中國團隊新成果:納米材料+機器學習,提升早期卵巢癌的鑑別率

卵巢癌(OC)是世界最致命的婦科惡性腫瘤之一,由於症狀不典型,患者往往無法自覺,且目前臨床上沒有可靠和準確的檢測手段,導致大多數患者直到晚期才被診斷,耽誤了最佳的治療期。

不過隨著納米結構材料和機器學習在醫療檢測領域的應用,其用於早期鑑別診斷卵巢癌和良性卵巢腫瘤(BOT)的可行性越來越高。

原定在加拿大多倫多舉辦的第 51 屆婦科腫瘤學會(SGO)女性癌症年會,因受全球 COVID-19 新冠病毒疫情影響被迫取消,不過會議官方平臺還是在近日向全球公佈了本屆學會收錄的研究論文及重要成果。

其中,來自中國團隊提出的《納米材料輔助激光解吸電離鑑別診斷卵巢癌和良性卵巢腫瘤》研究成果得到廣泛關注,本項目由哈爾濱醫科大學附屬腫瘤醫院、中國國家生物醫學材料工程技術研究中心、武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室、深圳泰萊生物科技有限公司、上海交通大學等合作完成。

中國團隊新成果:納米材料+機器學習,提升早期卵巢癌的鑑別率

據瞭解,研究團隊利用納米結構材料和機器學習,建立了高保真度和可重複性的納米材料輔助激光解吸電離(NA-LDI)平臺,進而可以鑑別診斷卵巢癌和良性卵巢腫瘤。

常用的癌症抗原 125(CA125)雖具有高靈敏度,但對 OC 的診斷特異性較差,研究人員通過建立的 NA-LDI 平臺收集了 45 例 OC 患者和 44 例 BOT 患者的樣本數據,結合開發的支持向量法(SVM)算法對 OC 和 BOT 進行鑑別診斷,探討 NA-LDI 與 CA125 的聯合應用,並比較 CA125 和 NA-LDI 的單獨應用情況。

結果顯示,NA-LDI 特異性高於 CA125(86% VS 74%),且 NA-LDI 與 CA125 敏感度相當(86% VS 87%);而 NA-LDI 和 CA125 聯合應用的敏感度(95%)和特異性(87%)均較單獨應用時有所提高,曲線下面積(AUC)分析說明 NA-LDI 和 CA125 聯合應用的診斷準確率最高。

中國團隊新成果:納米材料+機器學習,提升早期卵巢癌的鑑別率

針對該項研究,哈爾濱醫科大學附屬腫瘤醫院婦科主任婁閣教授表示:“卵巢癌雖不是婦科腫瘤中最高發的,但卻是惡性程度最高、預後最不樂觀的癌症。卵巢由於部位深藏,一經診斷多為晚期,且患者經常以消化道症狀前來就診,在癌變早期傳統檢測方法都沒有理想的精準度,因此具有很高的隱蔽性和誤診可能。我們的研究建立了一種基於微量血漿的低成本、高通量的方法,可以具較高精密度地對 OC 和 BOT 進行更有效的鑑別,將對卵巢癌的早期診斷提供更全面而準確的參照依據。實驗結果也表明,該技術在癌症診斷及其它領域的標準臨床實踐中將具有很大的潛力。”

值得注意的是,該項基於納米結構材料及機器學習的技術,此前在大腸癌、肝癌等其它癌症的早期篩查輔助診斷研究中也獲得了不錯的成效,並分別在 2019 年中國臨床腫瘤學會(CSCO)及 2019 年歐洲腫瘤內科學會(ESMO)上公開發表。

2019 年 9 月中旬,復旦大學附屬中山醫院、中國國家生物醫學材料工程技術研究中心、深圳泰萊生物科技有限公司等,曾在中國廈門召開的第 22 屆中國臨床腫瘤學大會(CSCO)上聯合發佈了研究成果《納米材料輔助激光解吸電離技術在大腸癌診斷中的應用》。

研究顯示,在 238 例腸癌(CRC)患者和 203 例健康對照者的研究隊列中,232 例進行 CEA 檢測的 CRC 患者中有 109 例(46.98%)表現為 CEA 陰性,230 例進行 CA19-9 檢測的 CRC 患者中 146 例(63.48%)表現為 CA19-9 陰性,而 LDI 方法檢測 232 例 CRC 患者只有 1 例(0.43%)被誤認為是健康對照。

結果表明 LDI 方法檢測 CRC 的靈敏度明顯優於 CEA 及 CA19-9。

中國團隊新成果:納米材料+機器學習,提升早期卵巢癌的鑑別率

緊接著,2019 年 9 月下旬,在西班牙巴塞羅那舉行的 2019 歐洲腫瘤內科學會(ESMO)年會上,上海復旦大學附屬中山醫院、中國國家生物醫學材料工程技術研究中心、深圳泰萊生物科技有限公司、北京清華大學藥學院等聯合發佈了共著學術成果《納米材料輔助激光解吸電離技術在肝癌診斷中的應用》,該項研究實驗發現:

在臨床試驗的隊列中,139 例進行 AFP 檢測的肝癌(HCC)患者中有 47 例(35.77%)為 AFP 陰性,而使用 LDI 幾乎能夠識別所有 AFP 陰性的 HCC 患者,靈敏度高達 98.53% ,明顯優於 AFP 檢測。靈敏度高於 96%,特異性高於 98%,說明 LDI 方法具有更高的診斷意義。

中國團隊新成果:納米材料+機器學習,提升早期卵巢癌的鑑別率

三篇研究論文的共同作者,國家生物醫學材料工程技術研究中心的副研究員張華博士透露:“我們這項新技術針對不同癌症篩查和鑑別的優勢成果,已在 14 種常見的惡性腫瘤篩查方面都顯示出了較傳統手段更優良的可行優勢和高效輔助作用。除了癌症早篩之外,這項技術在癌症的伴隨診斷、其它複雜疾病的輔助診斷等方面也有極大潛力,或為醫學界‘把癌症控制為慢性病’這一目標賦予更大的可能。”

近年來,在分子層面進行大規模數據觀測和分析的技術,具有無創、動態、可及性強的優勢,正在逐漸進入到臨床應用階段。

據張華介紹,團隊通過材料技術的科研創新改變了質譜儀激光作用於分析樣本上的強度與分佈,有選擇性地提高了收集信號的靈敏度和分辨率,有效增強原有信號 1,000 至 10,000 倍,產生數萬維級別的高維特徵數據。

在技術商業化方面,泰萊生物醫學研究與拓展副總裁鍾晟表示:“目前基於這項技術成果已轉化開發了一款適用於大眾的泛腫瘤早期篩查的產品,可覆蓋我國常見的 14 大惡性腫瘤,希望能通過它讓人們更早地發現自身的癌症隱患,幫助患者本人和醫生們,更有針對性地實施早發現、早診斷、早治療。”


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