作者:Mike May / 文 倪偉波 / 譯 來源: 發(fā)布時間:2023-3-9 20:7:0
及早發(fā)現(xiàn)癌癥


 

   沒有人懷疑盡早診斷癌癥的價值,然而有時候其重要性被低估了。藥理學家David Crosby是英國癌癥研究中心預(yù)防和早期檢測研究的負責人,他和同事都強調(diào)了早期檢測對治療效果的影響:“57%的肺癌患者診斷為I期時可存活5年或更長時間,而在診斷為IV期時只有3%的患者可存活5年或更長時間。” 

   盡管現(xiàn)有的癌癥篩查工具有所幫助,但只有當人們使用它們時才能獲益。例如,低輻射計算機斷層掃描(CT)可以發(fā)現(xiàn)肺癌,但正如北卡羅來納大學醫(yī)學院教授Sam Cykert指出的:“到目前為止,美國肺癌死亡率最高的是黑人男性,他們幾乎從未做過CT檢查。”

   作為每隔幾年常規(guī)檢查的一部分——通過簡單的血液檢查,更多人可能會接受結(jié)腸癌和其他癌癥的篩查。“如今,大多數(shù)癌癥都發(fā)現(xiàn)得太晚了,結(jié)果往往是致命的,因為大多數(shù)致命的癌癥都沒有可用的篩查測試。”位于加州門洛帕克的生物技術(shù)公司GRAIL的首席醫(yī)療官兼對外事務(wù)主管Josh Ofman表示,“目前指南推薦的篩查是至關(guān)重要的,但在美國,它們只涵蓋5種癌癥,一次只篩查一種。”

   盡早發(fā)現(xiàn)癌癥會帶來更好的結(jié)果,但這取決于簡單而準確的篩查方法。腫瘤學離這個目標還有多遠?

 

微量標記物

 

   對于血癌來說,癌細胞相對容易接觸和識別——就像在顯微鏡下觀察一樣簡單,至少對一位經(jīng)驗豐富的病理學家來說是這樣。對于實體瘤來說,情況并非如此,但血液中確實存在這些癌癥的跡象。

   腫瘤會丟失DNA片段,但在血液中很難找到。在癌癥患者血液中的游離DNA中,循環(huán)腫瘤DNA(ctDNA)可能只占0.1%。一旦提取出來,就可以分析ctDNA——通常是用下一代測序(NGS)進行修飾,比如單核苷酸變異、插入—刪除突變和拷貝數(shù)變異。ctDNA中的這些變化攜帶了導(dǎo)致這種變化的癌癥類型信息,這是最先進的癌癥篩查測試在血液樣本中尋找的東西。

   例如,遠基因開發(fā)了PanSeer檢測方法,該方法使用NGS檢測ctDNA甲基化的腫瘤特異性模式。復(fù)旦大學遺傳學家金力和同事將PanSeer應(yīng)用于605名無癥狀患者的血液樣本,其中包括191名在樣本采集4年內(nèi)被診斷為癌癥的患者?茖W家們報告稱:“PanSeer方法在95%的無癥狀患者中檢測到癌癥,這些患者后來都被確診……這些結(jié)果表明,癌癥的無創(chuàng)檢測可以比現(xiàn)行護理標準提前4年。” 

   腫瘤學家希望在定期檢查中進行早期檢測,許多公司也希望實現(xiàn)這一目標。

 

結(jié)腸癌的挑戰(zhàn)

 

   Cykert指出,沒有保險的人很難進行結(jié)腸鏡檢查。也許基于血液的結(jié)腸癌檢測更容易獲得,也更便宜。這正是Guardant Health希望提供的。

   電氣工程師、Guardant Health聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁AmirAli Talasaz表示,他們已經(jīng)測試了超過15萬名患者的血液樣本,并“觀察了腫瘤DNA從實體腫瘤脫落”。根據(jù)這項工作,Guardant Health最近推出了一種檢測早期結(jié)直腸癌的方法。

   “我們化學的前端是自制技術(shù)。”Talasaz說,“取一管血液,分離血漿和游離DNA,然后在一次分析中,我們發(fā)現(xiàn)了序列和甲基化特征。”該分析利用條形碼標記甲基化DNA,然后應(yīng)用NGS。正如Talasaz所說:“技術(shù)之美在于化驗。自制技術(shù)將NGS的準確度提高了幾個數(shù)量級。”

   這是一個是或否的測試;颊叩臉颖疽词莄tDNA陽性,要么不是。Talasaz表示,該公司的數(shù)據(jù)表明,該測試的特異性為91%。

 

多路技術(shù)篩查

 

   針對特定類型癌癥的檢測在腫瘤學中占有一席之地,這些血液檢測遵循傳統(tǒng)的前列腺特異性抗原(PSA)檢測前列腺癌和乳房X光檢測乳腺癌。然而,一些公司希望在一次試驗中檢測多種癌癥。

   位于馬薩諸塞州劍橋市的精確科學公司Thrive的技術(shù)評估副總裁兼聯(lián)合創(chuàng)始人Isaac Kinde說,他們的血液檢測分析了大約2000個ctDNA堿基對的突變,以篩查多種癌癥。Kinde稱這些是“癌癥中最常見的突變區(qū)域”。該公司研發(fā)的測試技術(shù)CancerSEEK能尋找?guī)追N與癌癥相關(guān)的蛋白質(zhì)。

   正如Kinde解釋的那樣:“我們的測試原型版本被用于實時檢測癌癥(在1萬名不知道自己患有癌癥的女性中),然后更早地進行干預(yù)。”他補充說:“對不同類型癌癥的檢測敏感性因生物學而有所不同。”也就是說,一些實體癌比其他癌癥釋放更多的ctDNA,或者更少的ctDNA會進入血液,這將影響任何基于ctDNA的檢測的敏感性。

 

扭轉(zhuǎn)曲線

 

   其他多種癌癥篩查工具也在開發(fā)之中,其中之一就是GRAIL公司的Galleri檢測。“在臨床研究中,Galleri的早期版本能檢測出50多種癌癥——其中超過45種目前不推薦篩查——假陽性率低于1%。”Ofman表示,“當檢測到癌癥信號時,Galleri測試還能通過一次抽血精確定位癌癥信號在體內(nèi)的起源位置。”

   GRAIL公司的技術(shù)使用人工智能和機器學習來分析患者血液中游離DNA的數(shù)據(jù)。Ofman說,這項分析“檢查了DNA甲基化的模式,以識別區(qū)分癌癥與非癌癥的特征,并有助于區(qū)分不同類型的癌癥”。

   通過在早期階段檢測出多種癌癥,Ofman相信“我們可以扭轉(zhuǎn)癌癥死亡率曲線”。有一些證據(jù)表明這是可能的。

   例如,GRAIL公司的PATHFINDER研究正在評估其技術(shù)在臨床實踐中的應(yīng)用,腫瘤學家使用GRAIL公司技術(shù)檢測了50多種癌癥的血液信號。位于猶他州的山間醫(yī)療保健公司的精準醫(yī)療項目Intermountain precision Genomics是該研究的一個試驗點。正如該公司腫瘤學家、精準醫(yī)療和學術(shù)主管Lincoln Nadauld解釋的那樣:“當檢測到陽性信號時,對這些患者進行檢查,我們發(fā)現(xiàn)了癌癥。”

 

與日俱增的計算

 

   在癌癥篩查中收集的大量數(shù)據(jù)以及對其進行快速分析的需求帶來巨大挑戰(zhàn)。為了解決這些問題,一些公司尋求與計算專家合作。

   在中國,數(shù)字病理學公司寧波江豐生物信息技術(shù)公司(KFBio)與總部位于加州圣克拉拉的英特爾科技公司合作篩查宮頸癌。KFBio沒有使用血液樣本,而是將從巴氏涂片中獲得的液體細胞學標本切片制成圖像,英特爾公司正在幫助分析圖像。英特爾健康與生命科學人工智能全球主管、美國國立衛(wèi)生研究院人工智能顧問Prashant Shah指出,這些幻燈片以40000×40000像素掃描,得到的16億像素包含了大量信息。

   其目的是盡可能快速準確地分析這些切片。利用英特爾的技術(shù)和專業(yè)知識,該公司的分析速度提高了8.4倍。除了速度,基于人工智能的模型還必須在不同的計算機上運行。運行分析切片的模型需要巨大的計算機內(nèi)存。“使用基于Xeon的服務(wù)器并使用OpenVINO優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,我們創(chuàng)建了一個可以在小型和大型硬件上高效運行的解決方案。”Shah表示。這對于在世界各地使用篩查工具是必要的。

   當使用患者的數(shù)據(jù)時,必須考慮篩查之外的問題。英特爾公司還與賓夕法尼亞大學的佩雷爾曼醫(yī)學院合作,訓練基于人工智能的腦腫瘤模型。要做到高精度,需要跨機構(gòu)匯集大量數(shù)據(jù),但對于安全和隱私方面的擔憂減少了診所和醫(yī)院的參與數(shù)量,這是因為傳統(tǒng)的ML模型在一個集中位置收集數(shù)據(jù)進行計算。但有更好的方法可以做到這一點。“聯(lián)合學習分割了訓練的一部分,因此它發(fā)生在每個所有者的數(shù)據(jù)上,將學習或模型共享到一個中心位置,并將所有模型組合在一個聚合視圖中。”英特爾研究院安全解決方案實驗室首席工程師和安全情報組經(jīng)理Jason Martin解釋道,“然后,全球訓練的模型返回到這些地點,這是一個持續(xù)的循環(huán)。”因此,收集數(shù)據(jù)的診所或醫(yī)院無需讓其他人看到這些數(shù)據(jù)。

   Martin指出,他與賓夕法尼亞大學的研究達到了“傳統(tǒng)方法準確性的99%”,這也使使用更多數(shù)據(jù)來訓練模型成為可能。通過傳統(tǒng)方法,賓夕法尼亞大學可以提供大約500名腦瘤患者的數(shù)據(jù);通過采用聯(lián)合方法建立29個機構(gòu),每個機構(gòu)提供超過1000名患者的數(shù)據(jù)。最終,這個人工智能驅(qū)動的模型可以查看患者的大腦數(shù)據(jù),掃描其關(guān)注的區(qū)域,并快速指導(dǎo)病理學家找到任何需要關(guān)注的細胞。

 

更多方法

 

   無論篩查技術(shù)取得多大進步,它都不是治療癌癥的唯一手段。行為上的改變也必須得到鼓勵。

   根據(jù)美國國家癌癥研究所(NCI)的說法,“吸煙、營養(yǎng)不良和缺乏體育鍛煉是與許多常見癌癥的發(fā)展有關(guān)的一些人類行為。”盡管NCI指出,吸煙導(dǎo)致了美國30%或更多的癌癥死亡,但它也報告稱,“自1992年以來,成年人吸煙的流行率穩(wěn)步下降”,并且“12~17歲兒童和青少年中的吸煙人數(shù)自2010年開始迅速下降”。

   盡管普通人群正在減少致癌行為,但這并不能預(yù)防所有癌癥。因此,盡管有最先進的預(yù)防方案,篩查仍然至關(guān)重要——但參與程度可以提高。正如美國癌癥協(xié)會所言:“有關(guān)癌癥篩查障礙的研究表明,公共政策、組織系統(tǒng)和實踐環(huán)境、臨床醫(yī)生以及患者本身等多種因素都會影響癌癥篩查,針對這些因素采取一系列不同的干預(yù)措施可以改善癌癥篩查率。” 

 

大步向前

 

   Nadauld認為,癌癥篩查是未來醫(yī)療保健的標準組成部分。“我預(yù)見患者來進行健康檢查。例如,當他們檢查膽固醇時,也會進行血液測試,看看是否患有數(shù)十種不同類型癌癥中的一種。”

   對他和許多同事來說,正在開發(fā)的篩查測試的前景是驚人的。Nadauld說:“作為一名醫(yī)學腫瘤學家,我一直渴望這種測試。”

   毫無疑問,復(fù)雜的癌癥篩查有很多好處,但后續(xù)問題也很重要。“即使是接受了癌癥篩查的人,也可能在治療道路上被遺漏。”Cykert解釋道,“這需要一個系統(tǒng)——執(zhí)行檢測,訓練人們解釋檢測及治療方案,并確;颊叩玫街委煛”

   總的來說,有效抗擊癌癥取決于多方面因素的綜合。從擴大預(yù)防力度到開發(fā)更準確、更有效的篩查和治療方法,這需要整個醫(yī)療保健系統(tǒng)來降低癌癥的發(fā)病率并改善結(jié)果。無論生活方式如何改善,無論減少多少致癌物質(zhì)在環(huán)境中的暴露,癌癥篩查仍將在醫(yī)療保健中發(fā)揮基本作用,讓這些測試更加有效的承諾將影響全世界的人。■

參考文獻

1. D. Crosby et al., Lancet Oncol. 21, 1397-1399 (2020).

2. X. Chen et al., Nat. Comm. 11, 3475. (2020).

3. A. M. Lennon et al., Science 369, eabb9601 (2020).

4. National Cancer Institute, "Cancer Trends Progress Report" (2020),https://progressreport.cancer.gov.

5. American Cancer Society, "Cancer Prevention & Early Detection: Facts & Figures 2019-2020" (2020), https://www.cancer.org/content/dam/cancer-org/research/cancer-facts-and-....

 

Mike May是美國佛羅里達州的自由撰稿人和編輯。

鳴謝:“原文由美國科學促進會(www.aaas.org)發(fā)布在2021年3月26日《科學》雜志”。官方英文版請見https://www.science.org/content/article/catching-cancer-extremely-early。

 

《科學新聞》 (科學新聞2023年2月刊 科學·生命)
發(fā)E-mail給:      
| 打印 | 評論 |