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【允英學術(shù)】方興未艾 | 允英攜手上海中山醫(yī)院,利用靶向甲基化測序技術(shù)精準鑒別肺癌
發(fā)布時間: 2024-6-11 10:50:59

    肺癌是最常見且致死性最高的癌癥之一,每年導致約180萬人死亡。低劑量胸部計算機斷層掃描(LDCT)篩查能夠在早期發(fā)現(xiàn)肺部腫瘤,并通過及時治療提升患者5年生存率。然而,20-50%的受檢者會報告直徑小于3厘米的肺部結(jié)節(jié),其中高達96.4%為良性結(jié)節(jié)。即使后續(xù)氣管鏡聯(lián)合刷檢或穿刺的快速現(xiàn)場評價(ROSE)積極介入輔助診斷,鑒別準確率依然有提升空間。

    針對這一臨床技術(shù)局限性,允英醫(yī)療聯(lián)合上海市中山醫(yī)院開展了聯(lián)合科研攻關(guān),充分利用極具輔助診斷價值的氣管鏡沖洗液樣本,使用允英自研的高質(zhì)量DNA提取技術(shù)DNAplus、高精準堿基轉(zhuǎn)化技術(shù)MetPro以及高深度甲基化測序技術(shù)MetSeq,通過靶向甲基化測序聯(lián)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法,成功打造了一款針對肺部惡性腫瘤的鑒別診斷模型,診斷敏感性突破98.6%,特異性達到97.8%,相比氣管鏡ROSE診斷性能提升10-20%。相關(guān)研究成果已于近期發(fā)表于Cell子刊iScience雜志上(IF=5.8,DOI:1.10.1016/j.isci.2024.110079)1,上海中山醫(yī)院呼吸科張新主任(現(xiàn)任泰康仙林鼓樓醫(yī)院呼吸內(nèi)科主任)、允英醫(yī)學CEO張道允博士與研發(fā)總監(jiān)鞏子英博士聯(lián)袂擔任文章通訊作者。

    本研究首先使用文獻薈萃分析與公共數(shù)據(jù)庫交叉驗證,共篩選出13個甲基化模式具有潛在肺癌伴隨診斷價值的基因。隨后,通過多重PCR靶向擴增富集這些基因啟動子區(qū)的CpG片段,并在118份氣管鏡沖洗液(BWF)樣本中開展了靶向NGS測序。剔除3個BWF樣本中檢測效率不佳的基因后,最終保留10個基因(總計115個CpG位點)作為檢測Panel,這些基因在肺部惡性腫瘤與良性結(jié)節(jié)患者的沖洗液中表現(xiàn)出極顯著的差異甲基化水平。


圖1. 肺部惡性腫瘤與良性結(jié)節(jié)患者BWF樣本中靶向10基因的平均甲基化水平

    在對比評估了最小絕對收縮和選擇算子(LASSO)、支持向量機(SVM)、極端梯度提升(XGBOOST)以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)四種機器學習分類器的分類準確性與穩(wěn)健性后,本研究最終選擇了由DNN算法構(gòu)建的包含11個CpG位點特征的診斷模型作為測試模型CanDo(Cancer diagnosis)。以組織病理學活檢作為診斷金標準,該模型對118名患者的診敏感性達到98.6%,特異性達到97.8%。相比之下,這些患者經(jīng)由氣管鏡ROSE診斷的敏感性為87.7%,特異性為80%。


圖2. CanDo模型與ROSE在肺部腫瘤診斷的比較

    研究進一步分析了患者吸煙史、年齡、性別以及病理亞型、病理分期等患者基線特征對CanDo模型的潛在影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn),受檢者性別、吸煙史及病理亞型、腫瘤分期對CanDo診斷評分的干擾極為有限。然而,CanDo評分不僅表現(xiàn)出與病理診斷結(jié)果的極顯著的相關(guān)性,似乎還與受檢者年齡存在一定相關(guān)性。


圖3. 不同年齡、性別、吸煙史及病理診斷患者CanDo模型得分的比較

    為了評估年齡因素對模型診斷結(jié)果產(chǎn)生的潛在影響,研究補充納入了一個嚴格控制的由33名受檢者構(gòu)成的無吸煙史、男女性別比接近1:1,惡性與良性組年齡分布無偏差的驗證隊列。結(jié)果發(fā)現(xiàn),CanDo模型表現(xiàn)依然穩(wěn)健,在該隊列中實現(xiàn)了95.5%的診斷敏感性與100%的診斷特異性,而氣管鏡ROSE的診斷敏感性與特異性分別為86.4%與81.8%,均與探索隊列差異不大。此外,CanDo還對三例難以通過氣管鏡ROSE進行診斷的復雜案例做出了準確判斷。

圖4. 驗證隊列CanDo診斷準確性

    綜上,本研究不僅證實了允英所提出的“多重PCR聯(lián)合NGS靶向甲基化測序”這一腫瘤早篩與鑒別診斷技術(shù)的可行性與轉(zhuǎn)化潛力,還提供了一種富有臨床應用價值的分子輔助診斷工具,有效緩解了與氣管鏡穿刺活檢相關(guān)的潛在風險和不適,并為患者精準分層提供了指導。
【參考文獻】

1. Yu, Z., Li, J., Deng, Y., et al. Lung tumor discrimination by deep neural network model CanDo via DNA methylation in bronchial lavage. iScience (2024). doi: 10.1016/j.isci.2024.110079.

   

    允英醫(yī)療以長三角區(qū)域為中心,輻射全中國,公司致力于打造癌癥精準診療的新型生態(tài)圈,綜合運用基因突變檢測、基因甲基化檢測、基因編輯重組等生物科技的前沿技術(shù),全方位提供從癌癥早期精準篩查、癌癥靶向用藥檢測、癌癥治療藥物研發(fā)一體化的腫瘤精準醫(yī)學解決方案。目前在上海、浙江及青海共設有三家實驗室。

    允英醫(yī)療成立至今,順利通過由國家衛(wèi)健委臨檢中心、國家病理質(zhì)控中心、美國病理學會等機構(gòu)組織的室間質(zhì)評。檢驗能力獲得了美國病理學會(College of American Pathologists,CAP)認證,腫瘤核心基因檢測試劑盒通過歐盟CE認證,獲得國家藥品監(jiān)督管理局(NMPA)注冊批準,且生產(chǎn)管理質(zhì)量體系獲國際ISO13485認證。目前允英已累計為近三十萬例腫瘤患者提供精準檢測服務,為國內(nèi)腫瘤精準醫(yī)療領(lǐng)域開拓者。同時允英秉承“嚴謹、高效”的理念,堅守分子診斷技術(shù)創(chuàng)新與應用探索,為腫瘤精準醫(yī)療與伴隨診斷領(lǐng)域的茁壯發(fā)展貢獻力量。


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