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【前沿速递】BMC Cancer：多模态游离DNA（cfDNA）分析助力胃癌早期精准检测

02月25日

来源：肿瘤资讯

胃癌（GC）的早期检测一直是全球公共卫生领域的重大挑战，主要原因在于高危人群在早期通常无症状，而传统的侵入性内镜检查难以在人群筛查中广泛普及。近年来，基于循环肿瘤DNA（ctDNA）的液体活检技术展现出巨大潜力。近日，发表于BMC Cancer的一项最新研究开发了一种全新的多模态cfDNA检测方法，通过整合甲基化、片段组学以及热点突变分析，显著提升了早期无转移胃癌的检测敏感性与特异性。

1. 研究背景与设计

当前的胃癌液体活检面临着血液中ctDNA丰度低及异质性高的双重挑战。为了突破这一瓶颈，研究团队建立了一种仅需单次抽血即可进行多维分子特征分析的综合检测平台。

队列构建：本研究共纳入了非转移性胃癌患者与健康对照者。

发现队列（Discovery cohort）：包含110名非转移性胃癌患者和119名健康对照者，用于构建机器学习模型。

验证队列（Validation cohort）：包含58名胃癌患者和65名健康对照者，用于独立评估模型性能。

外部验证队列（External validation cohort）：额外招募了36名胃癌患者、29名胃炎患者以及71名无胃部病变的个体，以评估临床实际应用潜力。

特征提取：研究提取了五类cfDNA关键特征，包括靶向区域甲基化（TM）、全基因组甲基化（GWM）、拷贝数变异（CNA）、片段长度分布（FLEN）和末端基序（EM）。

2. 核心分子特征发现

通过对发现队列的深度测序和多维比对，研究揭示了胃癌患者cfDNA中独特的遗传与表观遗传印记：

甲基化异常：识别出42个差异甲基化区域（DMRs），其中包括CALN1、IKZF1、IFFO1等与胃癌发病机制相关的基因出现显著的高甲基化。同时，胃癌患者全基因组呈现出广泛的低甲基化模式。

拷贝数变异（CNA）：胃癌患者的cfDNA在17、19、20和22号染色体上表现出显著的CNA扩增，而在3号和4号染色体上则更频繁地出现CNA缺失。

片段组学特征：与肝癌或肠癌中常见的极短片段（<150 bp）富集不同，胃癌患者的cfDNA在150-170 bp长度区间内表现出显著的富集。此外，以胸腺嘧啶（T）开头的末端基序频率增加，而以腺嘌呤（A）开头的基序频率降低。

3. 机器学习模型表现

基于提取的多模态特征，研究团队训练了集成机器学习分类模型（包含逻辑回归、随机森林、支持向量机和极端梯度提升算法）。

多模态模型表现：在独立验证队列中，该集成模型区分非转移性胃癌与健康对照的曲线下面积（AUC）达到了0.87（95%CI 0.80~0.93）。在确保92.3%高特异性的前提下，其检测敏感性达到了70.7%。

热点突变的增益价值：当将包含535个基因热点突变的分析结果（主要源自TP53等）通过“或（OR）”逻辑整合入多模态框架后，整体检测敏感性进一步提升至75.9%，且未对特异性造成负面影响。

优于泛癌种模型：与此前基于多癌种特征开发的SPOT-MAS模型相比，针对胃癌特征特化的集成模型在各分期的检测敏感性均显著更高（73.9% vs. 47.8%）。特别是在早期（I-II期）胃癌中，敏感性从36.4%大幅跃升至72.7%。

4. 临床启示与总结

本研究提供了一种极具前景的微创诊断策略。这种整合了甲基化、片段组学以及热点突变特征的多模态cfDNA检测方法，克服了单一维度生物标志物在早期癌症检测中的局限性。未来，该技术有望作为高危人群胃癌筛查的有力工具，在提升早期诊断率、改善患者预后方面发挥关键作用。

参考文献

Vo DL, Huynh LAK, Vo DH, et al. Multimodal analysis of cell-free DNA to improve early detection of gastric cancer. BMC Cancer. Published online February 23, 2026. doi:10.1186/s12885-026-15720-0

责任编辑：肿瘤资讯-Skye
排版编辑：肿瘤资讯-Skye