醫線傳真
科技日報訊 （記者雍黎通訊員曾理）5月16日，科技日報記者從陸軍軍醫大學新橋醫院獲悉，該院戴紀剛教授團隊最新研究原創性論著《基于液體活檢的多組學聯合模型在肺結節早期肺癌輔助診斷中的應用》，近日在國際期刊《尖端科學》在線發表。這項研究意味著早期肺癌的診斷準確率將被進一步提高。
據了解，該研究首次開展了肺結節患者外周血多組學數據聯合分析，鑒定出能夠精準區分良惡性肺小結節的多組學特征，并建立了精準無創液體活檢的臨床診斷體系，可有效降低肺結節CT篩查的假陽性率，進一步提高早期肺癌的診斷準確率，為早期肺癌患者的外科手術治療提供可靠的循證醫療證據，在實現精準診療的同時，有效降低過度醫療。
2020年中國最新癌癥數據顯示，肺癌目前仍是我國發病率和死亡率最高的惡性腫瘤。T1期肺癌，5年生存率達92%以上，T4期肺癌，5年生存率只有4.2%。在肺癌分期系統中T分期代表腫瘤的大小，如果在肺小結節階段即T1期明確肺癌診斷及早治療，將大大降低肺癌的死亡率。
新橋醫院胸外科主任戴紀剛教授表示，隨著低劑量螺旋CT篩查的普及，越來越多的肺小結節被檢出，但多項研究發現肺結節診斷存在高假陽性率。因此對肺小結節進行精準診斷，是肺癌早診早治的關鍵，也是目前國內外關注的熱點。
在過去的臨床實踐中往往通過對血液中腫瘤標志蛋白的檢測來輔助診斷肺癌，但血液中這些標志蛋白的含量在早期肺癌和正常健康人中相近，難以實現早期肺癌的精準診斷。近年來，隨著二代測序技術的發展，科研人員已能夠實現對血液中游離DNA進行檢測，進而根據腫瘤特異性的突變譜，應用于癌癥的早期診斷。
因此，戴紀剛教授率領的研究團隊在研究中首先檢測了惡性肺結節和良性肺結節人群中游離DNA的甲基化和突變特征，繪制出了惡性肺結節特異性突變圖譜和甲基化圖譜。進而通過先進的人工智能算法將游離DNA的甲基化和基因突變組學數據與傳統的腫瘤標志物數據和臨床特征相結合，構建了一個新的聯合診斷模型。通過臨床實踐檢驗顯示，該聯合診斷模型表現出了較高的診斷準確率，敏感性和特異性分別達到80%和85.7%。
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