對缺乏標準篩檢檢測且惡性程度高的癌症進行多模式形態ctDNA檢測的評估

在缺乏標準方法的情況下解決癌症篩檢的未滿足需求:

70% 的癌症死亡是由於缺乏標準篩檢 (LSS) 的癌症晚期診斷造成的 (1)。

目前 LSS 癌症篩檢的限制在於,需要進行大量檢測才能發現單一病例,這增加了假陽性結果的機率。影像診斷和蛋白質標記等技術通常靈敏度和特異性不足,導致診斷時已是晚期,療效不佳。例如,胰臟癌的 CT 掃描和卵巢癌的CA125 檢測,其早期檢測能力有限,且不必要的複診率很高,導致患者痛苦或診斷延遲(􏚳)。這些因素顯著降低了基於單一癌症類型方法的 LSS 癌症篩檢和早期檢測項目的有效性。

作者

Nguyen Van Thien Chi, MSc

Research Associate, RD, Gene Solutions

Le Son Tran, PhD

University of Queensland, Australia. Immunology & Genetics

文獻

Published 21 Oct 2024, Future Oncology.

tandfonline.com

結果

將新的 LSS 癌症擴展到多種癌症的早期篩檢檢測

5種常見癌症
5種缺乏標準治療 (LSS) 的癌症

我們先前開發了一種多模式形態 ctDNA 檢測技術,即透過甲基化和大小篩檢腫瘤存在 (SPOT-MAS),旨在分析甲基化和碎片組學特徵,從而實現多種癌症的早期檢測。SPOT-MAS 已證明能夠捕獲􏚶種常見癌症類型(乳癌、肺癌、肝癌、大腸癌和胃癌)的 ctDNA 特徵,並在回顧性研究(4)和前瞻性驗證研究(5)中成功促進了早期檢測。

本研究將分析範圍擴展到5種致命的 LSS 癌症:子宮內膜癌、食道癌、頭頸癌、卵巢癌和胰臟癌。

我們在五種常見癌症和 LSS 癌症中發現了大量共享的 ctDNA 訊號,表明 SPOT-MAS 可以作為一種非入侵性方法檢測低發病率癌症,特異性為 96.2%,總靈敏度為 74.8%,其中早期檢測的靈敏度為60.7%。

癌症參與者和健康參與者的臨床特徵

本研究於2023年5月至2024年7月期間,從15家醫院招募了739名健康個體和135名患有五種 LSS 癌症類型(子宮內膜癌、食道癌、頭頸癌、卵巢癌和胰臟癌)之一的患者。健康參與者接受了12個月的監測,以確認其無癌症狀態,所有患者的癌症診斷均透過組織學確診。癌症組(中位年齡60歲)的年齡顯著大於對照組(中位年齡47歲),整體性別分佈相似,但卵巢癌和子宮內膜癌僅發生於女性,而食道癌和頭頸癌則多發生於男性。大多數癌症患者(79.3%)確診時已為晚期(III期和IV期)。

LSS 癌症的遊離 DNA 中存在特殊的甲基化和片段組學改變

甲基化: 本研究採用 SPOT-MAS 多模式形態分析技術檢測了五種 LSS 癌症患者血漿中獨特的 ctDNA 特徵。此方法整合了深度標靶定序和淺層全基因組定序,鑑定了 LSS 癌症中 347 個差異甲基化區域 (DMR)。值得注意的是,與健康對照組相比,所有癌症組均觀察到全基因組低甲基化,顯示存在廣泛的表觀遺傳變異。
片段長度 cfDNA 的片段長度模式因癌症類型而異,食道癌和頭頸癌的短片段 (<150 bp) 較多,而子宮內膜癌、卵巢癌和胰臟癌的短片段較少,與健康對照組相比則較少。

末端基序: 此外,特定的4聚體末端基序被鑑定為區分不同癌症類型的 ctDNA 的重要指標,五種癌症共有11個共同的基序。

cfDNA 中的這些甲基化、片段長度和基序末端變化可以作為檢測目前缺乏標準篩檢方案的 LSS 癌症的潛在生物標記。

圖 1. 缺乏標準篩檢 (LSS)檢測的癌症的甲基化和片段組學圖譜。(A)各癌症類型中差異甲基化區域(DMR) 的數量及其重疊情況。(B)LSS癌症表現出一致的全基因組低甲基化模式。(C)與健康樣本相比,各LSS癌症類型中游離DNA片段長度的分佈。(D)LSS 癌症與對照樣本之間顯著差異的末端基序(EM)數量及其重疊情況。

使用多模式形態 ctDNA 機器學習模型對 LSS 癌症進行分類

該研究調查了LSS癌症的ctDNA特徵是否與五種最常見癌症(乳癌、大腸癌、肺癌、肝癌和前列腺癌)的ctDNA特徵重疊。在食道癌、頭頸癌和胰臟癌中發現了顯著的共同甲基化模式,在四種LSS癌症(不包括子宮內膜癌)中鑑定出超過1,000個重疊的甲基化位點。此外,在所有五種LSS癌症中均觀察到了共同的片段長度變化和末端基序。檢測到了LSS和常見癌症中常見的染色體拷貝數變異(CNA),其中子宮內膜癌的變異顯著不同。

圖 2. 五種LSS癌症與五種常見癌症之間顯著重疊的ctDNA特徵,以及多模式形態機器學習演算法的檢測準確率。
(A)與五種常見癌症類型重疊的特徵數量。(B)多模式形態機器學習演算法區分這些LSS癌症與健康個體的準確率。

96.2%

特異性
這是透過基於五種常見癌症的共同特徵進行訓練的機器學習模型,並將其應用於 LSS 癌症而實現的。

74.8%

整體靈敏度
五種 LSS 癌症的靈敏度範圍為66.7%至80.0%,轉移性癌症的靈敏度 (78.5%) 高於早期癌症 (60.7%)。這些發現表明,共同的 ctDNA 特徵可以作為檢測多種癌症類型的通用生物標記物。

該研究揭示了缺乏標準篩檢的癌症患者血漿樣本中存在共同的甲基化和碎片組學特徵。這項概念驗證研究表明,SPOT-MAS(一種針對五種常見癌症類型進行訓練的非入侵性檢測)可以檢測出大量LSS癌症病例,並有望補充現有的篩檢方案。

參考資料:

(1) Hackshaw A, Cohen SS, Reichert H, et al. Estimating the population health impact of a multi-cancer early detec- tion genomic blood test to complement existing screen- ing in the US and UK. Br J Cancer. 2021;125(10):1432– 1442. doi:10.1038/s41416-021-01498-4

(2) Kurjak A, Shalan H, Kupesic S, et al. An attempt to screen asymptomatic women for ovarian and endometrial can- cer with transvaginal color and pulsed Doppler sonogra- phy. J Ultrasound Med. 1994;13(4):295–301. doi:10.7863/ jum.1994.13.4.295

(3) WHO, American Cancer Society 2024 and USPSTF recommendations

(4) Le Son Tran et al. Analytical and clinical validation of a circulating tumor DNA–based assay for multicancer early detection.. JCO 42, 10548- 10548(2024).DOI:10.1200/JCO.2024.42.16_suppl.10548

(5) Nguyen, H., Luong, B. A., Tran, D., Nguyen, T., Ngo, Q. D., Le, L. G. H., Ho, Q. C., Nguyen, H. T., Nguyen, C. M., Tran, V. U., Pham, T. V. N., Le, M. T., Le, N. a. T., Le, T. K., Nguyen, T. L., Pham, H. T., Le, H. T., Duong, H. D. T., Hoang, A. V., . . . Tran, D. T. (2021). Ultra-Deep Sequencing of Plasma-Circulating DNA for the Detection of Tumor- Derived Mutations in Patients with Nonmetastatic Colorectal Cancer. Cancer In vestigation, 40(4), 354–365. https://doi.org/10.1080/07357907.2021.2017951

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