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2019/5/31 9:48:21研究人员开发出了一种简单的血液检测新方法，通过分析癌细胞脱落的DNA碎片中*的模式，可以检测出7种不同类型癌症的存在。
研究证明，这种被称为DELFI的方法通过评估早期拦截的DNA片段，可以准确地检测来自208名美国，丹麦和荷兰地区，患有不同阶段乳腺癌，结肠直肠癌，肺癌，卵巢癌，胰腺癌，胃癌或胆管癌患者体内57％至99％以上的血液样本中的癌症DNA的存在。
这种方法在215名健康人的血液样本测试中检测表现，仅在4例病例中错误识别癌症。DELFI采用了一种人工智能来识别癌症患者血液中DNA片段的异常模式。通过研究这些模式，研究人员表示，他们可以在高达75％的病例中识别癌症的起源组织。
用于癌症检测的所谓的无创检测，即“液体活组织检查”通常会是寻找突变，这些突变是癌细胞内DNA序列或甲基化的变化，但是并非所有癌症患者都能利用这些方法检测到变化，因此非常需要改进早期的癌症检测方法。
DELFI采取了一种不同的方法，通过分析血液中来自基因组不同区域DNA的大小和数量，研究DNA被包装在细胞核内的方式。
研究人员解释说，健康细胞的细胞核将DNA包装成一个组织良好的“行李箱”，其中基因组的不同区域被小心地放置在不同的隔间中。相比之下，癌细胞的细胞核更像是杂乱无章的“手提箱”，整个基因组中的“物品”被随意摆放。
“由于种种原因，癌症基因组在包装方式上变得杂乱无章，这意味着当癌细胞死亡时，它们会以混乱的方式将DNA释放到血液中，”研究人员说， “通过检查cfDNA，DELFI根据包装方式检测基因组不同区域的DNA大小和数量异常，帮助确定癌症的存在。”
不过研究人员也表示，这种方法还需要进一步验证，一旦经过验证，那么就可以从个体采集一管血液，提取cfDNA，研究其基因序列和确定碎片特征来筛查癌症。然后可以将来自个体的全基因组片段化模式与参考群体进行比较，确定该模式是否可能是健康的或源自癌症。
研究人员说，因为全基因组的碎片模式可能揭示出与特定组织相关的差异，这些模式可以指出癌症的来源，例如来自乳腺癌，结肠癌或肺癌。
而且DELFI还可以同时分析基因组中数百到数千个区域的数百万个序列，从微小的cfDNA数量中识别肿瘤特异性异常，研究人员说。
使用DELFI，研究人员发现癌症患者和健康个体之间的全基因组cfDNA片段化分布不同。 在癌症患者中，cfDNA中的碎片模式似乎是由血液和肿瘤细胞释放的DNA混合物引起的，显示出多种不同的基因组差异。
在近期研究中，研究人员，对来自208名癌症患者的cfDNA进行低覆盖率的全基因组测序，其中包括54名乳腺癌患者，27名结肠直肠癌患者，12名肺癌患者，28名卵巢癌患者，34名胰腺癌患者，27名胃癌患者和26名胆管癌患者。他们还进行了全基因组测序，分析215名健康个体的cfDNA。
总体而言，研究人员报告说，健康个体具有相似的碎片特征，而患有癌症的患者具有更多可变的碎片特征，不太可能匹配健康的特征。
由于这种方法易于管理，而且简单廉价，研究人员预计它终可能比其他癌症筛查测试（包括其他当前的cfDNA测试）更具成本效益。
