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近日,一項由香港中文大學盧煜明院士團隊發表在《Cancer Cell》的綜述揭示了細胞游離DNA(cfDNA)片段組學在癌癥檢測中的革命性潛力。該內容系統闡述了通過分析血液中cfDNA的斷裂模式來早期發現癌癥的最新科學突破,為液體活檢技術開辟了全新方向。
從基因測序到碎片密碼:癌癥檢測的范式轉變
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DNA片段化模式被認為與潛在的遺傳和表觀遺傳景觀密切相關,cfDNA的生成、釋放和清除過程中涉及特定的片段化機制
傳統癌癥液體活檢主要依賴于檢測循環腫瘤DNA(ctDNA)中的基因突變或甲基化變化。然而,這種基于遺傳變異的方法面臨兩大挑戰:早期腫瘤的突變頻率極低,以及不同患者間腫瘤遺傳異質性高。就像在海量數據中尋找特定單詞,而這個單詞可能只出現幾次甚至一次。cfDNA片段組學則另辟蹊徑——通過分析這些DNA碎片的大小、末端序列、核小體占位等物理特征,揭示腫瘤細胞特有的死亡和釋放模式。研究發現,腫瘤來源的cfDNA往往呈現更短的片段長度(約143bp)、獨特的末端基序(如富含CC的5'端),以及異常的核小體保護區域,這些特征與腫瘤的染色質結構、轉錄活性及細胞死亡方式密切相關。
技術革新:從基礎發現到臨床應用
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濕實驗與干實驗技術創新實例,這些技術助力癌癥中片段組學特征的發現、表征與應用
研究內容詳細梳理了推動該領域發展的三大技術突破:
1.長讀長測序技術
第三代測序平臺首次捕捉到超過500bp的長片段cfDNA,這些分子攜帶更多遺傳信息,可幫助追溯組織來源。研究發現肝癌患者的腫瘤相關長片段cfDNA在活躍轉錄基因區域顯著富集。
2.超短片段發現
通過改良的單鏈DNA文庫制備技術,科學家發現了約50bp的極短片段。這類片段富含啟動子區域信號,在尿液中尤為顯著,為開發泌尿系統腫瘤無創檢測提供了新靶標。
3.人工智能賦能
最新開發的深度學習模型(如iLLMAC、EMIT)能解析數十億級DNA末端序列的復雜模式。中山大學團隊構建的Transformer模型通過分析4-mer末端基序排列,對肺癌的檢測準確率達96.2%。
這相當于教會計算機閱讀DNA斷裂的語言,就像破譯摩斯密碼,每個片段特征都是腫瘤留下的獨特信號。
臨床驗證:從實驗室到病床的關鍵一步
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cfDNA片段組學在治療監測與風險預測中的新興應用
多項臨床試驗正在驗證該技術的實際價值:
DELFI-Lung試驗(美國23個中心):對958名受試者的分析顯示,該技術對肺癌的整體敏感性達84%,對I期患者也保持78%的檢出率。
SPOT-MAS多癌種篩查(越南):在2795名健康體檢者中,成功識別出6例腫瘤患者,其中4例通過后續檢查確認。
PreCar肝癌研究(中國):在肝硬化人群中實現93.8%的檢測靈敏度,對早期肝癌(BCLC 0/A期)檢出率達66.7%。
特別值得注意的是,結合EB病毒DNA片段組學特征,香港團隊將鼻咽癌風險預測的相對危險度提升至87.1倍,為高危人群篩查策略優化提供了依據。
未來展望:機遇與挑戰并存
盡管該技術前景廣闊,研究者指出仍需解決多個關鍵問題:
生物學機制:不同細胞死亡方式(如凋亡vs壞死)產生的片段特征差異尚未完全闡明。
技術標準化:文庫制備試劑和測序平臺的差異可能導致結果偏差,亟需建立統一質控標準。
人群特異性:GWAS研究發現歐洲人群中DNASE1L3基因變異的影響在亞洲人群可能不同。
當前我們正站在精準醫學的新起點,通過整合片段組學、表觀遺傳學和人工智能,未來有望實現真正的一滴血測癌,不僅早期發現腫瘤,還能預測治療反應和復發風險。這項工作系統性地整合了十年來的關鍵技術突破,為cfDNA片段組學的臨床轉化繪制了清晰的路線圖。特別是人工智能算法的應用,標志著癌癥檢測進入模式識別新階段。據悉,基于該技術的商業化檢測產品已進入FDA審批快車道,預計未來3-5年內將在部分癌種篩查中實現臨床應用。
https://www.cell.com/cancer-cell/fulltext/S1535-6108(25)00398-8
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