Cancer Cell：重大進(jìn)展！新型血液活檢技術(shù)可通過(guò)讀取血小板信息來(lái)快速檢測(cè)肺癌
最近，來(lái)自荷蘭的研究人員通過(guò)研究設(shè)計(jì)了一種進(jìn)行液體活檢的不同方法，相比尋找血液中癌細(xì)胞DNA或其它生物標(biāo)志物的證據(jù)而言，這種名為thromboSeq的新型檢測(cè)手段能夠通過(guò)檢測(cè)被血液中循環(huán)血小板所吸收的腫瘤RNA來(lái)對(duì)非小細(xì)胞肺癌進(jìn)行診斷，而且該技術(shù)的診斷準(zhǔn)確率能夠達(dá)到90%，非小細(xì)胞肺癌占到了大部分的肺癌患者病例，相關(guān)研究刊登于國(guó)際雜志Cancer Cell上。
新型血液活檢技術(shù)可通過(guò)讀取血小板信息來(lái)快速檢測(cè)肺癌
圖片來(lái)源：Best et al.
文章第一作者M(jìn)yron Best表示，基于液體活檢的癌癥檢測(cè)技術(shù)的目的就是在疾病早期一次性對(duì)所有癌癥進(jìn)行診斷，也就是一體化的檢測(cè)手段；而thromboSeq技術(shù)不僅能夠提供對(duì)肺癌的診斷，還還能夠潛在對(duì)任何一種癌癥類(lèi)型進(jìn)行診斷，同時(shí)還能對(duì)不同的腫瘤類(lèi)型進(jìn)行分層分析。血小板是血液中形成血凝應(yīng)對(duì)損傷壽命較短的血細(xì)胞，然而血小板同時(shí)還會(huì)對(duì)一系列炎性事件和癌癥產(chǎn)生反應(yīng)，由于血小板自身并不具有細(xì)胞核，因此血小板中的所有RNA都來(lái)自于巨核細(xì)胞或在循環(huán)血液中所吸收的RNA；相比腫瘤患者機(jī)體中的血小板而言，無(wú)癌患者機(jī)體中的血小板通常含有不同類(lèi)型的RNA。
文章中，研究人員對(duì)700多名個(gè)體的血液樣本進(jìn)行研究分析，其中包括被診斷為晚期非小細(xì)胞肺癌的患者、癌癥早期患者以及未患癌癥的個(gè)體，對(duì)照組人群中含有患多發(fā)性硬化癥、慢性胰腺炎和冠狀動(dòng)脈疾病的患者，這樣設(shè)計(jì)的原因是研究人員想通過(guò)研究確定這種新算法能夠?qū)Π┌Y特異性的RNA進(jìn)行篩選。研究者表示，thromboSeq算法對(duì)血小板中大約5000種不同的RNA分子進(jìn)行掃描篩選，同時(shí)不斷對(duì)一系列RNA基因進(jìn)行優(yōu)化來(lái)指示癌變腫瘤的存在，隨后研究人員對(duì)血液樣本進(jìn)行了篩選測(cè)試來(lái)觀察這種新型技術(shù)在診斷癌癥上的準(zhǔn)確性。
研究人員進(jìn)行分析的靈感來(lái)源于自然界中動(dòng)物的群體行為，鳥(niǎo)類(lèi)、昆蟲(chóng)和魚(yú)類(lèi)都能夠根據(jù)特定的目的來(lái)優(yōu)化自身的數(shù)量，要么躲避捕食者，要么尋找食物，研究者Best說(shuō)道，鳥(niǎo)類(lèi)能夠調(diào)節(jié)自己在群體中的位置來(lái)增加其群體聚集的覆蓋率，因此我們將這種自然現(xiàn)象應(yīng)用到了我們所開(kāi)發(fā)的算法中，對(duì)血小板中復(fù)雜的全套R(shí)NA進(jìn)行分析。
thromboSeq技術(shù)診斷早期癌癥的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到81%，診斷晚期癌癥的準(zhǔn)確率能夠達(dá)到88%，在一個(gè)與年齡、吸煙狀況、血液保存時(shí)間匹配的驗(yàn)證控制組中研究者發(fā)現(xiàn)，該技術(shù)的檢測(cè)準(zhǔn)確率能夠達(dá)到91%，研究人員認(rèn)為該技術(shù)能夠足以進(jìn)行臨床試驗(yàn)了。最后Best說(shuō)道，盡管被腫瘤教育的血小板血液檢測(cè)技術(shù)無(wú)法提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，但其卻能夠補(bǔ)充可替代的活組織檢查的生物源，比如細(xì)胞游離DNA、胞外囊泡、循環(huán)蛋白質(zhì)、循環(huán)腫瘤細(xì)胞以及諸如CT掃描等成像模式。
下一步研究人員計(jì)劃通過(guò)更為深入的研究來(lái)對(duì)這種新算法進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)更多樣本和疑似肺癌患者進(jìn)行更多檢測(cè)；研究者的目的就是深入理解在癌癥存在時(shí)血小板如何被“教化”的生物學(xué)機(jī)制。
文章來(lái)源
Myron G. Best, Nik Sol，Sjors G.J.G. In ‘t Veld， et al. Swarm Intelligence-Enhanced Detection of Non-Small-Cell Lung Cancer Using Tumor-Educated Platelets. Cancer Cell (2017) DOI: 10.1016/j.ccell.2017.07.004
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