近日，一项发表于《Cancer Letters》杂志的研究带来了肺癌早期检测的新突破。郑州大学第一附属医院互联网医疗系统与应用国家工程实验室和江苏先声诊断的科研人员开发出一种名为 ESim-seq（Early Screening tech with Integrated Model）的集成模型，通过分析血液中的游离 DNA（cfDNA），能够高效检测早期肺癌。

肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因之一，低剂量螺旋计算机断层扫描（LDCT）是常用的筛查方法，但存在辐射暴露和假阳性率高等问题。因此，寻找新的生物标志物和检测方法至关重要。液体活检作为一种有前景的癌症筛查手段，其中 cfDNA 因携带癌症特异性的遗传和表观遗传异常信息，成为极具潜力的生物标志物。

在此次研究中，科研团队收集了 926 名肺癌患者和 611 名健康人的外周血，提取 cfDNA 后进行低通量全基因组测序和靶向甲基化测序。他们开发了新的片段组学指标“片段分布末端基序”（fragment distribution end motif，FDEM），并提出“共甲基化片段百分比块” （Co-methylation fragment percent blocks，CoBFP blocks） 算法来提取甲基化指标。经过对多种特征指标的评估，筛选出最优性能的特征，构建了包含四个片段组学特征和四个甲基化特征的 ESim-seq 集成模型。

在独立验证队列中，ESim-seq 模型表现出色，曲线下面积（AUC）达到 0.948，在所有阶段的敏感性为 79.3%，特异性为 96.0%。对于早期肺癌，该模型对 I 期患者的敏感性为 76.5%，能有效检测出早期病变。此外，研究团队还构建了 LCSC 模型，可准确区分小细胞肺癌和非小细胞肺癌，AUC 达到 0.961 。
研究表明，ESim-seq 模型在检测早期肺癌方面比以往类似技术更具优势，有望成为肺癌筛查的有力工具。当然，研究也存在一定局限性，如训练数据来自两个医疗中心，模型在不同医疗中心的预测性能有待进一步的验证。

尽管如此，这项研究为肺癌早期检测提供了新方向。未来，随着技术的进一步优化和大规模前瞻性队列研究的开展，ESim-seq 模型或可成为临床肺癌筛查的重要补充手段，提高肺癌患者的生存率和生活质量。

参考文献：

Xue, R., Li, X., Yang, L., et al. (2024). Evaluationintegration of cell-free DNA signatures for detection of lung cancer. Cancer Letters, 604, 217216.