眾所周知，早期癌癥和晚期癌癥的生存預(yù)后相差甚大，在癌癥早期階段發(fā)現(xiàn)并及時(shí)治療可顯著改善癌癥整體生存預(yù)后。近年來，以循環(huán)游離DNA（cfDNA）為研究核心的液體活檢技術(shù)在癌癥篩查中具有重要作用[1]，但在癌癥的早期階段，患者血漿中cfDNA含量較低[2]。因此，開發(fā)新的液體活檢指標(biāo)對(duì)于癌癥早篩和預(yù)后改善至關(guān)重要。

血小板在血液中大量存在且易于分離，除了正常的凝血功能以外，其在炎癥性疾病發(fā)生、癌癥進(jìn)展和轉(zhuǎn)移中的作用也得到了廣泛的研究，可作為癌癥檢測(cè)的可靠生物來源。

既往研究表明，血小板可分離出腫瘤來源的RNA，腫瘤也可以通過改變血小板的RNA譜來誘導(dǎo)血小板，而被腫瘤誘導(dǎo)的血小板（TEP）衍生的RNA譜可能具特異性，或可用來作為局部和轉(zhuǎn)移性癌癥的輔助診斷方法。

近期，荷蘭阿姆斯特丹癌癥中心和液體活檢中心Thomas Wurdinger和Myron G. Best教授領(lǐng)銜的研究團(tuán)隊(duì)在Cancer Cell上表了一項(xiàng)重要研究成果。他們發(fā)現(xiàn)，利用TEP衍生的RNA表達(dá)譜可檢測(cè)出18種癌癥，相比于健康對(duì)照，具有99%的特異性，且對(duì)多個(gè)階段的腫瘤都具有較高的診斷價(jià)值[5]。



圖1. 文章首頁截圖

為精確計(jì)算血小板RNA譜診斷癌癥的能力，研究人員通過迭代建模的方法構(gòu)建了泛癌thromboSeq算法模型，并在此算法上進(jìn)行優(yōu)化，以期達(dá)到可溯源癌癥原始病灶的能力（圖2）。

研究人員先是對(duì)血小板RNA測(cè)序后進(jìn)行嚴(yán)格的質(zhì)量控制，最后從13個(gè)機(jī)構(gòu)中納入了2351個(gè)人的血小板樣本，包括1628例癌癥患者樣本（涵蓋18種腫瘤）、390例健康人樣本、333例炎性疾病/心血管疾病/良性腫瘤患者樣本，進(jìn)行后續(xù)分析。



圖2. 泛癌算法模型

基于這個(gè)算法模型，研究人員想知道是否可以利用TEP衍生RNA譜開發(fā)一種可早期特異性檢測(cè)癌癥的方法，起到準(zhǔn)確診斷癌癥的作用。

于是研究人員對(duì)計(jì)算模型進(jìn)行了評(píng)估和大樣本驗(yàn)證，其中使用391例樣本用于模型構(gòu)建，385例樣本用于模型評(píng)估；1575例（包含1096名癌癥患者樣本、146名健康人群樣本及333例非癌癥疾病患者樣本）樣本用于模型驗(yàn)證。

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當(dāng)研究人員以這個(gè)計(jì)算模型進(jìn)行診斷時(shí)，若以健康人群作為對(duì)照時(shí)，模型組、評(píng)估組和驗(yàn)證組的曲線下面積（AUC值）分別達(dá)到了0.91、0.87和0.91（圖3A，B）。血小板RNA譜檢測(cè)癌癥的靈敏度可達(dá)64%，特異性高達(dá)99%，TNM病理分期分期為I-IV期的檢測(cè)準(zhǔn)確率分別為46%、47%、54%和72%（圖3C）。

然而，當(dāng)研究人員以非癌癥疾?。ㄑ装Y/心血管疾病/良性腫瘤患者的血液樣本）作為對(duì)照時(shí)，檢測(cè)特異性就降低至78%（圖3D）。這說明患者的潛在疾病可能會(huì)影響檢測(cè)的準(zhǔn)確性。



圖3. 血小板RNA譜對(duì)診斷腫瘤的準(zhǔn)確率

隨后，為檢測(cè)構(gòu)建的計(jì)算模型是否具有普遍性，研究人員從驗(yàn)證組中挑選了兩個(gè)代表性機(jī)構(gòu)的患者樣本（樣本貢獻(xiàn)較多的機(jī)構(gòu)13和樣本貢獻(xiàn)較少的機(jī)構(gòu)3）進(jìn)行了亞組分析，發(fā)現(xiàn)這個(gè)算法模型對(duì)機(jī)構(gòu)13和機(jī)構(gòu)3的各病理分期的癌癥患者檢出率相似（圖4），表明這種泛癌測(cè)試模型具有普遍性。



圖4. 血小板RNA譜在不同機(jī)構(gòu)癌癥患者中的檢出率

由此可見，這個(gè)基于血小板RNA譜的檢測(cè)模型具有很高的診斷效能。但在癌癥早期診斷過程中，如何特異性診斷某一種癌癥，也是一個(gè)需要解決的問題。

研究人員通過納入1025例原發(fā)腫瘤患者的血液樣本，并根據(jù)腫瘤類型進(jìn)行分組（522例非小細(xì)胞肺癌、144例卵巢癌、132例神經(jīng)膠質(zhì)瘤、126例胰腺癌及101例頭頸部癌樣本），然后構(gòu)建“腫瘤來源血小板RNA譜交叉驗(yàn)證算法模型”，實(shí)現(xiàn)對(duì)腫瘤原始病灶的溯源。

結(jié)果表明，通過“腫瘤來源血小板RNA譜交叉驗(yàn)證算法模型”診斷神經(jīng)膠質(zhì)瘤、頭頸部癌、非小細(xì)胞肺癌、卵巢癌及胰腺癌的準(zhǔn)確率分別達(dá)79%、65%、82%、45%及28%（圖5A，C）。此外，在5個(gè)腫瘤類型的每個(gè)腫瘤分期檢測(cè)中，該算法在晚期腫瘤中檢測(cè)的準(zhǔn)確性最佳，I-III期準(zhǔn)確率為75%，IV期準(zhǔn)確率為89%（圖5B）。



圖5. 血小板RNA譜診斷腫瘤來源模型效能

由于血小板分布具有全身性，血小板RNA譜在診斷時(shí)不可避免地會(huì)遇到一個(gè)問題，即轉(zhuǎn)移到某個(gè)器官腫瘤的血小板RNA譜是否與這個(gè)器官原發(fā)腫瘤的血小板RNA譜有區(qū)別？這會(huì)直接影響到血小板RNA譜在診斷腫瘤來源中的可靠性。

基于這個(gè)問題，研究人員分析了132例膠質(zhì)瘤患者、93例腦轉(zhuǎn)移患者、299例轉(zhuǎn)移性腫瘤患者（由非小細(xì)胞肺癌、黑色素瘤、乳腺癌、結(jié)直腸癌、食管癌、胰腺癌及腎細(xì)胞癌轉(zhuǎn)移至其他器官，包括轉(zhuǎn)移至腦部的93例患者）樣本的血小板RNA譜評(píng)分，并發(fā)現(xiàn)顱內(nèi)腫瘤與顱外腫瘤的血小板RNA譜具有明顯的區(qū)別，而原發(fā)性腫瘤伴腦轉(zhuǎn)移樣本的評(píng)分介于兩者之間（圖5）。這表明，對(duì)于腦轉(zhuǎn)移患者而言，血小板RNA譜很有可能會(huì)受到受到原發(fā)腫瘤和轉(zhuǎn)移瘤兩方面的影響。



圖6. 腦轉(zhuǎn)移患者、原發(fā)性腦腫瘤和其他部位腫瘤血小板譜的區(qū)別

總之，這項(xiàng)研究通過大樣本的癌癥數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)源于血小板的RNA譜可有效診斷多種癌癥，并實(shí)現(xiàn)了對(duì)癌癥原始病灶的溯源。這項(xiàng)研究對(duì)液體活檢是一個(gè)重要的補(bǔ)充，對(duì)于癌癥早篩具有很重要的指導(dǎo)意義，至于該方法是否能取代游離循環(huán)腫瘤細(xì)胞（CTC）成為最有前景的液體活檢技術(shù)，還需要更多證據(jù)驗(yàn)證才行。