ca88生物最新效果：开发甲基化标记物辅助肺结节良恶性判别诊断

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克日，上海交通大学医学院隶属上海胸科医院孙加源教授团队，复旦大学上海癌症中心李媛教授团队团结ca88生物，通过周全剖析肺良恶性结节的DNA甲基化谱，发明能够区别这两类结节的差别性DNA甲基化区域，并开发了一种基于甲基化靶向测序手艺的新型肺结节诊断工具LUNG-TRAC。相关研究效果以“Non-invasive diagnosis of pulmonary nodules by circulating tumor DNA methylation: A prospective multicenter study”为题，在线揭晓于聚焦呼吸系统癌症的国际期刊Lung Cancer（IF 4.5)^[1]。

低剂量盘算机断层扫描（LDCT）对早期恶性肺结节具有高迅速度，因此普遍用于检测早期肺癌。但LDCT也有很高的假阳性率，例如的国家肺癌筛查试验（NLST）研究发明LDCT对良性肺结节的假阳性率可以高达96.4%^[2]，导致了一定命目的不须要的手术治疗。因此，临床上有须要对LDCT检测到的结节举行进一步的恶性危害展望和分层，用于辅助后续的医疗决议（手术或随访）。现在临床上已经开发的几种非侵入性肺结节恶性危害展望和分层模子，如Mayo诊所模子（Mayo模子）^[3]和退伍武士治理局模子（VA模子）^[4]等，在验证研究中的准确性尚有不小的刷新空间。因此，在临床实践中引入更准确的肺结节危害展望和分层手艺将有助于镌汰太过诊断，降低相关的医疗肩负。

「研究亮点」

1.通过对肺癌组织样本和良性肺结节病变组织样本举行全基因组甲基化测序，自主发明了大宗可以区别这两种差别肺结节的差别化DNA甲基化区域（DMR），并以这些区域为标记物，建设DNA甲基化靶向测序panel，用于检测外周血游离DNA（cfDNA）中这些标记物的甲基化水平。

2. 基于上海胸科医院单中心行列，建设和验证无创的肺结节危害分层模子LUNG-TRAC。该模子在坚持对恶性肺结节诊断的较高迅速度的条件下，显著提高了诊断的特异性，镌汰良性肺结节被误诊为肺癌的几率。

3. 举行LUNG-TRAC单中心和多中心单盲性能验证，证实该模子坚持了对良性肺结节的高特异性，能够镌汰不须要的手术干预，并且总体性能显著优于Mayo和VA模子。

「研究要领」

该研究共包括四个阶段（图1）：标记物的发明与优化，LUNG-TRAC模子构建与验证，单中心和多中心单盲测试（图1）。第一阶段：标记物的发明与优化。首先，使用RRBS手艺，对肺癌组织和良性肺结节组织举行全基因组甲基化举行测序和剖析，发明能够区分良性和恶性肺结节的DMR，并选取其中80个与其他泉源的甲基化标记物一起作为标记物，被开发为甲基化靶向测序panel。第二阶段：训练并验证LUNG-TRAC模子。使用上述panel，对183例来自上海胸科医院的良性或恶性肺结节患者的cfDNA举行检测，并凭证panel中标记物在两类cfDNA中甲基化水平的差别训练肺结节危害展望和分层模子LUNG-TRAC，并在一个62名患者行列中举行了验证，并与Mayo和VA危害分层模子较量性能。第三阶段：单中心测试LUNG-TRAC性能。使用LUNG-TRAC对61例来自上海胸科医院的自力肺结节患者行列的cfDNA举行检测并以单盲方法展望这些结节的良恶性，并继续与Mayo和VA危害模子较量性能。第四阶段：多中心测试LUNG-TRAC性能。使用LUNG-TRAC对95例来自4家差别的医院的肺结节患者行列的cfDNA举行检测，并以单盲方法展望良恶性。

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图1：研究流程概述

「研究效果」

1.发明能够区分良性和恶性肺结节组织的DMR

使用RRBS手艺，对30例肺癌组织和24例良性肺结节组织举行全基因组甲基化举行测序。并在多次实验后，选定PDR（Proportion of Discordant Reads）作为权衡甲基化水平和模子的定量指标，对这些肺结节组织的甲基化图片举行剖析和较量，从中发明了近7000个能够区分良性和恶性肺结节的DMR。进一步选出其中80个高置信度的DMR，与其他泉源的甲基化标记物一起组成760个标记物，用于开发肺结节危害展望和分层的甲基化靶向测序panel。

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图2：（A）无监视聚类剖析和（B）主因素剖析均显示从RRBS数据中选出的80个DMR能将良性结节、腺癌（ADC）和鳞状细胞癌（SCC）组织清晰地疏散。

2.LUNG-TRAC模子训练、验证和单中心测试效果显示其具有较好的泛化性能

306个来自上海胸科医院的肺结节病例用于危害分层模子开发。肺结节的径长规模为5-30毫米。这些患者被随机分为三个行列：训练集（N=183）、验证集（N=62）和单中心测试集（N=61）。各荟萃成员的组私见图1，注重每个荟萃中不但包括病理确诊的早期肺癌（原位癌至IB期，简写为PMal）和良性肺结节（简写为PBe），还包括凭证临床指标、专家会诊和恒久随访效果诊断的恶性肺结节（简写为CMal）和良性肺结节（简写为CBe）。

首先使用甲基化靶向测序panel检测训练集患者（39个CBe、20个PBe、37个CMal和87个PMal）的cfDNA样本，并确定所有标记物的PDR值，并探索了多种建模要领中它们的分类能力，最终确定使用逻辑回归（logistic regression，简称LR）要领建设肺结节恶性危害展望和分层模子。在测试了差别的LR阈值和建模参数组合后，并测试了每种组合训练出来的模子后，对训练集样本具有最高分类准确性的模子（AUC=0.973，迅速度=94.4%，特异性=88.1%）被选定用于后续验证和测试，并命名为LUNG-TRAC。

LUNG-TRAC的良恶性肺结节展望性能首先在一个自力的62个血浆样本行列（12个CBe，7个PBe，8个CMal和35个PMal）举行了验证，其AUC值为0.810（迅速度=74.4%，特异性=73.7%）（图3）。随后使用另一个自力的包括61个血浆样本（12个CBe，9个PBe，5个CMal和35个PMal）的行列对LUNG-TRAC举行了单盲测试，其AUC值0.815（迅速度=67.5%，特异性=76.2%）�？杉鸏UNG-TRAC在验证集和单中心测试集中显示出稳固的性能，其对肺结节良恶性的展望迅速度和特异性较为一致，提醒该模子有较好的泛化能力。

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图3：（A）LUNG-TRAC模子在训练集、验证集和单中心测试集中对肺结节cfDNA样本良恶性展望效果的ROC曲线和AUC值（B）LUNG-TRAC模子对训练集、验证集和单中心测试集中良性肺结节和肺癌患者cfDNA样本的恶性水平展望值的漫衍情形，和良性-恶性结节样本之间分值差别的显著性。

3.多中心测试证实LUNG-TRAC模子对良性肺结节样本具有较高的特异性

为了进一步评估LUNG-TRAC的准确性和稳固性，LUNG-TRAC对来自四家医院（上海胸科医院、无锡第二人民医院、浙江大学医学院隶属邵逸夫医院和河南省人民医院）的由95名肺结节患者（12个CBe、14个PBe、3个CMal和66个PMal）组成的前瞻性行枚举行了盲测。这次测试中，LUNG-TRAC对肺结节良恶性展望的AUC值为 0.761（迅速度=50.7%，特异性=80.8%）（图4），这与验证和单中心测试的效果一致（AUC划分为0.810和0.815）。主要的是，LUNG-TRAC在多中心测试中坚持了高特异性（80.8%），与验证集和单中心测试集的体现很是一致（特异性划分为73.7%和76.2%），证实了该模子对良性结节具有较好的特异性，能够有用地镌汰将良性结节误诊为恶性的爆发。

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图4：（A）LUNG-TRAC模子在多中心测试集中对肺结节cfDNA样本良恶性展望效果的的ROC曲线和AUC值（B）LUNG-TRAC模子对多中心测试集中良性肺结节和肺癌患者cfDNA样本的恶性水平展望值的漫衍情形，和良性-恶性结节样本之间分值差别的显著性。

4.LUNG-TRAC对肺结节恶性危害展望和分层的性能显著由于Mayo和VA模子

Mayo模子和VA模子均使用临床信息和放射学特征，如年岁、吸烟史、结节巨细、位置和形状，作为模子参数来量化肺结节恶性危害。其功效与LUNG-TRAC基内情同。

在本研究中，Mayo模子和VA模子在验证集中的AUC划分为0.564（迅速度=47.6%，特异性=57.9%）和0.539（迅速度=33.3%和特异性=63.2%，图5B）。在单中心测试中，Mayo模子和VA模子的体现与验证集相似，划分为AUC 0.588（迅速度=59.0%，特异性=73.7%）和0.554（迅速度=38.5%，特异性=78.9%）（图5C）。因此，与LUNG-TRAC相比，Mayo模子和VA模子在验证和单中心测试中的AUC得分显著较低，提醒LUNA-TRAC的总体性能显著由于这两个常用的肺结节恶性危害分层模子。

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图5：LUNG-TRAC、Mayo、VA和前三者合并建设的模子（Combined）在（A）验证集，（B）单中心测试集和（C）多中心测试集中对肺结节cfDNA样本良恶性展望效果的ROC曲线和AUC值。（D）合并模子对训练集、验证集和单中心测试集中良性肺结节和肺癌患者cfDNA样本的恶性水平展望值的漫衍情形，和良性-恶性结节样本之间分值差别的显著性。

「结语」

LUNG-TRAC肺结节恶性危害展望和分层模子经由了包括使用前瞻性行列的多中心测试在内的多轮验证和测试后，证实晰具有较高的特异性同时坚持较好的迅速度。因此该模子能够资助临床医生镌汰对良性结节患者的不须要的干预，特殊是镌汰对肺结节患者生涯质量爆发倒运影响的侵入性手术，同时发明并实时治疗恶性或高危害肺结节病例，从而从整体上改善所有肺结节患者的临床效果，更有用地使用现有临床资源。

「参考文献」

[1] Y. Li et al., "Non-invasive diagnosis of pulmonary nodules by circulating tumor DNA methylation: A prospective multicenter study," Lung Cancer, vol. 195, p. 107930, Sep 2024.

[2] T. National Lung Screening Trial Research et al., "Reduced lung-cancer mortality with low-dose computed tomographic screening," N Engl J Med, vol. 365, no. 5, pp. 395-409, Aug 4 2011.

[3] S. J. Swensen, M. D. Silverstein, D. M. Ilstrup, C. D. Schleck, and E. S. Edell, "The probability of malignancy in solitary pulmonary nodules. Application to small radiologically indeterminate nodules," Arch Intern Med, vol. 157, no. 8, pp. 849-55, Apr 28 1997.

[4] M. K. Gould et al., "Recent Trends in the Identification of Incidental Pulmonary Nodules," Am J Respir Crit Care Med, vol. 192, no. 10, pp. 1208-14, Nov 15 2015.

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