首次！精准度直追组织样本活检！脑脊液甲基化组准确鉴别恶性颅内肿瘤

脑转移瘤（Brain Metastases，BM）、胶质母细胞瘤（Glioblastomas，GBM）以及中枢神经系统淋巴瘤（Central Nervous System Lymphomas，CNSL）是临床治疗中出现的3种主要的颅内脑肿瘤类型。

如何对3种不同的颅内肿瘤进行鉴别诊断是一个重大的临床挑战。目前对其进行鉴别诊断的主要方式是手术活检，但是这一侵入式方法对患者来说有着较高的风险性。

那么，有没有更简单易行而且准确率高的方法可以应用于临床，对这3类不同的颅内脑肿瘤进行鉴别诊断呢？

近期，Neuro-Oncology杂志上刊登了宾夕法尼亚大学研究团队的新研究成果：研究人员通过对脑脊液（Cerebrospinal Fluid，CSF）中的甲基化组进行分析建议了颅内恶性肿瘤鉴别模型，成功通过这一技术对BM、GBM以及CNSL进行了区分，模型检验精度直追样本活检。

在此前的研究中已经证实恶性脑肿瘤具有独特的、可以鉴别肿瘤来源的DNA甲基化特征，可用于脑肿瘤分类。在本次研究中，研究人员假设脑脊液是一种丰富的、可以获取脑部肿瘤ctDNA的途径，可以通过对ctDNA中的甲基组化数据进行分析从而对恶性脑肿瘤进行鉴别诊断。

首先，研究人员使用从57名BM、GBM、CNSL患者以及非肿瘤患者对照组中获取的脑脊液甲基化组数据构建了数据集，通过机器学习对样本队列数据进行分析，并进行了50次数据迭代。

最终，通过每个脑脊液甲基化组分析数据构建了对应的肿瘤类平均二项GLMnet分类器，使其可以将3种不同肿瘤类型中任意1个可以和其他两个肿瘤类型进行比较，从而进行鉴别诊断。

在数据模型中验证可以精准地对3种恶性脑肿瘤进行区分。

基于脑脊液甲基化组可以准确鉴别恶性脑肿瘤

随后，研究人员将已经公开的BM、GBM以及CNSL的167个组织样本的肿瘤甲基化组数据用作外部肿瘤数据特异性数据集，用以进一步验证分类模型的有效性和准确性。

如下图中2B所示：研究中建立的分类模型可以准确地区分并匹配组织样本活检确认的肿瘤类型。同时研究数据显示基于脑脊液的分类特征和实体瘤组织甲基化数据以及肿瘤特征有着良好的相关性。

评估基于肿瘤外组织数据的脑脊液甲基化组鉴别特征

因此，在考虑到脑脊液甲基化组数据和组织DNA甲基化谱之间的相关性后，研究人员开发出了一套基于肿瘤特异性的、优化的脑脊液鉴别诊断模型。

结果显示：优化后的脑脊液模型可以更好地对脑部肿瘤进行鉴别诊断，准确性更高。

利用肿瘤特异性的脑脊液甲基化组数据提高了分类的准确性.

研究人员表示这是第一次通过基于脑脊液的甲基化模型对3个颅内恶性脑肿瘤进行区分并且精度达到组织样本抽样鉴别诊断精度的研究，不仅患者风险明显降低，同时研究结果的有效性和特异性也得到了外部组织数据集的验证。

这一新的研究结果有望推动临床基于脑脊液的微创鉴别诊断技术，帮助临床医生预测治疗反应、识别早期复发并进行早期干预，从而有效改善致命性恶性脑肿瘤患者的预后。

参考资料：

Zuccato JA, Patil V, Mansouri S, et al. Cerebrospinal fluid methylome-based liquid biopsies for accurate malignant brain neoplasm classification. Neuro Oncol. 2022 Dec 1:noac264. doi: 10.1093/neuonc/noac264. Epub ahead of print. PMID: 36455236.

作者：甲基化 小小

——本期完——  

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