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06-18
癌症早期诊断是大幅提高癌症患者生存率的有效手段。
当地时间3月30日，英美多家知名癌症研究机构在欧洲癌症学会官方期刊《Annals of Oncology》上联合在线发表了题为《Sensitive and Specific multi-cancer detectors and parking usingmethylation signatures in cell》的在线论文。
医学肿瘤学。
-游离DNA（使用游离DNA中的甲基化标记进行灵敏、特异性的多种癌症检测和定位）。
研究人员开发了一种针对癌症的血液测试，可以一次性准确检测出 50 多种癌症类型，并在患者出现任何临床症状之前识别出癌症病变。
该方法的假阳性率为0.7%，这意味着它对早期癌症的误检率低于1%，该测试最终可能会用于国家癌症筛查计划。
雷锋网获悉，研究人员主要来自美国肿瘤研究所、梅奥诊所、??达纳法伯癌症研究所、格利克曼泌尿和肾脏研究所、英国弗朗西斯·克里克研究所以及伦敦大学学院癌症研究生院。
关注癌症早期诊断的人经常谈论癌症。
一方面，我们无法完全了解癌症的成因。
另一方面，癌症不仅给患者带来身体痛苦、精神和经济负担，癌症患者的生存率也一直很低。
目前，根据肿瘤的不同部位和性质，癌症的常规诊断主要包括临床表现和体征的综合分析、实验室检查、影像学和细胞病理学检查。
在此基础上，医生将进一步了解肿瘤的范围和程度，以便制定治疗方案和评估预后。
不幸的是，在大多数情况下，癌症被诊断时已处于晚期。
这是因为癌症的发病一般比较隐匿，大多数癌症在早期并没有典型的症状。
体重减轻、低烧、疲劳等可能是癌症的早期症状，很容易被医生和患者忽视。
因此，癌症早期诊断虽然是小概率事件，但却成为“特效治疗”。
世界卫生组织给出了权威结论：癌症如果能及早发现，治愈率可达80%。
2020年10月，英国癌症研究中心宣布与剑桥大学、伦敦大学学院、斯坦福大学等机构成立国际早期癌症检测联盟，旨在开发新方法和技术，提高早期癌症诊断能力，改善患者的癌症早期诊断能力。
生存。
速度。
该联盟表示将在多方面开展科研合作，包括开发新型成像技术和医疗机器人。
事实上，血芯片检测、基因检测、纳米检测、TTM、PET CT等一系列方法已被用于癌症的早期诊断。
然而，目前仍缺乏异质性较强的理想早期诊断方法——肿瘤异质性主要是指肿瘤突变信息在身体不同部位可能存在差异，有时甚至存在肿瘤细胞突变信息在体内的差异。
同一个肿瘤。
在此基础上，“液体活检”应运而生。
液体活检和cfDNA 说起组织活检，很多人可能都比较熟悉。
通过切割、夹紧或穿刺等方式将患者体内的病变组织取出，进行病理检查，大多数情况下可以做出明确的组织病理学诊断。
那么什么是液体活检呢？所谓液体活检是指以患者的体液为样本进行检测，以获取相关疾病的信息。
其中体液包括血液、尿液、唾液甚至脑脊液，可以检测肺癌、前列腺癌、头颈癌和中枢神经系统肿瘤疾病。
雷锋网获悉，液体活检技术被《麻省理工科技评论》评为年度十大突破技术之一。
与传统的组织活检相比，液体活检具有明显的优势：副作用小、无创、采样重复性好：传统活检对患者身体要求较高，可能会引起并发症；无需影像学支持：传统活检通常依靠影像学（CT、MRI、超声等）支持，发现并定位肿瘤的准确大小和位置后即可进行穿刺；有效应对肿瘤异质性：传统活检样本中可能会丢失一些肿瘤信息。
事实上，大多数人可能都听说过的无创DNA产前检测（NIPT）也是液体活检的一种。
它只需要孕妇的静脉血，就能更有效地检测新一代母亲外周血中的胎儿游离DNA。
进行胎儿染色体检测，或获取有关胎儿疾病（如唐氏综合症）的信息。
不难看出，无创DNA产前检测所采用的方法是游离DNA（cfDNA，cell-free DNA）检测。
值得一提的是，cfDNA检测也是一种非常有效的癌症检测方法。
具体原理是：健康人血浆中的cfDNA来自于凋亡细胞，而不是坏死细胞，而癌症患者血浆中的cfDNA-DNA不仅来自于凋亡细胞，还来自于肿瘤细胞主动释放的DNA以及肿瘤细胞坏死和溶解释放的DNA。
据了解，cfDNA通常是肿瘤将DNA释放到血液中时形成的，但由于体内其他类型的细胞也可能形成cfDNA，因此会对癌症检测造成一定的干扰。
癌症早期误诊率低于1%。
针对这一问题，上述研究团队聚焦于cfDNA的甲基化水平，旨在检测和定位多种处于不同阶段且异质性较强的癌症类型——DNA甲基化是DNA化学修饰的一种形式，可以改变遗传基因。
表达而不改变DNA序列。
DNA甲基化通常会抑制基因表达。
DNA甲基化异常以及由此产生的基因表达变化将促进肿瘤生长。
因此，分析cfDNA甲基化有利于癌症的检测和定位。
具体来说，研究团队将患有癌症（超过50种癌症）和非癌症的参与者分为训练组和对照组，并对参与者的血浆cfDNA进行亚硫酸氢盐测序。
该测试针对人类基因组中 10,000 个甲基化位点中的大约 10,000 个。
通过抽取参与者的血液，研究小组能够识别 50 多种癌症、其阶段以及癌症起源的组织。
从未患癌症（下图上半部分）和患有癌症（下图下半部分）的血液样本中分离出 cfDNA，并通过靶向甲基化测序进行分析。
随后，研究团队将识别甲基化（红色部分）或非甲基化（蓝色部分）的测序结果作为输入变量，输入到机器学习模型中进行具体识别。
雷锋网获悉，本研究使用的机器学习模型是基于cfDNA癌症和非癌症信号甲基化数据库进行训练的。
该数据库被认为是全球最大的甲基化数据库，由美国癌症早期筛查公司GRAIL提供。
事实上，GRAIL首席执行官Hans Bishop也曾表示：GRAIL处于癌症早期检测变革的前沿，我们将通过启动首个介入研究将泛癌检测融入临床实践。
我们正在与领先的医疗保健系统合作，以获得对多种癌症早期检测的临床应用的重要见解。
研究结果显示：异质性为99.3%[95%置信区间：98.3%-99.8%；假阳性率0.7%]；在 12 种最致命的癌症类型（肛门、膀胱、结肠/直肠、食道、胃癌、头颈、肝/胆管、肺癌、卵巢、胰腺）中，I-III 期真阳性率为 67.3%（置信区间：60.7） %-73.3%);在50多种癌症类型中，第一阶段真阳性率为18%（置信区间：13%-25%），第二阶段为43%（置信区间：35%-51%），第三阶段为81%（置信区间：区间：73%-87%），第四阶段为18%（置信区间：13%-25%）。
阶段为 93%（置信区间：87%-96%）。
可见，这项研究在原有的癌症早期筛查方法上取得了新的突破。
正如《肿瘤学年鉴》主编Fabrice André教授所说：这项研究具有里程碑意义，为开发易于实施的筛查工具开创了先例。
及早发现 50% 以上的癌症每年可以挽救全世界数百万人的生命。
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