治愈癌症要有希望之光！于是这些癌症早筛企业在ASCO公布了最新研究数据

随着液体活检在肿瘤诊疗方面的应用越来越广泛，全球的生物技术企业开始投入研发基于DNA片段化模式和甲基化模式的技术平台，以期实现在多种癌症类型的早期检测。因为，只有早期发现，才更有可能治愈！早筛，是癌症治愈的希望之光。

在上周线上召开的ASCO会议中，全球多家癌症早筛企业公布了他们的数据，各家企业技术路线不尽相同，但是大部分是通过分析血液样本的表观遗传学变化尤其是ctDNA的甲基化来实现癌症的早期检测。

表观遗传学分析，一般是通过亚硫酸氢钠对ctDNA进行化学处理，从而将未甲基化的胞嘧啶转变为尿嘧啶，然后通过NGS测序识别表观遗传学的改变。

Guardant Health

总部位于美国加州红木城的Guardant Health是全球肿瘤精准医疗企业代表，在今年ASCO公布了其结直肠癌早筛产品LUNAR-2的数据。该产品结合了ctDNA体系突变、甲基化和片段化模式信息来提高结直肠癌早期检测的灵敏度。该企业收集了来自434位结直肠癌术前患者和271位年龄匹配的健康对照的血浆样本。

通过LUNAR-2试剂对614例样本进行检测分析，Guardant Health发现其方法对CRC总体特异性为94%，对I-II期患者有88%灵敏度而对III期患者则有93%的灵敏度。虽然，有症状人群和无症状人群在灵敏度方面没有差异，但是Guardant Health发现有症状队列的患者其cfDNA肿瘤片段化程度更高。

为了验证该检测试剂在平均风险筛查人群中同样具有临床意义，Guardant Health启动了一项前瞻性临床研究。

Delfi Diagnostics

从约翰霍普金斯大学孵化出来的Delfi Diagnostics也在本次ASCO会议上公布了其基于DNA片段化模式的癌症早筛产品最新数据。该公司共收集了281位患者的样本，这些对象有些患癌，有些没有患癌，但是都有并存病症。主要通过低深度全基因组测序分析cfDNA的片段化模式。通过一种被称为“DELFI（DNA evaluation of fragments for early interception）”的分析方法，该企业及其学术合作伙伴在这些样本中发现了74位患者，他们患有16种不同阶段（I-IV期）实体瘤之一（包括CRC和肺癌）。

据Delphi称，在没有查出癌症的患者中，24位患有心血管疾病，23位有糖尿病，剩下的则有其他疾病。通过分析患者血浆样本中cfDNA的片段化模式，利用一种交叉验证的机器学习模型，该团队发现他们的检测方法在区分患癌病人和非患癌病人方面实现了AUC 0.92，癌症类型包括CRC和肺癌等常见癌症。同时，该团队发现，DELFI评分越高，总体生存率越低，且与癌症分期无关。

在另一项研究中，Delfi公司的研究者构建了cfDNA的片段长度分布模型，以分析他们的方法在区分个体是否患癌方面的能力。该团队评估了不同大小的cfDNA片段的数量，并通过统计方法预估片段长度的分布频率。为了验证该检测方法的性能，研究团队采用了一种基于DELFI分析的交叉验证模型、统计方法参数和两者结合的方式进行分析。

将以上方法应用于一个包含了215癌症患者和208无癌个体的队列中，Delfi的研究团队发现三种方法的交叉验证AUC分别为0.94,0.95和0.97。因此，Delfi团队相信其技术平台能够从患有其他并发症的病人的片段化模式中识别出患癌者的异常片段化模式，将不同的分析模型结合在一起时，也有助于实现对癌症的检测。

Universal Dx

西班牙初创企业Universal Dx，则通过一种名为甲基化敏感性限制性内切酶-定量PCR(methylation-sensitive restriction enzymes-based quantitative PCR,MSRE-qPCR)的技术平台来开发癌症早筛产品。今年早些时候，该企业公布了采用MSRE-qPCR方法在肺癌早期检测方面的数据。本次ASCO会议上，该企业则公布了其技术在结直肠癌筛查方面的数据。分析样本为原位CRC患者在结肠镜或结肠手术前的血浆。

在研究中，Universal Dx选取了203个甲基化区域来构建CRC特异性信号评分模型，构建了一种靶向重亚硫酸盐杂交捕获测序方法。通过来自18个早期和16个晚期CRC患者以及34位对照的68个ctDNA样本，对计算评分的机器学习模型进行训练。然后将构建的模型应用于独立的受试组，包括36位I-IV期癌症患者和159位年龄、性别配对的对照。

在对照组中，87例结肠镜检查阴性，19例为增生性息肉，37例为小的非晚期腺瘤，16例诊断为其他良性胃肠道疾病。与此同时，该模型对92%的CRC患者进行了正确分类:当特异性为97%时，该模型对每个癌症阶段的灵敏度范围从I期的83%、II期的92%、III期的92%到IV期的100%。

此外，特异性为97%时，对近端转移患者和远端转移患者的灵敏度分别为91%和93%。

Avida Biomed

另一家总部位于美国加州Freemont的初创企业Avida Biomed也在ASCO公布了其初步验证数据，该企业的方法被称为Point-N-Seq靶向甲基化测序（TMS），现在升级的版本同时分析样本的基因和甲基化信息。

经多中心、多位研究者重复操作验证，该团队在已知突变和甲基化特征的肿瘤细胞系中，实现了低至0.003%水平的肿瘤DNA检测。该公司针对结直肠癌的双试剂早筛产品，包括TMS panel覆盖了560个甲基化标志物和突变panel覆盖22个基因的超过350个热点突变。仅需通过1ml晚期CRC患者的血浆，该公司的检测方法就可以实现对肿瘤特异性甲基化信号和癌症基因突变信息的检测。

在一个I/II期CRC患者队列中，该团队比较了两种panel（tumor-informed, personalized-mutation panels (100 SNVs) 和tumor-independent CRC methylation panels ）的检测性能。结果发现，整合两种方法的检测试剂能够实现跟定制化的已知肿瘤的检测方案一致的检测性能，AUC为0.91。

在小样本研究中，该团队收集了来自75位I期患者，46位II期患者，24位III期患者和23位IV期患者的血浆样本。在特异性为91%时，该检测方法对不同结直肠癌阶段的灵敏度为I期70%，II期94%，III期96%，IV期96%。

另外，该企业还把cfDNA的片段大小信息也整合到分析模型中也提高检测试剂的灵敏度。 Avida Biomed对TMS双检测试剂产品的未来应用场景预期为癌症早筛、MRD检测以及复发监测。

基准医疗

同时，基准医疗在今年的ASCO上发布了AURORA乳腺癌和胃癌早筛模型泛化性能的进一步验证结果---《Validation of A High Performing Blood Test for Breast and Gastric Cancer Screening》。AURORA甲基化panel包含100-200个甲基化标志物，涉及早期肺癌、乳腺癌、结直肠癌、胃癌和食管癌。

基准医疗共收集了来自5个临床机构的109个胃癌、177个乳腺癌和329个健康对照血浆样本，并分为训练和验证集。首先，通过Miseq对训练集样本进行测序，并构建能够区分癌症和正常样本的分类模型。然后，在验证集对该分类模型进行验证，给每个样本计算一个风险评分。 在验证集中，针对乳腺癌和胃癌的分类模型AUC分别为0.93和0.95。

目前，基准医疗正在加速完成AURORA多癌种早筛的前瞻性研究，并在兼顾检测性能、检测可及性和便利性等方面对AURORA进行综合评估。基准医疗计划于今年第三季度推出多癌早筛LDT 产品。

Bluestar Genomics

总部位于圣地亚哥的 Bluestar Genomics则公布了其基于甲基化（5hmC）分析的多癌早筛产品（乳腺癌、结直肠癌、肺癌、卵巢癌和胰腺癌）的数据。

 Bluestar Genomics的研究团队从I-IV期癌症患者的176个新鲜冷冻组织中分离出DNA，并从783名非癌症对照患者和567名癌症患者的血浆中收集了cfDNA。然后，该公司使用化学标记对5hmC进行富集，对样本进行测序，并将结果与参考基因组进行比对，以构建5hmC模式的特征集。

通过分析肿瘤和正常组织中的5hmC， Bluestar Genomics团队确定了基于肿瘤和正常组织基因的特异性和离散性特征。然后，该公司将机器学习算法应用到cfDNA数据集，发现一个信号，使其能够将非癌症患者与癌症患者进行分类。在特异性为99%时，该检测方法对CRC的敏感性为43%，对肺癌的敏感性为52%，对卵巢癌的敏感性为75%，对胰腺癌的敏感性为57%，对乳腺癌的敏感性为30%。

基于这项研究的初步结果， Bluestar Genomics认为，结合表观基因组和基因组图谱可以区分癌症和正常组织，以及无症状高危个体的不同癌症类型。

原文：New Liquid Biopsy Data at ASCO Highlights Commercial Push Into Early Cancer Detection

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