早期检测仍然是癌症治疗中的一大难题。现有的筛查工具导致诊断延迟和预后不良，尤其是在缺乏标准筛查方案的癌症类型中。

在血液中循环的游离DNA（cfDNA）为非侵入性检测带来了希望。尽管早期阶段和罕见癌症的敏感性仍较低，但这种无创检测的特性使其成为值得改进和期待的领域。

近日，世和基因（Geneseeq）的研究人员与中国多家医院合作，验证了一种基于游离DNA的血液检测方法，它能够高度准确地检测多种癌症。

这种多癌种早期检测（MCED）在独立验证队列中以87.4%的敏感性和97.8%的特异性鉴定出癌症，且预测肿瘤原发部位的准确性达到82.4%。这项研究成果于5月27日发表在《Nature Medicine》杂志上。

研究人员利用低深度全基因组测序来分析血浆来源的cfDNA，并通过机器学习模型对cfDNA片段化模式进行训练，以此来检测癌症信号并预测来源组织。

回顾性模型训练使用了3,076名癌症患者和3,477名非癌症对照的数据。验证工作涉及到1,746名参与者的内部队列和1,465名参与者的独立队列。一项正在进行的前瞻性分析在中国两家医院招募了3,724名无症状个体。

样本在双盲方案下处理，其中数据分析师和临床团队分别对临床结局和分子结果不知情。测序数据被输入两个监督式机器学习分类器：一个被训练用于鉴定癌症信号的存在，另一个被用来推断组织来源。

两个模型均基于多维片段组学特征，包括cfDNA片段大小、拷贝数变异、核小体定位和推断的甲基化图谱。

所有阶段均采用标准化的生物信息学流程。模型训练和校准在验证开始前已完成。无论队列或疾病状态如何，所有测序和分析步骤均采用相同的实验室程序。

在独立验证队列中，MCED检测的敏感性为87.4%，特异性为97.8%。I期癌症的敏感性为79.3%，II期为86.9%。肝癌和胆管癌的敏感性达到100%，肺癌为94.5%，卵巢癌为90.5%，结直肠癌为82.3%。胰腺癌的敏感性为76.9%，其中I期癌症为58.3%。

在同一队列中，若考虑排名最高的预测，原发组织的预测准确性为83.5%，若考虑前两个最有可能的预测，则准确性为91.7%。

在前瞻性金陵队列（3,724名无症状个体）中，一年内有43例癌症患者确诊。MCED方法检测出其中53.5%的病例，特异性为98.1%。13种靶向癌症类型的敏感性为62.1%。阳性预测值为25%，阴性预测值为99.4%。

在MCED检测发现的癌症病例中，近半数未通过常规筛查或体检发现。对于通常在疾病晚期才被发现的癌症（如肝癌、卵巢癌和胰腺癌），它的高敏感性极具说服力，而组织来源预测则进一步增强了其在早期治疗中的临床意义。

研究人员指出，这些验证结果“表明MCED检测在改善早期癌症检测和支持临床决策方面具有强大潜力”。