新的血液测试使用DNA'包装'模式来检测多种癌症类型

Johns Hopkins Kimmel Cancer Cent的研究人员开发了一种简单的新血液试验，可以通过在从癌细胞的DNA脱落的破碎和血液中循环在DNA脱落的碎片中来检测七种不同类型癌症的存在。

在概念验证研究中，测试，称为DELFI（DNA评估碎片的早期拦截），准确地检测到存在癌症在208份血样中，57%到99%的血液样本中含有DNA耐心在美国，丹麦和荷兰的各种乳腺癌，结肠直肠，肺，卵巢，胰腺，胃或胆管癌。

DELFI在测试中也表现良好血液样本从215个健康的个人中，只有四个案例错误地识别癌症。该测试使用机器学习，一种人工智能，识别癌症患者血液中的DNA片段异常模式。通过研究这些模式，调查人员表示，他们可以识别癌症的癌症组织高达75％的病例。

关于该研究的报告将在线发布于5月29日自然。

血液检测或所谓的癌症检测的“液体活组织检查”通常寻找癌细胞内的DNA序列的突变，或用于甲基化的DNA序列的变化，其中将甲基添加到DNA中的化学反应，称为高级study author Victor E. Velculescu, M.D., Ph.D., professor of oncology and co-director of the Cancer Biology Program at the Johns Hopkins Kimmel Cancer Center. But not all cancer patients have changes that are detectable using these methods, he says, and there is a great need for improved methods for early detection of cancer.

他说，Delfi采用不同的方法，研究DNA通过在基因组的不同区域的大小和DNA的大小和量的血液中查看血液的血液中的血液中的血液中的线索，用于该包装的线索。

Alessandro Leal，M.D.是该研究的领先作者和博士学位。Johns Hopkins大学医学院的候选人解释说，健康细胞包装DNA的细胞核如良好组织的行李箱，其中基因组的不同区域被小心地放置在各个隔室中。相比之下，癌细胞的细胞核更像混乱的手提箱，其中来自整个基因组的物品随之而来。

“由于各种原因，一个癌症基因组在打包的过程中是无序的，这意味着当癌症细胞他们以混乱的方式释放他们的DNA进入血液中，“这项研究领先作者和约翰霍普金斯金梅尔癌症中心博士生博士生。”通过检查这种无细胞DNA（CFDNA），Delfi通过基于包装的方式检测到基因组的不同区域中DNA的大小和量的异常，帮助识别癌症的存在。“

研究人员谨慎，必须在额外的研究中进一步验证测试的潜力，但如果发生这种情况，则可以通过从个体血液中取出血液来筛选癌症，提取CFDNA，研究其遗传序列并确定碎片序列。CFDNA。然后可以将来自个体的基因组宽的碎片模式与参考种群进行比较，以确定模式是否可能健康或衍生自癌症。

罗伯特b . Scharpf博士,这项研究的资深作者、肿瘤学副教授说,因为全基因组分化模式可能揭示差异与特定的组织相关联,这些模式,当发现源自癌症,也可以表明癌症的来源,比如乳腺癌、结肠癌和肺癌。

Scharpf表示，Delfi同时分析了数百万到数千个地区的数百到数千个地区的序列，鉴定了从分钟的CFDNA量的肿瘤特异性异常。

利用DELFI，研究人员发现癌症患者和健康个体之间的全基因组cfDNA片段谱是不同的。该研究的第一作者、约翰·霍普金斯大学布隆伯格公共卫生学院(Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health)的博士候选人斯蒂芬·克里斯蒂亚诺(Stephen Cristiano)表示，在癌症患者中，cfDNA的碎片模式似乎是由血液和肿瘤细胞释放的DNA混合物造成的，随着不同区域片段大小的增加和减少，显示出多个明显的基因组差异。

在目前的研究中，约翰霍普金斯大学的研究人员与来自美国、丹麦和荷兰机构的同事一起，对208名癌症患者进行了低覆盖率的cfDNA全基因组测序，其中包括54名乳腺癌患者，27名结肠直肠癌患者，12名肺癌患者，28名卵巢癌患者，胰腺癌34例，胃癌27例，胆管癌26例。他们还对215名健康个体的cfDNA进行了全基因组测序分析。

在任何治疗之前获得所有癌症患者样品，并且大多数样品（183）来自疾病可以用手术去除肿瘤治疗的人。

总体而言，研究人员报告，健康的个体具有类似的碎片型材，而癌症的患者具有更大的可变片段曲线，这些轮廓不太可能匹配健康谱。

Delfi在73％的癌症患者中检测到癌症，同时错误分类了215名健康个体（98％的特异性）。该试验还被发现为鉴定CFDNA的起源组织的61％-75％。当合并Delfi和基于突变的CFDNA分析时，研究人员可以准确地检测91％癌症患者。Velculescu, Leal, Phallen, Scharpf, Cristiano和他的同事正在扩大他们的分析范围，研究DELFI在数千个样本中的表现。Velculescu说:“我们对DELFI的潜力感到鼓舞，因为它观察了一组完全独立的无细胞DNA特征，而这些特征多年来一直存在困难，我们期待着与世界各地的合作者合作，使这种测试可用于患者。”

由于该检测易于管理，并采用简单而廉价的实验室方法，Velculescu预计该检测最终将比其他癌症筛查检测(包括目前的其他cfDNA检测)更具成本效益。

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