今年早些時候有研究人員在《腫瘤學年鑒》上報告說，他們已經開發了一種血液測試，能夠以99.3％的特異性檢測出50多種類型的癌癥，并在沒有任何疾病癥狀出現的情況下，確切地識別出癌癥的起源處。
循環無細胞基因組圖譜（CCGA）研究旨在通過結合全基因組循環無細胞DNA測序和機器學習來表征參與者血液中的癌癥信號。
為了了解更多信息，Technology Networks與該研究的作者，美國腫瘤網絡總裁Michael V. Seiden博士進行了交談。Seiden博士解釋了什么是無細胞（cf）DNA，討論了關于使用cfDNA檢測癌癥所面臨的挑戰，闡述了研究結果，并探討了下一步工作和當前正在進行的相關研究。
Laura Lansdowne（LL）：什么是無細胞DNA（cfDNA），如何利用它來檢測和定位癌癥？
Michael Seiden（MS）：今天，因為大多數致命的癌癥尚無可用的篩查測試，大多數癌癥的發現往往為時已晚，所以伴隨著致命的結果。腫瘤會脫落cfDNA或片段到血液中。GRAIL的建立是基于科學證據，旨在幫助無癥狀患者贏得更多在早期發現癌癥的機會。GRAIL率先開展了多癌癥早期檢測測試，該測試使用血液樣本來檢測50多種癌癥，確定其在體內的位置，并顯著降低誤報的可能性。
LL：與使用cfDNA檢測癌癥相關的挑戰是什么？
MS：使用cfDNA面臨幾個挑戰。首先，血液中cfDNA的量很少，因此測試的靈敏度必須足夠高。其次，正常細胞會脫落DNA，因此該測試必須能夠從正常的細胞更新中準確檢測出癌細胞中的cfDNA。如果檢測到癌癥相關的cfDNA，該檢測的目標將是提供線索以定位癌癥起源的組織，以幫助臨床醫生對與擁有癌癥相關cfDNA的患者進行臨床評估。
LL：您能否詳細介紹發表在《腫瘤學年鑒》上的循環無細胞基因組圖譜研究的結果？
MS：《腫瘤學年鑒》中的報告是與GRAIL合作的學術中心與社區中心之間的共同努力，目的是評估該檢測在闡明患者癌癥相關的可檢測循環DNA的能力。在這項研究中，患者通常已患有已知癌癥或被疑似癌癥，同時該研究還包括大量沒有進行過癌癥診斷的人群。這項研究評估了該測試檢測癌癥信號的能力（靈敏性），以及同樣重要的在被認為沒有癌癥的一大批個體中，其回傳“未檢測到信號”的能力（特異性）。
該測試在所有階段中皆以99.3％的特異性檢測了50多種癌癥，并在檢測到癌癥信號時以高準確度鑒定了癌癥的起源組織（癌癥位于體內）。該測試以低于1％的低假陽性率平緩了大家不必要的焦慮，也降低了不必要的隨訪程序的成本和醫療風險。
LL：您能談談該研究的局限性以及正在進行的下一步研究或相關研究嗎？
MS：所有研究都有局限性，首先在檢測cfDNA方面，與早期癌癥患者相比，該試驗在晚期癌癥患者中表現更好。其次，該測試似乎在檢測前列腺癌和乳腺癌的常見形式的患者中檢測cfDNA的靈敏性較低，而這兩種都是常見的腫瘤類型。最后，這項研究是在患有已知癌癥的個體中進行的，因此該研究未提供有關在使用這項檢查進行癌癥篩查的人群中的表現數據。
為了解決這些問題，GRAIL在2月宣布啟動PATHFINDER研究，這是首次將研究性多癌癥早期檢測測試用于指導臨床護理。這也是將該檢測商品化道路上的重要一步。
該測試無意替代現有的篩選測試，相反，該測試是作為現有篩選測試的一種補充形式。通過合理使用GRAIL檢測以擴大現有的篩查范圍，可以通過及早發現更多癌癥來減少癌癥死亡并降低醫療保健成本。
LL：您的方法與當前基于cfDNA的商業測試有何不同？
MS：目前尚無可商購使用的可作為癌癥檢測篩選檢測一部分的cfDNA檢測。這種技術通常被用于產科中檢測胎兒DNA，并已幫助在評估胎兒的潛在遺傳綜合癥的過程中起到替代羊膜穿刺術的作用。此外，類似的評估cfDNA測試的技術也被用于腫瘤學中，以評估患有已知癌癥的患者中個體腫瘤可能具有哪些關鍵性的突變。尤其是在肺癌的相關醫學應用中，這是將精密醫學應用于癌癥患者的重要部分。
