显著优于Grail，癌症早筛新星因合生物肺癌血液检出率高达80%

“肺影追凶”专门针对早期肺癌诊断而设计，预计共入组3000例早期肺癌患者和良性病变患者进行前瞻性研究，由于中国肺癌患者在发现时，大部分已经是中晚期，所以医学界普遍认为这将是对中国肺癌早期筛查的一项庞大而具有野心的研究计划。

在此次阶段性研究成果发布中，入组患者包括1/ 4的良性肺部疾病和3 / 4的肺癌患者。64%的癌症患者处于肺癌I期，是目前已知的国内外研究中，早期患者占比非常高的研究。在组织gDNA和血浆ctDNA样本的基因突变综合检测产生的结果为敏感性91%，特异性88%。采用ctDNA检测时，灵敏度为69%，特异性为96%。肺癌患者I期、II期、III期和IV期的检出率分别为63%、83%、94%和100%。

最激动人心的结果是，通过因合生物通过将ctDNA、年龄、吸烟史、蛋白标志物等多种跟肺癌相关的因素纳入到多维AI模型中，采用10-fold-cross-validation对结果进行交叉验证，结果显示在保证特异性为99%时，可以将总体灵敏度提高到80%，显著高于单独使用一个指标进行判断，在各个肺癌分期中其检出率也高于使用单一的指标，如下图所示。

最近，国际领先的美国癌症早筛公司GRAIL于欧洲肿瘤内科学会（ESMO）年会上发布了CCGA研究泛癌早筛项目的最新数据。其中，在肺癌血浆ctDNA检测方面，在不同病理组织学亚型中一致地检测到肿瘤信号，包括100％（5/5）的SCLC病例、65％（11/17）的SCC病例以及60％（12/20）的肺腺癌病例。

将因合生物的“肺影追凶”阶段性成果与前期GRAIL发布的结果相比较，我们可以看到如下结果：

这说明血浆ctDNA检测结合AI算法，为肺癌早期诊断提出了新思路，将大幅度提高肺小结节良恶性鉴别的能力，并成为最有前景的高危人群早筛新技术。

因合生物科学创始人贺建奎博士表示：“Grail公司一直是行业中的标杆，因合生物创造性地在单一指标检测基础上，加入多维信息数据，建立AI辅助诊断模型，从而使肺癌良恶性辅助诊断的研究结果远远优于Grail，这令团队非常鼓舞。我们目前已经搜集了上千例肺癌早期患者的样本，并在继续加大临床入组规模，此次发表的近200例数据只是前一阶段的成果，相信下一阶段的数据会更加充满希望。同时，我们正在将类似的方法应用到胃癌、肠癌、肝癌、乳腺癌等中国高发的十大癌种上，突破性进展指日可待。”

人工智能大数据分析是当下学术界和产业界所追逐的热点，而生命信息的复杂性、特殊性使其研究显著区别于其它领域，每一份样本背后都代表着一个鲜活的生命，具有无限价值。加上超深度基因分析极其昂贵的研究成本，产生巨量基因组数据，结合其它临床信息，一定会揭示疾病发生发展的重要机理。我们必须最大限度挖掘数据价值，信息维度越丰富，对于提高检测结果的可靠性和准确性越有价值。因合生物在健康人基线数据基础上，通过建立训练样本集，采用机器学习的方法，最终完成了结合ctDNA、蛋白标志物、家族史、既往史和个人史等多种因素在内的多维肺癌辅助诊断分析。

肺癌是威胁人类健康的第一大癌症杀手。研究表明，如果在早期发现肺癌，五年存活率可高达80%，而晚期患者则非常低，IIIa期已经低于20%。要是能在早期阶段做出诊断，抓住早期病变阶段的治疗时机，就可以带来更多战胜肺癌的机会。

然而，早期肺癌难以发现。目前在医院进行肺癌早筛主要是依靠包括低剂量螺旋CT等在内的影像学手段。但影像学方法作为筛查手段有一定的局限性，主要依赖设备的精密程度以及医生的临床经验。随着影像精度的提高，肺小结节的发现率也随之增加，同时对医生的临床经验和诊断能力提出了更高的要求。有研究表明，肿瘤的良恶性和生长很大程度上取决于初始细胞中存在的驱动因子。理想的肺小结节良恶性鉴别应当针对高危的病灶及时进行手术、活检或增加随访频次，针对低危的病灶避免过度诊疗，降低对患者身体的创伤性诊治、心理负担和经济负担。

湘雅二医院相关专家表示，因合生物此次的研究，开创性地将肺癌的检出率提高到80%，远超Grail公司，而且在早期诊断方面，可靠性更强，因为入组的早期样本居多。这不仅符合癌症早筛提倡的标准，更是为临床进一步诊断和治疗提供更精准的辅助。