血液cfdna为癌症患者提供了非侵入性的诊断途径。尽管cfdna液态活检在癌症精准医疗中的应用越来越广泛，但科学界对cfdna的起源特征和分子特征仍然了解甚少。
在今日在线发表于nature期刊的最新文章中，由约翰·霍普金斯大学基梅尔癌症中心领导的研究团队成功开发了一种名为“delfi”（dna evaluation of fragments for early interception）的新型简易血液检测方法，可通过cfdna独特的片段化模式对7种不同类型癌症进行检测，为癌症筛查、早期检测和监测提供了原理验证方法。
图：论文发表于nature期刊
研究团队介绍，该方法使用机器学习来识别癌症患者血液中dna片段的异常模式。在概念验证研究中，delfi能够准确地在57％至99％以上的血液样本中，对来208名不同阶段乳腺癌、结直肠癌、肺癌、卵巢癌、胰腺癌、胃癌或胆管癌患者的肿瘤dna进行检测。在针对215名健康人血液样本的检测中，delfi同样表现良好，仅4例被误诊为癌症。通过对异常模式的进一步研究，研究人员还可以在最多75%的病例中确定癌症组织的来源。
当前，肿瘤液体活检方法通常聚焦于突变检测或甲基化检测，约翰·霍普金斯大学基梅尔癌症中心肿瘤学教授victor e. velculescu表示。但并非所有癌症患者都具有使用这些方法检测到的变化，并且早期癌症检测方法也具有很大的改进需求。delfi则采取了一种不同的策略，通过观察血液中来自基因组不同区域的dna片段的大小和数量，来研究dna在细胞核内的包装方式。
图：delfi检测方法概念图
研究团队解释道，健康细胞的细胞核好比一个精心整理的行李箱，将dna装在其中，基因组的不同区域被小心地放置在不同的隔间中。相比之下，癌细胞的细胞核更像是一个杂乱无章的手提箱，来自基因组的各种零件被随意扔进其中。“出于各种原因，癌症基因组在包装方式上是无序的，这意味着当癌细胞死亡时，它们会以混乱的方式将dna释放到血液中。通过对这种cfdna进行检测，delfi可以基于dna包装方式，利用基因组不同区域dna的大小和数量的异常来帮助识别癌症的存在。”
这项方法在癌症筛查领域也具有一定的潜力。通过提取血浆cfdna并研究其基因序列，研究人员可以确定cfdna的片段结构，并将来自个体的全基因组片段化模式与参考人群进行比较，以确定该模式是否健康或源自癌症。由于全基因组分化模式可能揭示与特定组织相关联的差异，因此当发现该模式源自癌症，也可以表明癌症的来源。
图：癌症与健康cfdna特征差异
使用delfi，研究团队发现癌症患者和健康个体的全基因组cfdna片段化分布存在差异。在癌症患者中，cfdna的片段化模式似乎归因于血液细胞和肿瘤细胞释放的dna混合物，并随着片段大小在不同区域的增加和减少，显示出多个不同的基因组差异。总的来说，研究团队表示，健康的个体有相似的片段化特征，而癌症患者则有更多可变的且与健康个体不匹配的片段化特征。
图：delfi检测性能
在目前的研究中，研究团队对208例癌症患者和215例健康个体的cfdna进行了低覆盖率全基因组测序。delfi在73%的癌症患者中检测出癌症，而对215例健康个体中的4例进行了错误分类（98%的特异性）。此外，在确定cfdna的组织来源方面，该方法的准确率为61%~75%。将delfi和基于突变的cfdna分析相结合，研究人员可以准确检测到91%的癌症患者。
目前，研究团队正在扩大分析范围，评估delfi在数千例样本中的表现。由于该检测方法易于管理，并使用简单和廉价的实验室方法，研究团队预计，该检测最终可能比当前其他基于cfdna的癌症筛查方法更具成本效益。
参考资料
1. genome-wide cell-free dna fragmentation in patients with cancer
2. new blood test uses dna 'packaging' patterns to detect multiple cancer types
