全基因組甲基化測序技術可用于肺結節良惡性無創診斷

　　　近期，中國科學院合肥物質科學研究院健康與醫學技術研究所研究員聶金福、副研究員洪波生物信息學研究團隊、研究員王宏志課題組和安徽醫科大學二附院趙大海團隊合作，在腫瘤早篩領域取得進展，開發出基于血液cfDNA甲基化的肺結節良惡性無創診斷模型。相關研究成果在線發表在Cancer Science上。　

　　肺癌的早期發現是提高肺癌病人生存期的關鍵。早期肺癌在影像學上表現為肺部小結節（直徑≤3 cm的病灶）。由于CT影像檢查的高敏感性，近年來體檢發現肺結節的人越來越多，其中90%以上的肺結節是肺部良性結節或陳舊病變。然而，對于一些磨玻璃樣的小結節，由于惡性風險高、存在異質性，單從CT影像很難判斷結節的良惡性。穿刺活檢具有風險，且存在一定假陰性。因此，肺部小結節常被誤診或延遲診斷，造成不必要的手術或耽誤病情。如何無創的檢測肺結節的良惡性是重要的科研攻關方向。　　

　　該研究中，合作團隊利用一種新型的血液游離DNA（cfDNA）全基因組甲基化測序技術（cfMeDIP-seq），發現了肺癌病人與健康人cfDNA差異的甲基化特征區域；通過人工智能的方法，建立了肺結節良惡性診斷模型，該模型區分肺癌的敏感性和特異性分別達到91.0%和93.3%。期望該項目能夠盡快進入臨床，成為肺結節良惡性無創診斷的有力工具。

　　該研究成果獲得了中科院、國家自然科學基金、合肥研究院“十三五”重點項目、安徽省重點研發項目、北京腫瘤研究所研究基金、安徽省醫學物理與技術重點實驗室開放基金等項目的支持。

（A）cfMeDIP-seq甲基化測序發現肺癌患者與健康人cfDNA差異的甲基化位點；（B）利用機器學習建立的肺結節良惡性診斷模型的AUC曲線；（C）肺結節良惡性診斷模型的臨床應用