廣東醫生研發出腫瘤標志物高靈敏度檢測新技術

　　近日，《柳葉刀-數字健康》發表了題為“基于高靈敏度檢測平臺輔助診斷食管鱗狀細胞癌：一項中國多中心病例對照診斷試驗”的研究成果。記者獲悉，該成果由中山大學腫瘤防治中心聯合河南省腫瘤醫院、汕頭大學醫學院附屬腫瘤醫院、中山市人民醫院合作完成，研發出一種新型高靈敏檢測平臺，有望為腫瘤早診早篩提供高效的技術支持。

　　論文共同第一作者、中山大學腫瘤防治中心博士王域表示，內鏡篩查有助于早期發現食管癌、有效降低死亡率，但由于其成本高、依從性差和潛在的并發癥，在人群水平上實施可行性較低。血清學腫瘤標志物檢測是潛在的替代方案。然而，目前臨床上傳統的蛋白檢測技術敏感性較低，難以檢測到癌癥早期低豐度的循環腫瘤標志物。因此，迫切需要研發更高靈敏度的檢測方法以輔助腫瘤早期診斷和篩查。

　　該研究聚焦于腫瘤早期診斷和篩查長期存在的技術瓶頸——檢測方法敏感性不足這一難題，以食管癌作為研究模型，研發了一種基于金納米顆粒輔助、單鏈DNA串聯子多重激活CRISPR/Cas12a的新型高靈敏檢測平臺——SENSORS，有望作為一種無創的輔助診斷和篩查工具，為腫瘤早診早篩提供重要的技術支持。

　　論文共同通訊作者、中山大學腫瘤防治中心教授曾木圣表示，該研究聯合金納米顆粒標記技術、基于引物交換反應的單鏈DNA串聯子合成技術和CRISPR/Cas12a系統，建立了一種集收集模塊、信號轉換模塊、信號放大模塊、信號報告模塊和結果分析模塊為一體的新型、高靈敏度檢測平臺，命名為SENSORS。

　　據介紹，通過與傳統的酶聯免疫吸附試驗和電化學發光免疫分析儀方法進行同步對比，研究團隊發現SENSORS平臺具有更高的檢測敏感性和更寬的線性檢測范圍。在檢測臨床廣泛使用的腫瘤標志物——鱗狀細胞癌抗原（SCCA）時，相比于傳統的酶聯免疫吸附試驗（曲線下面積：0.63）和電化學發光免疫分析儀（曲線下面積：0.61），SENSORS平臺的診斷性能顯著提升（曲線下面積：0.87）。

　　進一步收集了來自中山大學腫瘤防治中心、河南省腫瘤醫院、汕頭大學醫學院附屬腫瘤醫院三個中心超過2000例的臨床隊列樣本，以及來自潮汕地區的人群篩查隊列和四會市、中山市的前瞻性隊列共176例巢式病例對照研究樣本，利用SENSORS平臺檢測了研究團隊前期鑒定的食管癌相關腫瘤標志物SCCA和MMP13的血清學水平，發現該平臺在內部驗證集和兩個獨立的外部驗證集的診斷曲線下面積達0.86-0.97，靈敏度達84.8%-95.2%，對于前瞻性人群隊列樣本的診斷曲線下面積達0.79-0.83。

　　在此基礎上，研究團隊聯合患者基線資料、流行病學危險因素和多種腫瘤標志物水平構建了六種機器學習模型，進一步篩選發現隨機森林算法展現出最高的預測效能。通過特征選擇過程，研究團隊最終構建了由年齡、SCCA、MMP13、CEA和NSE五個特征組成的簡化隨機森林預測模型，在多中心驗證隊列中驗證了該模型的曲線下面積達0.89-0.99，靈敏度達88.6%-98.4%，顯示出較高的診斷能力。

　　論文共同通訊作者、中山大學腫瘤防治中心教授劉萬里表示，相比于傳統的酶聯免疫吸附試驗和電化學發光免疫分析儀，SENSORS顯示出更高的敏感性，其診斷效能在多中心臨床隊列和人群隊列中得到驗證，進一步聯合機器學習算法構建風險預測模型可便于臨床轉化。該平臺有望作為一種微創的輔助診斷和篩查工具，為將來臨床腫瘤早診早篩提供高效的技術支持。