Cancer Cell 血小板 RNA 测序有望用于泛肿瘤早筛

  通过血小板 RNA 检测使基于外周血样本的癌症检测和肿瘤起源识别成为可能。

  液体活检作为一种无创动态检测的新型技术，在肿瘤临床诊疗中发挥逐渐重要的作用。外周血中可以被检测到循环肿瘤细胞（CTC），循环游离 DNA（cfDNA），循环肿瘤 DNA（ctDNA），循环游离 RNA（cfRNA）以及肿瘤诱导血小板（TEPs）等。其中 cfDNA 作为应用最为广泛的标志物，在肿瘤早期诊断、治疗评估、预后和复发监测等方面潜力巨大，然而在临床应用中任旧存在一些局限性需改善与突破。有研究证明，血小板和肿瘤的进展和转移方面具有相关性。血小板大量存在于血液中，容易分离，且含有巨核细胞衍生的 mRNA 前体，刺激后可以剪接成为成熟的 mRNA 并翻译成数千种不同的蛋白质，同时血小板还可以隔离（突变的）肿瘤来源的 RNA。此外，针对现有研究已证实 TEP 衍生的 RNA 谱具有肿瘤早期诊断的潜力。

  利用迭代建模评估和优化泛癌症算法所需的肿瘤样本量（流程见图 1 所示）。研究共纳入 2400 多名包含所有年龄段，无症状对照（ACS），有症状对照（SC），包括：如心血管疾病，良性肿块或炎症性疾病以及包括 18 种不同的肿瘤类型，根据 RNA 测序后严格质控，纳入 2351 个样本做分析（包含肿瘤样本：1628，ACS 样本：390，SC 样本：333）。最后经过 thromboSeq 泛癌种算法建模和训练后，整个数据集分为训练队列（n = 391）和评估队列（n = 385）用于开发泛癌种检测，剩余 1575 样本做验证（肿瘤样本：1096，ACS 样本：146，SC 样本：333）。

  图 1：thromboSeq 泛癌种算法评估训练所需肿瘤样本量的迭代建模

  首先，研究者通过训练过程生成了 493 个泛癌血小板 RNA 生物标志物 panel（训练队列：曲线% 可信区间（CI）：0.88-0.94，n=391；评估队列：AUC：0.87，95% CI：0.84-0.91，n=385）。随后在验证队列中进行算法验证，结果显示：AUC：0.91，ACS 对照组的特异性为 99%，总敏感性为 64%，在不同肿瘤分期的检测准确率不同，I 期检测准确性为 46%，IV 期准确性（72%）最佳。但在 SC 个体（n=333）检测中，thromboSeq 算法检测的特异度下降至 78%，表明 SC 个体的纳入分析，算法可能会引起具有潜在疾病的患者的假阳性检测结果增加，从而使检测准确性降低（结果见图 2 所示）。

  随后，研究者对验证队列中的癌症样本和对照样本的样本供应研究所亚组分析表明了该算法具有对于泛癌种检测的普遍性（图 3 所示）。

  下一步，研究者试图在 TEP RNA 图谱中鉴定肿瘤类型特异性图谱，以便确定肿瘤原发部位。为了构建能够同时区分多个癌种的算法，研究者共纳入了肿瘤类型包括：非小细胞肺癌（n=522）、卵巢癌（n=144）、胶质瘤（n=132）、胰腺癌（n=126）和头颈癌（n=101，总共 1025 个癌症样本）。采用 5 折交叉验证的方法，将 80% 的样本分配到一个训练和评估队列中，其余 20% 的样本用于验证目的。最后生成了总共由 93 个 RNA 的生物标记物 panel，该算法产生了最优的交叉验证结果，总体准确率为 85%。同时针对 5 类肿瘤类型中每个肿瘤分期的检测中，肿瘤起源 thromboSeq 算法在所有晚期肿瘤中检测的准确性最佳（I-III 期检测准确性为 75%，IV 期为 89%）（结果见图 4 所示）。此外，有必要注意一下的是，针对在肿瘤起源的 93 个 RNA 生物标记物 panel 与泛肿瘤检测的 493 个 RNA 生物标记物 panel 之间只有很小的重叠（10 个 RNA）。综上根据结果得出，基于血小板 RNA 算法可拿来确定原发性肿瘤发生部位。

  最后，研究者探究了 TEP RNA 图谱在原发脑肿瘤（即胶质瘤）和有脑转移的原发肿瘤之间的关系。结果发现，有脑转移的患者与无脑转移的患者相比，胶质瘤的分类得分平均更高（p=0.04）。研究者进一步纳入了包含脑胶质瘤患者、脑转移患者和多癌种合并远处转移患者的差异 RNA 水平进行组间方差分析，结果显示：总共有 1322 个 RNA 在每种条件下显示 RNA 水平逐渐增加或降低，经过群体优化，该 RNA 图谱后续分层聚类显示起源于大脑的癌症样本与起源于脑外的样本之间有区别，以及存在脑转移的样本在两者之间呈弥漫性聚集（P0.0001）（结果见图 5 所示）。上述根据结果得出：对于脑转移瘤，血小板 RNA 图谱可能同时受到原发肿瘤和转移瘤的影响。

  通过血小板 RNA 检测使基于外周血样本的癌症检测和肿瘤起源识别成为可能。本研究基于 TEP RNA 的血液检测，利用算法检测能够识别出多达 18 种癌症类型，且具有较高的检测准确性。但泛癌种算法的持续优化仍一定要通过不断扩充血小板 RNA 样本量做验证；由于非癌症有症状对照组中的高假阳性率结果，使得算法的运用人群和领域受限。此外，还需要仔细考虑包括患者临床信息在内的多方面混杂因素的影响，需通过大样本、以人群为目标的泛癌种检测的前瞻性临床试验进行外部验证。总之，血小板 RNA 的检测可用于补充其他液体活检手段用于泛癌种的早期检测，为泛癌种早检技术的研究和应用奠定基础。

  癌症是严重威胁到人类健康的重大卫生问题。《“健康中国 2030” 规划纲要》中，也对癌症防治树立了明确的目标，除了民众的日常保养外，早筛查、早诊断、早治疗是最主要的有效手段，将有效提升癌症的治疗效率，提升患者的生存质量和生存率。得益于过去二十年间医学界对癌症相关研究的深入，已有前沿的技术可以帮助我们通过液体活检的方式，结合人工智能技术，实现以无痛、非侵入性的方式来进行泛肿瘤早期筛查及肿瘤单病种诊断。

  安安盼®是泰莱生物基于独家的多组学技术成果研发的一款泛肿瘤普早筛产品，结合独家的生物纳米材料和专有的人工智能技术，能够从小管血液中精准抓取极微量的肿瘤代谢物。仅需 4mL 外周血样，即可对我国高发病或高死亡的 14 大恶性肿瘤（肺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌、前列腺癌、乳腺癌、食管癌、血液肿瘤、甲状腺癌、脑瘤、胰腺癌、鼻咽癌、嗜铬细胞瘤、卵巢癌）进行一一溯源定位的早期罹患风险预警。基于该泛肿瘤普早筛技术的多项研究成果也已被ESMO、CSCO、ASCO、SGO、Nature Communications等多个国际权威学术大会和重要期刊收录刊载。同时，安安盼®因其无痛和非侵入性的优势，可广泛适用于大众人群。截至目前，已实现真实世界十万人规模的泛癌种筛查。

  除此之外，泰莱生物在单癌种辅助诊断方面也有相当的成果。去年，泰莱生物与同济大学附属上海市肺科医院共同牵头发起了 MISSION 计划（全称：Multi-omIcs claSSIfier for pulmOnaryNodules，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），四川大学华西医院、山东省胸科医院等数十所三甲医院联合参与，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。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，将对优化与完善早期肺癌临床诊疗起到重要的辅助作用。

  在人工智能技术的推动下，液体活检技术在泛癌种检测和肿瘤单病种诊断等领域中的研究正不断地完善和优化。肿瘤筛诊领域广阔而深入，任何新技术、新思路的出现和尝试都将助推人类的健康可持续发展。期待未来会有更多癌症早筛及诊断相关的研究成果能够落地普惠大众，帮助人们实现癌症 “防大于治”。