利用游離DNA片段組檢測和鑒定肺癌

　　非侵入性的無細胞DNA(CfDNA)檢測方法為癌癥的檢測和干預提供了機會。在這里，作者使用機器學習模型通過全基因組分析cfDNA片段化來檢測腫瘤來源的cfDNA，這是一項對365名肺癌高危個體進行的前瞻性研究。作者使用385名非癌癥患者和46名肺癌患者的獨立隊列來驗證癌癥檢測模型。該方法為肺癌的非侵入性檢測提供了簡便的途徑。

　　肺癌是世界上最致命的癌癥。5年存活率低于20%主要是由于診斷晚期，治療效果不如早期，肺癌發病率持續上升。盡管大型隨機試驗表明，使用胸部低劑量計算機斷層掃描(Ldct)進行肺癌篩查可以降低高危個體的死亡率，但由于擔心假陽性成像結果的潛在危害、輻射暴露以及侵入性診斷程序的發病率，ldct仍未得到充分利用，篩查高危個體的比例不到6%。

　　臨床上迫切需要開發非侵入性方法，以改善對高危個體和最終普通人群的癌癥篩查。開發用于肺癌早期檢測的生物標志物在胸部影像篩查和鑒別肺癌與非癌性肺結節方面有著廣泛的臨床應用。對血液或氣道上皮中的蛋白質、自身抗體、基因表達譜和microrna的研究已經發現了有望用于肺癌早期檢測的生物標記物，盡管其中一些可能與年齡、吸煙引起的炎癥或其他共病情況(如自身免疫性疾病)有關，而且沒有一種被批準用于臨床。

　　液體活組織檢查技術和分析的快速進步已經在外周血中的cfDNA片段中發現了與癌癥相關的特征，并為癌癥的非侵入性檢測提供了一條新的途徑。作者和其他人以前已經證明，循環腫瘤dna(Ctdna)中的突變或甲基化可以在早期肺癌患者中直接檢測到，而不需要事先知道腫瘤中的這些變化。

　　為了提高早期癌癥檢測的敏感性，作者開發了一種全基因組分析cfdna片段圖譜的方法，稱為delfi(早期截取的dna片段評估)。這種方法提供了cfDNA“片段組”的視圖，允許在任何個體中評估基因組中數百萬個自然產生的cfDNA片段的大小、分布和頻率。由于cfDNA片段組可以全面代表基因組和染色質特征，因此有可能鑒定循環中大量腫瘤衍生的變化。

　　在這項研究中，作者使用這種方法在前瞻性收集的真實世界隊列中檢測和表征肺癌，該隊列包括惡性和良性肺結節患者以及非癌癥患者，包括那些有其他臨床癥狀的患者。通過這一努力，作者提供了一個框架，將cfDNA片段化圖譜與其他標志物和LDCT結合起來用于肺癌檢測，從而將無創液體活檢應用于臨床。