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呼吸活检技术在乳腺癌诊断和筛查中的应用

2023年06月29日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

人体内新陈代谢产生的某些物质会通过血液运送至肺部，并在肺泡通过气体交换出现在呼出气体中。呼出气体能反映机体的代谢情况和病理状态，其中某些物质甚至可成为特定疾病的生物标记物。

“呼吸活检”技术采用非侵入性方法，可以同时检测超过800种呼吸气组分，并选择其中的某些挥发性有机化合物(VOCs)作为相关疾病的生物标记物。该技术可用于多种疾病的早期筛查、诊断和精准治疗。

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研究背景

早期识别和治疗乳腺癌（BC）对提高患者的生存率至关重要。非侵入性的检测手段有助于提升癌症筛查的依从性。呼吸活检具有非侵入性、无创伤、取样方便、可连续采样等优势。然而，呼吸活检对 BC 诊断的准确性尚未得到足够样本量的多中心临床试验的验证。本研究则通过多中心队列研究探索了呼吸活检作为BC筛查手段的准确性。

研究方法

这项多中心队列研究连续招募了来自中国4个地区6家医院接受 BC 筛查的5047名女性，其中，发现集（discovery set）包括来自北京三家医院的216名 BC 患者和2959名非癌症女性，外部验证集（external validation set）包括来自烟台、温州和贵阳另外三家医院的249名 BC 患者和1545名非癌症女性。

使用自行设计的收集器和气囊通过标准化呼吸采集程序采集呼吸气样本，然后通过采用高气压光电离-飞行时间质谱（HPPI-TOFMS）进行分析。在20<m/z<320的范围内检测到1500个 VOC 离子的数据，区间为0.2。基于随机森林算法，根据模型训练中的特征重要性或系数，确定了最优的10个 VOC 离子。使用有或无风险因素的呼吸 VOC 标志物构建两种乳腺癌检测模型（BreathBC和BreathBC-Plus）。并使用三个外部验证队列对两个模型进行验证。

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图A 数据分析和模型构建的工作流程

研究结果

共465名 (9.21%) 受试者被确定为BC。本研究共确定了10种最佳 VOC 标志物，用于判断 BC 患者与非癌症女性的呼吸样本，具体表现为8种 VOC 升高和2种 VOC 降低。10 种最佳 VOC 离子诊断性能的受试者工作特征 (ROC) 曲线及相关曲线下面积 (AUC)见图C。

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图B BC与非癌症女性中的VOC差异；图C 10 种最佳 VOC 诊断性能的ROC曲线

由10个最佳 VOC 标志物组成的诊断模型 (BreathBC) 显示，内部验证队列的AUC为0.96（95%CI：0.94 ~ 0.97），测试队列（图D）为0.95（95%CI：0.93 ~ 0.90）。外部验证队列（图E)为0.87。

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图D-E BreathBC模型中测试队列和外部验证队列的AUC

同时使用呼吸 VOC 标志物和风险因素的BreathBC-Plus模型，在内部验证队列和测试队列 (AUC = 0.97 ~ 0.98)(图F) ，以及外部验证队列 (AUC = 0.94)(图G) 中，BreathBC-Plus模型的表现优于 BreathBC 模型，并且优于乳腺 X 射线摄影和超声。

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图F-G BreathBC-Plus模型中测试队列和外部验证队列的AUC

总体而言，导管原位癌的 BreathBC-Plus 检出率为96.97%，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ期 BC 的 BreathBC-Plus 检出率分别为85.06%、90.00%、88.24%和100%，外部验证队列的特异性为87.70%。

研究结论

这是目前关于呼吸活检最大规模的研究。该研究表明，呼出气体的分析检测作为一种新型临床辅助诊断手段，具有操作简单和高精确度等优点，在乳腺癌筛查领域有广泛的应用潜力。

参考文献

Liu J, Chen H, Li Y, et al. A novel non-invasive exhaled breath biopsy for the diagnosis and screening of breast cancer. J Hematol Oncol. 2023 Jun 16;16(1):63. doi: 10.1186/s13045-023-01459-9.

责任编辑：肿瘤资讯-Paine
排版编辑：肿瘤资讯-Paine

2023年07月04日

李国君

冀中能源峰峰集团有限公司总医院 | 血液肿瘤科

在乳腺癌筛查领域有广泛的应用潜力

2023年07月03日

张晓妮

荣成市人民医院 | 肿瘤内科

感谢分享，获益良多

2023年06月30日

万军鸽

叶县人民医院 | 血液肿瘤科

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