【导读】从不确定性肺结节（IPL）中会诊，仍然具有挑战性。在这项触及2,032名IPL患者的多机构商榷中，咱们整合了5-甲基胞嘧啶（5mC）富集区的临床、辐射组学和轮回无细胞DNA片断组学特征，建树了展望IPL恶性肿瘤风险的多组学模子（clinic-RadmC）。

2025年1月2日，同济大学附庸上海市肺科病院ChenChang解释团队在期刊《Nature Communications》上发表了题为“Integrated multiomics signatures to optimize the accurate diagnosis of lung cancer”的商榷论文。团队的商榷标明，临床-RadmC为优化肺癌会诊提供了更灵验的无创器具，从而促进了精确打扰。

https://www.nature.com/articles/s41467-024-55594-z

对于肺癌的无创检测

01

从轮回无细胞DNA（cfDNA）中浮松5-甲基胞嘧啶（5mC）和5-羟甲基胞嘧啶（5hmC）修饰，已被以为是肺癌早期会诊的灵验要领。然而，大无数已发表的评估5mC和5hmC生物象征物会诊价值的商榷齐存在局限性，包括肺癌病例样本量小、清寒零丁的外部考据集，以及由于使用不同的测序要领而导致的可类似性受限。此外，单一维度的信息会驱散会诊的准确性，导致肺癌相关吃亏率居高不下。最近的商榷标明，多组学数据的后劲突显了癌症空洞分子谱分析的紧要性，并为癌症发病机制和调治战略提供了贵重的见识。因此，在多个大型、特征明确的部队中构建多组学生物象征物，有望普及会诊准确性和临床适用性。

在这项商榷中，团队基于一个多中心、前瞻性的大型不确定肺结节（IPLs）部队，分析了血浆cfDNA 5mC和5hmC富集区的终端图谱。然后，通过整合终端基因、基于CT的辐射学和临床因素，建树了空洞多组学特征，以优化肺癌会诊经由。团队旨在提供一种更准确、更可靠、无创和更具本钱效益的检测要领来会诊肺癌，并促进对IPL患者的精确贬责。

模子在各式临床情况下的性能评估

02

对临床和辐射学特征进行退换后，进一步评估了临床-RadmC模子的会诊性能。对于年齿小于50岁的参与者，临床-RadmC模子在测试集上的AUC比临床模子有显明普及。对于年齿大于50岁、被确定为肺癌高危东说念主群的参与者，clinic-RadmC模子的推崇优于其他模子。

对于实性下结节，clinic-RadmC模子在纯GGOs中的推崇欠安，但在部分实性结节的外部测试集上推崇优于其他模子。然而，clinic-RadmC模子在纯固性结节方面推崇优异，优于单一组学模子。商榷成果标明，跟着IPL实体要素大小的加多，临床-RadmC模子的适用性也在加多。

退换临床和辐射学因素后的模子性能比较。

相沿训诫个东说念主贬责经由

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与临床模子比拟，临床-RadmC模子能正确地将48份良性样本重新分类为低风险样本，将202份恶性样本重新分类为高风险样本，从而减少了35.0%的良性疾病不消要的侵入性手术（48/137），幸免了38.8%的癌症延误调治（202/521）。与由DL-radiomics和6bp-5mC模子构成的单一组学模子比拟，clinic-RadmC模子可为良性病例减少13.1%~16.1%的不消要侵入性手术（18/137；22/137），并为肺癌幸免3.1%~20.3%的潜在延误调治（16/521；106/521）。临床-RadmC模子的再分类性能也优于临床-Radiomics模子或临床-mC模子，可减少10.9%~ 21.9%良性IPL的不消要侵入性手术，幸免3.8%~13.8%的肺癌延伸调治。

多组学模子在空洞测试集（n=658）上的重新分类性能。

纪念

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1. 快速、灵验和无创的会诊要领：临床-RadmC模子实施时候小于1秒，提供了一种快速、灵验和无创的肺癌检测要领，成心于个体化贬责。

2. 辐射组学和液体活检的后劲：辐射组学分析和基于液体活检的生物象征物（如轮回DNA、DNA甲基化）被商榷用于优化早期癌症会诊。

3. cfDNA片断化方式的紧要性：基于终端图谱的要领是识别各式癌症的灵验要领，优于其他cfDNA片断经营，且只需少许DNA分子。

4. 5mC和5hmC终端主题图谱的价值：商榷相沿cfDNA中5mC和5hmC富集区的6bp终端主题图谱对肺癌的会诊价值。

5. 临床-RadmC模子的临床适用性：模子在会诊外部测试蓄积的肺癌时达到高贤惠度和特异性，减少了不消要的侵入性手术，并幸免了延误调治。

6. 优化肺癌会诊的远景：临床-RadmC模子看成一种更灵验、庄重和无创的器具，为改善肺癌筛查形势和松开环球肺癌职守提供了新路线。

参考贵寓：

1.Han, B. et al. Cancer incidence and mortality in China, 2022. JNCC, https://doi.org/10.1016/j.jncc.2024.01.006 (2024).

2.Siegel, R. L., Miller, K. D. & Jemal, A. Cancer statistics, 2020. CA Cancer J. Clin. 70, 7–30 (2020).

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