提取，判定出有望作为有用疾病符号的转变。研究人员用该方式解释，只管 ctDNA 在早期肺癌患者体内水平很低，却是一个很有力的预后指标。

研究人员随后用这些数据改善了一种机械学习方式，将其用来展望血样中存在的肺癌源性 DNA。在由 104 例早期非小细胞肺癌患者和 56 例匹配对照组成的初期样本中，这种方式可以区分早期肺癌患者与风险匹配的对照；在另一个由 46 例病例和 48 例对照组成的自力验证行列中，研究人员确认了以上效果。

备受关注的液体活检

近几年，癌症液体活检的显示格外引人关注。作为体外诊断的一个分支，液体活检可以通过非侵入性取样降低检测危害，而且高效准确，性价比高。

纵然没有举行治疗，癌细胞也会在正常情形下不停盘据和殒命。当癌细胞殒命时，它们将 DNA 碎片释放到血液中，学会阅读这些信息，可以使临床医生快速、无创地监测肿瘤的存在和巨细，患者对治疗的反映以及肿瘤面临治疗时随着时间的生长转变。

现在，液体活检的检测工具有循环肿瘤细胞（CTCs），循环肿瘤 DNA（ctDNA），循环 RNA（circulating RNA）和外泌体。其中，ctDNA 因研究远景广漠，受到越来越多的关注。ctDNA（circulating tumor DNA）是游离 DNA（cell-free DNA，cfDNA）中的一类，带有特征性符号，可通过高通量测序手艺实现对它的定性、定量和追踪。

现在已发现的 ctDNA 特征性符号包罗位点突变、核小体占有率及甲基化修饰差异，可凭据这些指标的差异举行肿瘤的早期诊断、动态监测肿瘤的发生生长及疗效、耐药检测、复发风险评估和预后展望等。

美国斯坦福大学 Maximilian Diehn 教授曾示意，ctDNA 不仅可以诊断实体肿瘤，而且能够监测治疗反映以及探查细小残留病灶、靶向治疗耐药突变，可能是优选的无创肿瘤筛查方式。“这一领域令人兴奋的事宜之一是，循环肿瘤 DNA 可以应用于许多差别的临床情形。”

分子手艺与机械学习的连系

在这项最新研究中，研究人员先容了一种通过深度测序（CAPP-Seq）来剖析循环肿瘤 DNA 的方式，从而更好地实现癌症早期筛查和个性化剖析。

研究人员发现，只管早期肺癌的 ctDNA 水平很低，但在大多数患者接受治疗之前，ctDNA 就已经存在，而且它的存在具有很强的预后意义。

Maximilian Diehn 和 Ash Alizadeh 向导的团队举行了本次研究

研究人员还发现，肺癌患者游离 DNA（cfDNA）的大多数体细胞突变，反映的是克隆性造血突变（突变来自于白细胞），而且是非复发性的。与肿瘤衍生突变相比，克隆造血突变发生在较长的 cfDNA 片断上，而且缺乏与吸烟相关的突变特征。

将这些发现与其他分子特征连系起来，研究人员开发并前瞻性地验证了一种被称为 “血浆中肺癌可能性”（lung cancer likelihood in plasma, lung - clip）的机械学习算法，可以很好地将早期肺癌患者与风险匹配对照组区分开来。

血浆中肺癌可能性 (Lung-CLiP) 的原理图

研究人员示意，这种非侵入性的肺癌筛查方式，将改善的分子手艺与机械学习相连系，以检测血液样本中肺癌细胞泉源的 cfDNA 的存在，可以实现使用血浆检测出相当一部分早期肺癌。

而且差别于以往试图开发泛癌种筛查剖析的液体活检研究，研究人员这次把重点放在了非小细胞肺癌上，行使肺癌特有的特征，来降低了未被识别的混杂因素对检测效果的影响。

此外，不像以前的研究没有举行验证或使用对照行列交织验证，钙研究使用自力验证，避免了模子过分拟合导致效果过于乐观的可能。

研究人员以为，Lung-CLiP 的一个潜在应用是作为一种高风险人群的开端筛查，阳性的患者可以进一步检测确诊，这可能会增添每年举行肺癌筛查的人数，从而拯救更多的生命。

论文题目：

Integrating genomic features for noninvasive early lung cancer detection

论文摘要：

论文地址：

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

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