革命性的早期检测：人工智能驱动的液体活检在卵巢癌中的前景

该研究于9月30日在《癌症发现》杂志上发布，由美国癌症研究协会出版，应用AI分析DNA片段与两个特定的蛋白生物标志物，以确定卵巢癌女性患者。这些被称为癌症抗原125（CA-125）和人附睾蛋白4（HE4）的生物标志物以前被认为是卵巢癌的指示物，但单独使用并不足以可靠检测。然而，当这些生物标志物与基于AI的癌症相关DNA片段模式的识别结合在一起时，筛查的精确度提高，从而更好地区分癌性肿瘤和良性生长。

研究的资深作者维克托·E·维尔库列斯库医学博士表示：“通过将人工智能与无细胞DNA片段分析和几个蛋白生物标志物结合到一个简单的血液检测中，我们增强了卵巢癌的检测，即使在早期阶段。这种基于AI的方法可能提供一种经济实惠且易于获取的广泛卵巢癌筛查解决方案。”

卵巢癌在美国女性中是导致癌症相关死亡的第五大原因，五年生存率约为50%，根据美国疾病控制和预防中心（CDC）的报告。

共同第一作者杰米·梅迪纳医学博士，约翰·霍普金斯基梅尔癌症中心的博士后研究员表示：“及时发现卵巢癌可以挽救生命，但许多女性在晚期被诊断时生存几率显著降低。缺乏明显的早期症状或有效的生物标志物使早期发现变得复杂。”

之前，研究人员展示了基于AI的DELFI（DNA片段评估以进行早期拦截）方法，这是一种用于液体活检的新方法，可以改善血液中DNA片段的识别，并对肺癌检测有效。该技术利用健康细胞与癌细胞之间DNA组织的差异；在健康细胞中，DNA整齐排列，而在癌细胞中则变得无序。健康细胞死亡时，留下可预测的一组DNA片段，而癌细胞的死亡则导致不规则和混乱的DNA片段。

最近的研究分析了94名卵巢癌患者的血液样本，203名有良性卵巢肿瘤的女性，以及182名没有已知卵巢生长的女性。参与者在荷兰和丹麦的医院接受治疗。研究人员利用DELFI-Pro测试，结合了基于AI的无细胞DNA分析与CA-125和HE4的检测，以进行卵巢癌筛查。与仅使用任一蛋白的测试相比，该测试成功识别出更多的卵巢癌病例，并且准确率高，误报率低。具体而言，它分别识别了I-IV期卵巢癌病例的72%、69%、87%和100%。相比之下，CA-125单独检测相同阶段的检测率为34%、62%、63%和100%。

为了验证其发现，研究人员对第二组美国女性进行了测试，包括40名卵巢癌患者、50名有良性卵巢生长的女性，以及22名没有已知病变的女性。在这个较小的队列中，该测试同样表现出成功，检测出73%的所有癌症和81%的高等级浆液性卵巢癌——最具攻击性的类型——在无癌女性中几乎没有误报。DELFI-Pro测试在区分良性生长和恶性肿瘤方面也有效，这是其优于超声检查的一个优势。

“卵巢癌表现出一种在良性病变中不存在的独特DNA片段化模式，”共同第一作者、约翰·霍普金斯大学医学院的医学博士/博士生阿克沙亚·安纳普拉加达表示。这种区别至关重要，因为对超声检测到的卵巢生长的女性，通常下一步是进行探索性手术。利用“液体活检”测试可以防止对良性生长女性进行不必要的手术。

维尔库列斯库及其团队期望通过更大规模的随机临床试验进一步验证该测试的实用性，但他对这些发现表示乐观：“这项研究加强了使用全基因组无细胞DNA片段分析和人工智能进行高度准确癌症检测的优势。我们的结果表明，这种结合策略在筛查有效性方面优于现有生物标志物。”

该研究的共同作者包括来自约翰·霍普金斯的莎拉·肖特、阿德里安娜·L·巴托洛穆奇、迪米特里奥斯·马西奥斯、沙西坎特·库尔、努辛·尼克纳夫、米歇尔·诺埃、扎卡里亚·H·福达、丹尼尔·C·布鲁姆、卡罗琳·赫鲁班、尼古拉斯·A·弗尔佩斯库、瑞努·杜阿、珍娜·V·坎宗尼耶罗、斯蒂芬·克里斯蒂亚诺、维尔莫斯·阿德勒、洛丽·J·索科尔、斯蒂芬·B·贝林、罗伯特·B·夏尔普和吉莉安·法伦；来自荷兰癌症研究所的皮恩·洛夫、丹·范登布鲁克、贝阿特丽斯·卡瓦略、赫里特·A·梅耶和克里斯汀·A·R·洛克；来自宾夕法尼亚大学的尤赫耶·郑、希瑟·西梅科、苏珊·M·多姆切克和罗尼·德拉普金；来自南加州大学的迈克尔·F·普雷斯；来自洛杉矶加州大学的丹尼斯·J·斯拉蒙和戈特弗里德·E·科内克尼；来自丹麦Hvidovre医院的克里斯蒂娜·瑟基尔森；以及来自丹麦奥胡斯大学医院和奥胡斯大学的克劳斯·林德比格·安德森。

这项研究得到了米里亚姆和谢尔登·G·阿德尔森医学研究基金会、格雷基金会、SU2C及时肺癌拦截梦之队赠款、抗癌基金会-荷兰癌症协会国际转化癌症研究梦之队赠款以及其他几项基金和NIH赠款的资助。

梅迪纳、安纳普拉加达、夏尔普、法伦和维尔库列斯库拥有约翰·霍普金斯大学提交的与无细胞DNA和卵巢癌相关的专利申请的知识产权。此外，一些共同作者还涉及已授权给DELFI Diagnostics和其他实体的癌症检测专利申请，这是一家公司，几位作者共同创立。