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纽约基因组中心、威尔康奈尔医学院、纽约长老会医院和纪念斯隆凯特琳癌症中心的研究人员近日开展的一项研究显示，一种由人工智能驱动的检测血液中肿瘤DNA的方法在预测癌症复发方面表现出前所未有的灵敏度。
纽约基因组中心、威尔康奈尔医学院、纽约长老会医院和纪念斯隆凯特琳癌症中心的研究人员近日开展的一项研究显示，一种由人工智能驱动的检测血液中肿瘤DNA的方法在预测癌症复发方面表现出前所未有的灵敏度。
研究人员表明，他们可训练一种机器学习模型，根据患者血液样本的DNA测序数据来检测循环肿瘤DNA（ctDNA），灵敏度和准确度都非常高。他们已在肺癌、黑色素瘤、乳腺癌、结直肠癌和癌前结直肠息肉患者身上成功地展示了这项技术。
这项新技术于6月14日发表在《Nature Medicine》杂志上，可以在治疗过程中及早发现复发并密切监测肿瘤反应，从而改善癌症治疗。
共同通讯作者、威尔康奈尔医学院血液学和医学肿瘤学教授Dan Landau博士表示：“我们能够大大增强信噪比，这使得我们能够比标准临床方法早几个月甚至几年检测到癌症复发。”
液体活检技术近年来获得广泛关注。不过到目前为止，大多数方法都靶向相对较小的癌症相关突变，这些突变在血液中往往过于稀少，无法可靠地检测到，导致癌症复发而未被发现。
几年前，Landau博士及其同事开发出一种替代方法，通过血浆全基因组测序进行基因组突变整合。他们表明，这种方式可以收集到更多的“信号”，从而更灵敏、更简单地检测肿瘤DNA。从那时起，这种方法被越来越多的液体活检开发人员采用。
在这项新研究中，研究人员再次取得突破。他们采用先进的机器学习策略（类似于ChatGPT和其他流行的AI应用程序）来检测测序数据中的不同模式，特别是将提示癌症的模式与提示测序错误和其他“噪声”的模式区分开。
在一项测试中，研究人员训练了这种称为MRD-EDGE的系统，以便识别15名结直肠癌患者的患者特异性肿瘤突变。在患者接受手术和化疗后，系统根据血液数据预测，9名患者带有残留的癌症。几个月后，灵敏度较低的方法发现其中5名患者癌症复发。不过没有出现假阴性结果：MRD-EDGE认为未携带肿瘤DNA的患者在研究窗口期间没有复发。
在对早期肺癌和三阴性乳腺癌患者的研究中，MRD-EDGE也显示出类似的敏感性，除了一例复发外，所有复发患者都能及早发现，并在治疗期间追踪肿瘤状态。
研究人员表明，MRD-EDGE甚至可以检测出癌前结直肠息肉中的突变DNA。
“以前并不清楚这些息肉是否会释放出可检测的ctDNA，因此这是一项重大进展，可以指导未来检测癌前病变的策略，” Landau博士说。
最后，研究人员表明，即使没有使用患者的肿瘤测序数据进行预先训练，MRD-EDGE也可以检测出黑色素瘤和肺癌患者对免疫治疗的反应，比标准的X射线成像检测早几周。
Landau博士指出：“总的来说，MRD-EDGE满足了一个巨大的需求，我们对它的潜力感到兴奋。我们将与业界伙伴合作，努力将其应用在患者身上。”
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