《柳叶刀》子刊 | 陈克终/杨帆团队开发基于液体活检的肺癌综合管理系统,提高肺癌筛查效率和肺结节鉴别准确性
低剂量计算机断层扫描(LDCT)筛查在随机临床试验中显示出与肺癌死亡率降低显著相关,已被美国癌症协会推荐用于肺癌高危人群筛查。但其在临床实践中的广泛应用面临着依从性低、可及性差、辐射暴露等问题。因此,临床迫切需要开发一种新颖且高效的肺癌筛查及筛查后管理系统,该系统需要满足以下要求:(i)简便易行,确保高依从性;(ii)相对较高的灵敏度;(iii)有效减少接受LDCT筛查的个体数量;(iv)有效区分良性和恶性肺结节,减少不必要的侵入性诊断活检或手术。
液体活检因其无创性和便利性,有望解决当前肺癌筛查和管理系统的问题。生物标志物,如cfDNA、蛋白质、自身抗体和RNA等也显示出肺癌检测的潜力,但可能面临性能不理想或需要稳定样本处理等挑战。鉴于各种生物标志物的来源、产生和释放机制存在差异,整合来自液体活检的多组学数据有潜力提高癌症检测的性能。其次,为了进一步提高性能,将液体活检,特别是cfDNA甲基化与放射组学相结合,有可能提高诊断能力。
基于此,为了优化LDCT筛查途径并提高筛查中良恶性肺结节的鉴别准确性,北京大学人民医院陈克终教授、杨帆教授团队及合作者开发并验证了一个基于液体活检的综合肺癌筛查和管理系统——北京大学肺癌筛查和管理系统(PKU-LCSMS)。该系统整合了基于血液多组学检测的肺癌筛查模型(结合cfDNA甲基化和蛋白质特征)和AI辅助肺结节诊断模型(整合了CT图像和cfDNA甲基化特征),旨在简化肺癌筛查和筛查后肺结节管理流程,提高肺结节良恶性鉴别准确性。该研究以“Development and validation of an integrated system for lungcancer screening and post-screening pulmonary nodules management: a proof-of-concept study (ASCEND-LUNG)”为题发表在Lancet子刊eClinicalMedicine上。
01
研究设计
02
甲基化标志物选择
03
多组学肺癌筛查模型的构建与验证
04
AI辅助肺结节诊断模型的构建与验证
05
组织多组学的探索性关联分析
06
结语
·END·
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