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灵敏度80%!因合生物发表癌症早诊最新数据 | 首席医学官许传波作精彩解读

2018-11-3| 编辑: 小桔灯网| 查看: 227| 评论: 0|来源: 测序中国丨作者:戴胜

摘要: 2018年10月27日,因合生物关于“通过超高深度靶向测序检测ctDNA突变进行肺小结节良恶性辅助诊断”的阶段性研究成果发表在BioRxiv上,研究结果显示,采用人工智能多维辅助诊断模型,可将肺癌检出灵敏度提高至80%,优 ...

2018年10月27日,因合生物关于“通过超高深度靶向测序检测ctDNA突变进行肺小结节良恶性辅助诊断”的阶段性研究成果发表在BioRxiv上,研究结果显示,采用人工智能多维辅助诊断模型,可将肺癌检出灵敏度提高至80%,优于GRAIL近期公布的CCGA研究最新数据。

据悉,该阶段性研究成果共纳入了192例即将手术的肺占位病变患者(良性及早期肺癌患者为主),严格参照ICH国际临床研究标准开展,目的在于验证以ctDNA突变超高深度靶向测序为重点的人工智能多维信息辅助诊断模型,在肺小结节良恶性鉴别中的作用。

该研究在术前和术后采集患者的血样以及组织样本,并对每位参试者的血浆ctDNA、白细胞基因组DNA(gDNA)和肿瘤组织gDNA进行超高深度靶向测序,进行结果比对与数据统计,在65个肺癌驱动基因以及相关基因的编码区域中,平均测序深度高达35000X,使得灵敏度达到可检测0.2%的罕见突变的水平。在ctDNA单一维度结果的基础上,研究人员通过将ctDNA、年龄、吸烟史、蛋白标志物等多种与肺癌相关的因素纳入到多维人工智能模型中,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,可以将检测的总体灵敏度提高到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。

在本次发表的阶段性研究成果中,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,早期患者占比较高的研究之一。研究结果显示,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灵敏度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%。

前不久,国际领先的美国癌症早筛公司GRAIL在欧洲肿瘤内科学会(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)的小细胞肺癌病例、65%(11/17)的鳞状细胞癌病例以及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:

该比较结果说明,血浆ctDNA检测结合AI算法,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,为肺癌早期诊断提出了新思路。

许传波博士

针对本次研究,测序中国邀请前GRAIL公司资深临床专家、现任因合生物首席医学官许传波博士做相关解读。

测序中国:本次研究中所提及的肺癌检测的总体灵敏度达到80%,这个数字该如何理解?是哪些关键技术或数据促使因合生物能够达到这样的结果?

许传波博士:因合生物的阶段性研究成果显示,采用人工智能多维辅助诊断模型,可将肺癌检出灵敏度提高至80%。该数字是以血液ctDNA的肺癌相关基因突变检测为核心,结合其他临床信息,并通过机器学习模型的方式获得的综合评估。其临床意义是非常明确的:第一,80%的灵敏度是非常可观的,这标志着该手段已经在一定的情况下,基本达到了临床上可使用的状态;第二,80%的灵敏度是通过结合目前临床上使用的一些检测手段所得到的,所以该检测并不是取代,而是很好补充了临床现有的检测手段,这也使得该方法更易被医生所了解和接受。

在技术特点方面,第一,我们使用了超深度测序,检测到了非常罕见的基因突变,平均测序深度达到35000X。在这样的测序深度下,我们得以对一些释放到血液中早期罕见突变信号进行检测。第二,我们使用了机器学习模型。模型包括了患者年龄、家族史、肺结节大小等临床信息,以及目前常用的血清学检查指标。

测序中国:结合本次的研究结果,与国际领先的癌症早筛公司GRAIL相比,因合生物在技术路径和发展模式方面有哪些异同点?

许传波博士:因合生物自成立之初就对标GRAIL的癌症早筛研究,同时也紧密关注GRAIL公司的研究进展与数据成果。近期两家公司公布的ctDNA研究数据结果非常相似。GRAIL公司的研究覆盖面更加广阔,除了靶向基因检测,还使用了全基因组测序,并对全转录组进行了甲基化分析,获得的基因信息量更大。因合生物的基因检测则采用了靶向测序。在基因检测的灵敏度与特异性方面两个研究成果非常相似。

对于本次公布的研究成果,还需要强调的是,GRAIL的临床试验入组的都是癌症患者,其早期与晚期患者比例约为1:1。因合生物的临床研究还考虑了癌症的早期检测,入组了肺癌I期、II期、III期等可进行手术的患者,其中肺癌I期患者比例达到60%以上,所以该研究成果更有助于癌症的早筛早诊。

测序中国:癌症的早诊与早筛相比,二者的研究路线和技术方法等方面有哪些差异?

许传波博士:癌症早筛与早诊的主要区别在于两者面向的人群不同,癌症早筛一般针对无症状的高危人群,而早诊主要针对已经出现相应临床症状的人群。利用液体活检技术也有可能实现癌症早筛早诊的目标。因合生物的长远目标也是在普通人群中实现癌症的早筛。

虽然目前人类对个别癌种已经有了较为深入的理解,但对肿瘤生物学的整体认识还较为有限,癌症早筛仍颇具挑战。而进行癌症早诊则相对容易一些,患者通常已经出现了某些临床症状,临床需求也比较清晰,目前也已发现很多明确的驱动基因可指导临床治疗。因此,癌症早诊相对更为容易突破,这也应是眼下第一步的工作。本次因合生物的研究成果也是为了进行癌症早期辅助诊断。

对于癌症的早期诊断,目前临床主要依赖影像学和组织活检等手段,液体活检还处于探索之中。本次研究成果的发表,为液体活检在癌症早诊中应用提供了较为充分的证据支持,表明这条道路是可行的。接下来,因合生物将继续提升该人工智能模型的灵敏度和准确度,帮助肺癌甚至泛癌症早诊早筛的早日实现。

因合生物科学创始人贺建奎博士

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。因合生物科学创始人贺建奎博士表示:“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。”

关于因合生物

深圳因合生物科技有限公司创立于2016年,是一家致力于癌症无创早期诊断的基因测序高新技术企业。因合生物的使命是通过一管血诊断出多种癌症,愿景是在可治愈阶段检测出癌症,降低癌症的发生率和死亡率。目前已在深圳总部和江苏南通建成共计4000平方米的第三方医学检验实验室,汇聚了全球知名院校的高科技人才,形成了一支极具凝聚力的以技术研发、临床研究、生信分析以及市场营销为一体的高水平团队。

作为新一代中国癌症早筛领跑者,因合生物以严谨、实事求是的科学态度,保持着与科研院所、三甲医院以及患者公益联盟的密切合作,按照国际ICH标准全力推进临床研究,并逐步推出面向早期癌症患者的全程管理产品,以满足临床应用的真实需求。

因合生物在未来将继续坚持将 AI 和早筛相结合,逐步增加包括影像学、血清学、家族史、个人史和既往史等在内的多种因素,并从肺癌单一癌种逐步发展到多癌种,以切切实实地提高癌症早诊早筛的灵敏度和特异性,在不久的将来有望让癌症成为一种可治愈的慢性病。

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