| 天津醫(yī)科大學腫瘤醫(yī)院院長郝繼輝教授團隊創(chuàng)新性地開發(fā)了一種基于循環(huán)游離DNA(cfDNA)的非侵入性檢測模型,通過整合多組學特征和機器學習,為實現(xiàn)胰腺癌的早期篩查提供了新方案。相關研究成果發(fā)表在國際期刊《癌癥發(fā)現(xiàn)》上。 胰腺癌是臨床上惡性程度最高的癌癥,素有“癌王”之稱,患者5年生存率僅為11%。由于缺乏有效的早期篩查手段,大多數(shù)患者確診時已處于晚期,錯過了最佳治療時機。現(xiàn)有的磁共振成像、內(nèi)鏡超聲等檢查手段因成本高昂且具有侵入性,難以適用于大規(guī)模篩查;而常用的腫瘤標志物CA19-9在早期診斷中的特異度和敏感度有限,無法滿足臨床需求。 郝繼輝團隊通過整合cfDNA的拷貝數(shù)變異、片段長度分布和片段鏈偏向性等多組學特征,結(jié)合機器學習技術,成功開發(fā)出胰腺癌早篩模型。在包含467例樣本的訓練隊列和352例樣本的驗證隊列中,模型展現(xiàn)出優(yōu)異的篩查性能,顯著優(yōu)于傳統(tǒng)腫瘤標志物CA19-9的篩查能力。 更值得關注的是,團隊在1926名糖尿病和肥胖人群組成的前瞻性隊列中,還驗證了模型的臨床價值。該模型早篩時成功檢出6例胰腺癌患者,檢出率達75%,所有檢出病例均為早期(0期、Ⅰ期或Ⅱ期),而采用腫瘤標志物CA19-9僅檢出1例。與影像學檢查相比,該模型能提前45—298天(中位227.5天)發(fā)現(xiàn)病變,為患者進行早期干預治療贏得了寶貴時間。 項目主要成員、天津醫(yī)科大學腫瘤醫(yī)院副主任醫(yī)師王秀超說,這一創(chuàng)新方法有望推動胰腺癌從“晚期確診”向“早期干預”轉(zhuǎn)變,為胰腺癌診療領域帶來重要突破。 據(jù)人民網(wǎng) |

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