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由約翰·霍普金斯·金梅爾癌癥中心的研究人員領導的一項新研究表明，新的血液測試在檢測肺癌方面的準確性將超過90%。在人工智能的幫助下，科學團隊可以通過檢測患者血液中循環的癌癥DNA片段中的異常模式來準確識別肺癌。
這種血液檢測方法的主要原理是檢測人體血液中的微量癌癥DNA。與目前正在開發的其他癌癥血液檢測不同，新的檢測方法不是捕獲腫瘤DNA的特定片段，而是尋找癌癥特有的DNA片段模式。
這項測試被稱為DELFI(早期截取片段的脫氧核糖核酸評估)，基于癌細胞的細胞核比健康細胞的細胞核更混亂的知識。從事這項測試的約翰霍普金斯大學研究員JillianPhallen在2019年解釋說，DELFI測試的工作原理是在循環的DNA片段中找到一些模式。
2019年，Phallen發表該項目的概念驗證報告時，他說:“由于各種原因，癌癥基因組的包裝方式是混亂的，這意味著當癌細胞死亡時，它們會以混亂的方式將其DNA釋放到血液中。通過檢查這種無細胞DNA(cfDNA)，DELFI可以根據其包裝方式檢測基因組不同區域DNA大小和數量的異常，從而幫助識別癌癥的存在。
研究人員使用機器學習研究了數百萬個cfDNA片段，以識別與肺癌存在相關的異常模式。這項發表在《自然通訊》雜志上的新研究在兩個不同的肺癌患者隊列中徹底驗證了DELFI方法。
研究表明，DELFI方法可以有效檢測94%的肺癌患者。晚期肺癌患者檢出率更高，該方法檢出96%的3/4期肺癌。
這項新研究的合著者RobScharpf解釋說:“DNA片段模式為癌癥的早期檢測提供了顯著的指紋，我們認為這可能是廣泛用于肺癌患者的液體活檢試驗的基礎。”
目前，一個更大的臨床試驗正在進行，以測試DELFI方法。正在進行的實驗將著眼于提高檢測肺癌的敏感性和特異性，同時試圖將肺癌的cfDNA模式與其他類型的癌癥區分開來，如膀胱癌、腎癌和結直腸癌。
