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循环肿瘤DNA甲基化可实现肺癌的早期检测和风险分层
2023-07-05
来源：8455新葡萄娱集团am
近日，Respiratory Research（IF 7.16）上刊载了由四川大学华西医院李为民教授团队联合8455新葡萄娱集团am的重要科研成果[1]：“Early detection and stratification of lung cancer aided by a cost-effective assay targeting circulating tumor DNA (ctDNA) methylation（低成本检测方法循环肿瘤DNA (ctDNA)甲基化有助于肺癌的早期检测和分层）”
文章发表在Respiratory Research
肺癌为世界范围内癌症相关死亡的主要原因，其总体5年生存率仅21.7%，但早期肺癌的5年生存率可提升至59.8%[2]。低剂量计算机断层扫描(LDCT)可以有效发现早期肺癌，然而，由此可能带来的良性结节过度诊断，又很大程度上限制了LDCT作为肺癌主要筛查工具的广泛应用 [3]。因此，迫切需要一个新的非侵入性方法用于肺癌早期检测和结节鉴别诊断。
循环肿瘤DNA（ctDNA）甲基化已成为肿瘤领域的诊疗新热点，在多个癌种中表现出高敏感性和特异性[4]，但在肺癌现有的研究报道中还尚未发现高性能的早期生物标志物。此外，现有研究多基于高通量测序(NGS)，其流程复杂、成本较高，难以在临床实践中推广。
本研究中，研究团队旨在开发一种经济有效、基于多重qPCR技术的肺癌ctDNA甲基化检测方法——LunaCAM，并评估其在肺癌早期发现和结节鉴别诊断临床实践中的应用价值。
图1 研究设计
研究结果
LunaCAM 的开发
研究人员在过往PanSeer panel的基础上，整合文献报道的肺癌差异甲基化区域 (DMR)，对429例血浆样本进行甲基化分析，筛选出前50个DMRs（图2A）。这些标志物区分肺癌和健康对照/良性病变的AUC分别为0.95和0.85（图2B）。
研究人员进一步优化候选甲基化标志物的数量，使其可以用多重qPCR实现，最终选择出11种具有更高检测性能的标志物，并命名为LunaCAM（图2C和2D）。
图2 LunaCAM 标志物的筛选和优化
LunaCAM 模型的构建
研究者基于513例血液样本（包括肺癌、肺部良性病变和健康者）构建了LunaCAM-S（一般风险人群的早期筛查）和LunaCAM-D（高风险人群的结节良恶性鉴别）模型。
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LunaCAM-S在训练集中平均AUC达到0.90，可检出91.6%的肺癌患者。
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LunaCAM-D在训练集中区分肺癌和良性病变的特异性较高，其AUC平均为0.81。
表1 LunaCAM 模型的检测性能
LunaCAM 模型的性能验证
本研究进一步在一个独立队列（包含64例肺癌、45例良性病变和63例健康人）中对LunaCAM-S和LunaCAM-D模型进行盲法验证。
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LunaCAM-S在验证集中的肺癌检出率为90.6%，AUC达到0.90，与训练集中的检测性能相似（图3A）。
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LunaCAM-D在验证集中区分肺癌和良性病变的AUC同样可以达到0.81，和训练集保持一致（图3C）。
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若在LunaCAM-S阳性的人群中串联使用LunaCAM-D模型，则83.3% 被LunaCAM-S误判的患者可以得到纠正。两个模型联合使用后，肺癌的敏感性可达50%，特异度高达94.4%（图4A和4B）。
图3 LunaCAM 模型的构建和验证
LunaCAM 模型在临床应用中的价值
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LunaCAM模型可以在早期检测到癌症信号。
√ 将训练集和验证集样本合并后，LunaCAM-S检测I期肺癌的敏感性高达87.0%；而LunaCAM-D检测I期肺癌的敏感性为49.1%，特异性则分别高达96.7%（良性病变）和87.3%（健康对照）（表1）。
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LunaCAM-S模型对于体积相对较小的肿瘤也有较高的检测敏感性。
√ LunaCAM-S可以检出86%（12/14）结节直径小于1.2cm的肿瘤。
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LunaCAM-D在肺癌所有疾病阶段中的表现均优于CEA（AUC：0.81 vs 0.56），且整合CEA和LunaCAM-D后可进一步提升检测性能，AUC达到0.86（图4C）。
图4 LunaCAM 模型在临床应用中的价值
小结
本研究基于多重PCR技术开发了两种不同的肺癌模型LunaCAM-S和LunaCAM-D，在肺癌的早期检测和鉴别诊断中表现出较高的性能，有望为肺癌的早检、早诊提供一种新的简便且经济有效的非侵入性检测方法。
参考文献
[1] Wang Z, Xie K, et al. Early detection and stratification of lung cancer aided by a cost-effective assay targeting circulating tumor DNA (ctDNA) methylation. Respir Res. 2023 Jun 17;24(1):163.
[2] De Angelis R, Sant M, et al. Cancer survival in Europe 1999–2007 by country and age: results of EUROCARE–5-a population-based study. Lancet Oncol. 2014; 15:23–34.
[3] Jonas DE, Reuland DS, et al. Screening for Lung Cancer with Low-Dose Computed Tomography: updated evidence report and systematic review for the US Preventive Services Task Force. JAMA. 2021;325:971–87.
[4] Klein EA, Richards D, et al. Clinical validation of a targeted methylation-based multi-cancer early detection test using an independent validation set. Ann Oncol. 2021; 32:1167–77.
