Cancer Cell | cfDNA 检测对泛癌种早期诊断的价值

探索有效的循环生物标志物用于肿瘤早期诊断已成为当前临床实践的迫切需求。人体各种组织的游离 DNA（cfDNA）存在于血液和其他体液当中，其中血液中 cfDNA 检测在多癌症早期检测（MCED）等领域的临床应用中具有巨大前景，MCED 检测可以一次性筛查多种类型肿瘤从而弥补单一癌种筛查手段的局限，对于改善肿瘤高危人群患者的传统检测模式具有重大意义。但当前针对泛肿瘤检测的可靠性生物标志物的诊断效能仍在评估验证中。

近期，来自 GRAIL 公司 Arash Jamshidi 教授研究团队在知名期刊 Cancer cell 杂志上发表了一篇名为 “Evaluation of cell-free DNA approaches for multi-cancer early detection” 的研究成果。研究者构建了唯一一个基于循环等位基因分数（cTAF）的临床检测限（LOD）来评估 cfDNA 全基因组多种检测方法，用于泛癌种早期诊断的性能比较，并证明了 cfDNA 全基因组甲基化检测是最有望用于泛肿瘤早诊的技术。

DOI：10.1016/j.ccell.2022.10.022

试验方法 

该研究共纳入 2,800 名参与者（包括 1,628 名癌症和 1,172 名非癌症患者），并随机分配到独立的训练或验证集（表 1 所示），利用多种测序方法，并基于不同 cfDNA 特征构建的 10 种不同分类器用于评估 MCED 诊断效能。

图 1：研究流程图

表 1：入组患者基线特征

主要试验结果

01  泛肿瘤检测评估

包括 10 种不同 cfDNA 特征构建的测序方法（全基因组测序、全基因组甲基化测序和靶向测序）和一个基于临床数据的分类器在训练和验证集中进行敏感性分析（表 2 所示）。结果显示：在 98% 特异度下，灵敏度最高的是全基因组甲基化分类器（训练集：39%，验证集：34%），配对去除白细胞的单核苷酸变体（SNV-WBC）分类器（训练集：36%，验证集：33%），泛特征分类器（训练集：40%，验证集：36%），可以看出：验证集中，全基因甲基化分类器在单一特征分类器中灵敏度最佳（除了低于泛特征分类器外），显著高于单核苷酸变异（SNV）（16%）和体细胞拷贝数改变（SCNA）（27%），而基于临床特征的分类器表现较差（3%）。此外，研究者还发现：所有肿瘤分类器的灵敏度随着临床癌肿瘤分期的增加而增加，训练集和验证集提供了较一致的灵敏度结果（见图 2、表 3 所示）。

表  2： 分类器分类特征

图 2：ROC 曲线评估不同分类器在肿瘤检测性能

表 3：肿瘤检测分类器在 98% 特异度的性能评估

02   临床 LOD 用于肿瘤检测

由于循环肿瘤等位基因分数（cTAF：cfDNA 中肿瘤特异性突变的相对数量的估计）与肿瘤检测性能密切相关，研究者利用检测限（LOD）的概念并创建了临床 LOD 测量，单一 MCED 临床 LOD 定义为：检测肿瘤信号的概率至少为 50% 同时在 98% 特异度下的 cTAF（需与分析 LOD 概念区分）。在肿瘤组织和 cfDNA 检测到 SNV 的患者中检测，结果显示：与肿瘤信号检测分类器的灵敏度结果相似，全基因组甲基化、SNV-WBC 和泛特征分类器提供了最低的临床 LOD，但彼此之间没有显著差异。将不同肿瘤信号检测分类器进行比较，提示临床 LOD 反映了分类器之间的敏感性表现（图 3 所示）。此外，cTAF 在不同肿瘤类型和临床分期之间存在显著差异，提示相比较于临床分期和肿瘤类型，cTAF 是分类器性能更显著的预测因子，可能更能反映肿瘤生物学行为。

图 3：临床 LOD 用于各肿瘤信号检测分类器

03  分类器肿瘤信号来源预测

研究者接下来从三种检测方法中选择一种性能最好的肿瘤信号检测特征来创建三种肿瘤信号源（CSO）分类器，并在三个 CSO 分类器联合检测样本中进行验证。结果显示：全基因组甲基化肿瘤信号来源分类器准确预测了 75%（95/127）的肿瘤样本的肿瘤信号来源，而 SCNA 和 SNV-WBC 分别准确预测了 41%（52/127）和 35%（44/127）的肿瘤样本的肿瘤信号来源，全基因组甲基化预测 CSO 准确性显著优于 SCNA（P=8×10-9）和 SNV-WBC（P=6.5×10-12）分类器（图 4 所示）。

图 4：不同分类器预测 CSO 的准确性评估

总结 

该研究作为首个基于 cfDNA 全基因组测序方法用于比较泛癌种早期检测性能的多中心研究。本研究通过比较基于不同信号特征构建的分类器用于 MCED 和 CSO，以及采用基于 cTAF 的临床 LOD 方法用于衡量分类器性能，均提示全基因组甲基化特征具有最佳的诊断效能和肿瘤溯源能力。此外，cTAF 作为更准确的衡量潜在肿瘤生物学驱动 cfDNA 肿瘤信号检测的反映指标，相比肿瘤类型以及分期具有更敏感的预测能力。总之，该研究证实使用 cfDNA 的全基因组甲基化在 MCED 测试和 CSO 预测中提供了最好的性能表现，并为后续开展靶向甲基化测试用于 MCED 提供了重要信息。

虽然 cfDNA 全基因组测序方法在泛肿瘤检测方面已经有了可喜的进步，但相关应用仍然还需要持续的研究和验证。不过，多年以来，cfDNA 在不少的单癌种检测领域已经有了不错的表现。尤其当以它为基础的表观基因组学和其他组学联用时，能够展现出显著的早检价值。

以肺癌为例，从临床角度看，绝大多数肺癌的早期临床表现为肺结节，因此，早期发现并识别恶性肺结节患者是降低肺癌死亡风险的重要预防措施。泰莱生物基于独家多组学技术成果，将 cfDNA 羟甲基化、血液中代谢物质、胸部 CT 等项目纳入基于多组学的肺结节良恶性鉴别诊断产品，构建出了多组学的融合模型。

去年 4 月，同济大学附属上海市肺科医院牵头发起了 MISSION 计划（全称：Multi-omIcs claSSIfier for pulmOnary Nodules，即基于多组学的肺结节良恶性鉴别诊断前瞻性多中心临床研究），旨在利用基于影像组学、表观基因组学、代谢组学、临床表型组学等多组学技术，针对医学影像显示肺结节的患者进行肺结节良恶性鉴别诊断，以推进早期肺癌的诊断效率并帮助肺癌患者更早实施临床诊疗，从而提升患者生存率。中国科学院大学宁波华美医院、南昌大学第一附属医院、兰州大学第一医院、遵义医学院附属医院、山东省公共卫生临床中心（原山东省胸科医院）、安徽医科大学附属第一医院等联合参与组成 MISSION 协作组。至今，MISSION协作组、武汉大学-泰莱生物生命健康大数据研究中心、泰莱生物三方共同协作，进行了该计划第一阶段的研究。

MISSION 计划拥有目前我国该领域内最大（获得病理诊断结果）规模的临床研究队列，经过分析万例临床肺结节患者胸部 CT、血液中代谢物质及 cfDNA 羟甲基化水平数据，构建出了肺结节诊断多组学融合模型，并以此转化了斐盼安®（影像组学 + 代谢组学）、斐盼康®（影像组学 + 代谢组学 + 表观基因组学）两款产品，可对肺结节良恶性鉴别提供高效、可靠的参照，针对早期肺癌临床诊疗，包括肺癌早筛、早诊、性质判定、手术决策、预后评估等任务的优化与完善可起到相当的作用。

前沿的医疗科技成果无一不在为人类健康服务，多组学作为一种全新的生物学分析方法，给临床诊疗提供了更多有效参考。目前，学界和产业界对于 cfDNA 和泛癌种早期诊断的研究还在继续，相信未来还能够构建更多对于癌症更精准的诊疗路径。

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