癌症是全球最重要的公共卫生问题之一。目前全球癌症负担正在快速增加，据估计2020年全球有近1930万新发癌症病例和1000万癌症死亡病例，而到2040年，全球新发癌症病例预计将达到2840万例（较2020年上升47%）。
癌症早期检测有助于提高癌症5年生存率以及患者治愈率。然而目前的筛查手段不仅可及性仍有待提高，且仅分别适用于特定类型的癌症。我们尚缺乏一种可及性高、通用型的筛查技术来对大规模无症状人群进行癌症筛查。
近日，《柳叶刀》子刊eClinicalMedicine发表一项大规模、多中心病例对照的研究结果。该研究证实，基于血液的泛癌种早期检测技术OncoSeek相较于传统血液学检测方法可显著降低假阳性率，检测的特异性高达92.9%、准确率高达84.3%。此外，对于临床上缺乏常规筛查手段的几种高死亡率癌症类型而言，OncoSeek检测技术也显示出极高的敏感性（例如在胰腺癌筛查中的敏感性达到了77.6%）。
论文指出，目前临床上已有多种癌症筛查手段，例如：用于肺癌筛查的低剂量计算机断层扫描（LDCT）；用于乳腺癌筛查的乳腺钼靶检查；用于宫颈癌早期筛查的HPV检测、细胞学联合阴道镜检查；用于结直肠癌筛查的粪便隐血试验（FOBT）联合结肠镜检查；用于前列腺癌筛查的前列腺特异性抗原（PSA）等等。然而，这些筛查手段不仅可及性仍有待提高，且仅分别适用于特定类型的癌症。
基于血液的蛋白质肿瘤标志物（PTM）检测在癌症筛查领域的应用已经长达几十年的时间，这些PTM包括与肝细胞癌有关的甲胎蛋白（AFP）、与卵巢癌有关的CA125、与乳腺癌有关的CA15-3和CYFRA 21-1、与胰腺癌有关的CA19-9、与卵巢癌有关的CA72-4、与消化道癌症有关的癌胚抗原（CEA）。与其他临床检测方法（如内镜、成像等）相比，基于血液的PTM检测具有其独特显著优势，包括无创性、易实现自动化等。然而，该方法灵敏度相对较低。
既往研究表明，在结直肠癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、胰腺癌、卵巢癌和食管癌的早期检测中，PTM组合（PTM panel）在诊断上要优于单一标志物。多项研究报告还显示，PTM组合可用于同时检测多种癌症类型。然而，不同癌症类型通常具有不同的血清学特征。随着检测样本量的增加，不同个体的检测结果也将呈现迥然不同的特征，传统的统计方法可能无法处理这样的大数据。此外，利用单一的标准值对PTM组合的结果进行评估，可能会得出假阳性结果，并造成不必要的临床检查。
在当前这项大规模、多中心病例对照研究中，研究人员评估了一款综合了AI技术、7种特异性PTM评估的泛癌种早期检测技术（OncoSeek）的检测效力和稳健性。
研究人员首先对来自思勤医疗以及中山大学孙逸仙纪念医院的常规临床检测数据进行了回顾性分析。来自这两处机构的7565例参与者（954例患有癌症；6611例为健康参与者）被分为训练队列和独立验证队列。其中，研究中纳入的癌症患者均为确诊癌症但尚未接受治疗的患者。
具体而言，研究人员收集了每例参与者一管外周血（8ml）作为实验样本，并通过常规的临床电化学发光免疫分析仪对7种特异性PTM进行量化检测。基于参与者分析数据，研究人员利用AI技术创建了一个名为OncoSeek的全新多变量算法。研究还纳入了另外一项来自约翰霍普金斯大学医学院的验证队列（1005例患有癌症；812例为健康参与者）进行分析。
研究中参与者的临床特征（图片来源：参考资料[1]）
分析数据显示，基于受检者7种特异性PTM量化检测结果、性别和年龄等临床信息，该算法可以计算受检者患癌风险分值，从而实现对常见的多种癌症进行早期筛查。
从检测效力来看，OncoSeek检测技术与传统的血液学检测方法相比，可显著降低假阳性率，从而将特异性从56.9%提高到92.9%。在所有癌症类型中，OncoSeek检测技术的总体敏感性为51.7%，准确率为84.3%。此外，对于血液中已经检测到癌症信号的受检者而言，OncoSeek检测技术还能溯源癌症发生部位。且针对癌症发生部位预测的总体准确率达到了66.8%。
值得关注的是，乳腺癌、结直肠癌、肝癌、肺癌、淋巴瘤、食管癌、卵巢癌、胰腺癌和胃癌这9种类型常见癌症约占全球每年癌症死亡原因的59.2%。而在针对这9种常见类型癌症的检测中，分析结果显示，OncoSeek检测技术的敏感性范围为37.1%~77.6%。此外，对于临床上缺乏常规筛查手段的几种高死亡率癌症类型而言，OncoSeek检测技术也显示出极高的敏感性，例如在胰腺癌检测中的敏感性为77.6%。
总体而言，当前这项研究表明，OncoSeek检测技术显著优于传统的临床泛癌种筛查手段，或有望成为一种无创、简单、高效、稳健的基于血液的泛癌种早期检测技术。此外，OncoSeek检测技术还能溯源癌症发生部位，其在溯源方面的准确性将有助于随访诊断检查。
（本文转载“医学新观点"）