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深度学习算法有望推动液体活检技术
2019年05月28日    阅读量:243    新闻来源:中国化工网 okmart.com  |  投稿

根据维基百科,最早的诊断活检由11阿拉伯医生进行个世纪。术语“活组织检查”源自希腊语bios,意为生命,也是希腊语“opsis”,意为视觉。这是第一次在19日出台个世纪,从那时起医学研究者和实践者已经开发出多种技术对生物器官或需要进一步观察组织进行活检中国化工网okmart.com。诸如肠活检管之类的现代器械可以从难以接近甚至危险的身体部位提取样本。 


在上述情况中,这种组织学过程是侵入性的并且相当复杂,造成经济负担,更不用说对患者造成额外的压力。液体活检是一种新兴且非常有前途的活检技术。它检测并分离循环肿瘤DNA和外泌体,作为癌症患者基因组和蛋白质组学信息的来源。由于每种新技术都面临影响有效性和准确性的技术障碍。新技术开发和新一代测序分析允许在各种环境中广泛应用液体活检。最初与预后相关,现在正在研究液体活检数据用于癌症诊断,包括筛查,并且最重要的是用于预测对给定治疗的反应或抗性。特别是,由于液体活组织检查更容易,因此可以更容易地检测靶基因中特定突变的鉴定。这转化为更多数据供医生用特定治疗实时分析,并决定治疗的适当性或确定继发性耐药,旨在尽早诊断疾病进展。


自1869年首次描述血液循环中的肿瘤细胞以来,从生物技术应用到从异质血液成分中分离CTC已经取得了实质性进展。然而,液体活检在实际操作中的系统应用仍然受到障碍的阻碍,例如特异性和敏感性不令人满意,缺乏标准化,以及高经济和人力资源成本,并且仍然提出许多挑战。事实上,由于目前可从患者体内回收的CTC,ctDNA和EXO浓度较低,分析结果有时会出现不满意的特异性和敏感性。


我们已经处于液体活检方法的第二阶段


应用于液体活组织检查的初始方法集中于ctDNA或蛋白质。但正如约翰霍普金斯Kimmel癌症中心肿瘤学教授Nickolas Papadopoulos博士在Technology Networks发表的一篇文章中所解释的那样“早期癌症中血液中ctDNA的含量非常低,只能构成0.01%无细胞DNA总数。“这可以根据用于测试的血液量产生随机事件。此外,许多癌症不能将肿瘤DNA“脱落”到循环中,因此如果仅测定ctDNA因子,则不会检测到某些癌症,并且测试虽然具体,但不够敏感。


双ctDNA和蛋白质液体活检研究的第一份报告,将KRAS基因突变的血液检测与蛋白质生物标志物相结合,以确定这些标志物的组合是否优于任何单一标志物,报告胰腺导管腺癌患者(PDAC)之间的比较健康人群的敏感性为64%,特异性为99.5%。这比任何分析这两个因素之一的测试要好得多。


然后,第二份报告重点 其他早期癌症,包括卵巢癌,肝癌,胃癌,胰腺癌,食道癌,结肠直肠癌,肺癌和乳腺癌。该测试名为CancerSEEK,中位敏感度为70%(乳腺癌最低为33%,卵巢癌最高为98%),所有受试癌症的特异性均高于99%。应用机器学习算法甚至可以帮助定位肿瘤,这可以通过常规测试(例如乳房X线照片或结肠镜检查)得到证实。“这项检测实际上是泛癌症,我们继续在这方面,”帕帕多普洛斯博士解释说。研究人员认为,CancerSEEK的成本可能不到500美元,类似于目前的筛查癌症测试,并且通过与其他肿瘤生物标志物结合可以提高其特异性和敏感性。“我们已开展前瞻性研究以测试CancerSEEK。


2016年,全球液体活检市场规模估值为2349万美元,但随着该行业的资金流入,预计到2023年将超过12亿美元。


与单个遗传改变的检测相反,NGS旨在记录多种癌症亚型中存在的遗传改变。此外,NGS可以检测几种可能负责驱动肿瘤发生的突变,并鉴定可能在治疗后从已存在的克隆进化而来的抗性机制。正如意大利那不勒斯Istituto Nazionale Tumori转化研究部主任Nicola Normanno教授所说的那样“通过液体活检检测ctDNA是有用的,通过NGS平台,我们将能够获得更深入的分子表征。但在一项关于NGS液体活检的研究中,他和他的团队强调了他们需要解决的一些挑战。“我们研究的中心点是,我们需要更多地研究特异性和敏感性,以便将NGS液体活检带入诊所。这是由于血液样本中ctDNA水平较低,也是由于NGS检测到的潜在伪影来自克隆性造血,而非肿瘤相关DNA。因此,我们需要更多地了解ctDNA的生物学,以改进技术。“


另一方面,NGS液体活组织检查的关键优势是检测由整个肿瘤引起的血液中的突变,克服了肿瘤异质性的问题。它还可用于监测治疗反应和耐药性的发展。当被问及NGS液体活检的其他潜在用途时,Normanno教授讨论了评估肿瘤突变负荷(TMB)的可能性,TMB被认为是应对免疫治疗的潜在生物标志物。


我们接近转折点吗?


液体活检市场的规模表明我们处于发展的早期阶段。第一次商业化测试需要证明其有效性,并说服医生,临床中心和国际组织进行标准化,以便将信号与噪声隔离开来,为所有医疗保健行业创造真正的价值。


机器学习算法的大量使用提供了更准确的测试结果的可能性,将特定癌症类型与患者独特的基因身份联系起来,并提供量身定制的治疗选择。此外,它是微创的事实允许以最低的心理成本重复测试,因为他们的病情承受了巨大的负担。


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