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丹娜—法伯癌症研究所开发出诊断卵巢癌的新型血检

  • Dipanjan Chowdhury PhD

    Dipanjan Chowdhury博士(Dipanjan Chowdhury PhD)

  • 科学家研发出非侵入性诊断的工具以测量流动微小RNA,从而预测出携带特异性的卵巢癌

    2017年10月31日——美国马萨诸塞州波士顿讯

    来自丹娜—法伯癌症研究所(Dana-Farber Cancer Institute)与布莱根和妇女医院(Brigham and Women's Hospital)的科学家们正在利用人工智能的力量来开发一项探测的新技术,旨在帮助医生准确、早期地检测出卵巢癌(ovarian cancer)。该科研团队已鉴别出流动的一组微小核糖核酸(microRNAs,简称微RNA,是遗传物质的小且非编码的组成部分)的网络与卵巢癌风险相关,且它可以从血液样本中检测出来。该研究的成果发表在eLife的线上版。

    大多数患有卵巢癌的女性都是在晚期确诊的,届时,预后五年的幸存率只有25%。然而,当有些女性奇迹般地在早期发现患癌,那么,她们的幸存率则高很多。目前,市面上尚未有通过美国食品药品监督管理局(FDA)批准的有关卵巢癌筛查的技术,故此,对于有卵巢癌遗传易感性的女性或一般女性进行早期卵巢癌诊断是极具挑战性的。

    一些如超声波或CA125蛋白质检测等早期卵巢癌检查,有很高的假阳性率(false positive rate)。临床试验表明:当这些检测备用才检查早期卵巢癌时,它们往往不能对幸存率有积极影响。丹娜—法伯癌症研究所与布莱根和妇女医院的科研团队希冀开发出一种更为敏锐和细致的工具,来探测早期卵巢癌的真正诱因。

    研究小组对一组微RNA分子进行研究——后者属于基因组的非编码区域,帮助控制基因激活的位置和时间。

    Kevin Elias博士(Kevin Elias, MD)表示: “微RNA是基因组的版权编辑:在一个基因被编译转化成一个蛋白质之前,微RNA先修改基因信息,从而给基因组增加校正的注释” 。Elias博士是布莱根和妇女医院妇产科的一位医生,也是本研究的主要作者。

    Dipanjan Chowdhury博士(Dipanjan Chowdhury, PhD)表示:“这项研究不仅彰显了丹娜—法伯与布莱根和妇女医院两所机构突出的协同效应,还展现了临床人员与实验室科学家之间无缝的协作力量。在微RNA的研究上,我的实验室已经进行了十余载的努力;当Elias博士带着患者样本找到我的时候,我毫不犹豫地开展了这项研究” 。Chowdhury博士是丹娜—法伯放射肿瘤科——射线和基因组稳定性科室的主任(Chief of the Division of Radiation and Genomic Stability in the Department of Radiation Oncology at Dana-Farber)。

    在实验室内,Elias博士、Chowdhury博士以及同事们判定:卵巢癌细胞与正常细胞有着截然不同的微RNA档案。与基因编码的其它部分不同,因为微RNA在血液里流通,所以科研人员可以从一份血清样本中测量微RNA的水平。科研小组对135位(手术前或化疗前的)女性患者血样的微RNA进行测序,以开发一个 “培训组” (training set)来驯化电脑程序,从卵巢癌病例、良性卵巢癌肿瘤病例、非侵入性卵巢癌肿瘤病例以及健康卵巢组织中探寻微RNA的区别。通过利用这项机器学习的方法,研究小组能够利用大量微RNA数据,并且开发出不同的预测模型(predictive models)。最能准确地从良性组织中区分出卵巢癌的模型被称为神经网络模型(neural network model),它反映了微RNA之间纷繁复杂的互动情况。

    随后,研究组在44位女性组成的一个独立小组中测试了该测序模型,以探究该测试的准确性。当该模型的准确性成立时,研究小组对859个患者样本组进行了有关该模型的测试,旨在测量该模型的敏感性和特异性。这项新技术在预测卵巢癌方面的表现远超超声波测试结果。当进行超声波测试时,只有不到5%的异常测试结果被判定为卵巢癌,而用微RNA测试的异常测试结果里,近乎全部的测试结果都属于卵巢癌病例。最后,研究小组将最终的模型投入测试,利用微RNA诊断测试来对波兰罗兹市(Lodz, Poland)的51位需要手术护理的患者进行诊断预测。 在这组测试人群中,有91.3%的异常测试结果属于卵巢癌病例——假阳性率(false positive rate)极低。大约80%左右的情况下,阴性测试结果能够准确地预测出癌症不成立的判断,与宫颈图片测试(Pap smear test)的结果大致相当。

    Chowdhury博士表示: “这项测试的关键之处在于:它在误诊卵巢癌方面的可能性极低,并且当没有恶性肿瘤存在时,它也不会给出一个阳性的信号。这就是一项有效诊断测试的标志” 。

    研究小组还对区分微RNA的生物学相关性证据进行了探索。他们发现:从手术前和手术后血样中收集的微RNA数量变化来看,当癌组织被清除后,微RNA的信号则会消失。此外,他们还进行了实际的患者样本取样,并对癌细胞里的微RNA进行影像处理,从而发现血清的信号是从癌组织中得来的。

    本研究由以下组织和机构赞助支持:罗伯特和黛博拉第一家庭基金会(Robert and Deborah First Family Fund)、NICHD K12HD13015、罗斯∙N∙怀特妇科肿瘤学研究奖学金(Ruth N. White Research Fellowship in Gynecologic Oncology)、索尔顿斯特研究基金会(Saltonstall Research Fund)、波特研究基金会(Potter Research Fund)、斯伯林家族基金会奖学金(Sperling Family Fund Fellowship)、巴赫∙安德伍德基金会(Bach Underwood Fund)、欧盟波兰科学和智慧成长运营项目基金会First TEAM补助金(First TEAM grant of the Foundation for Polish Science and the Smart Growth Operational Programme of the European Union)、美国国立卫生研究院补助金(National Institutes of Health,项目编号:P50CA105009)、美国国防部补助金(Department of Defense,项目编号:OC093426 及 OC140632),以及蒂娜∙布罗兹曼法官阁下基金会(the Honorable Tina Brozman Foundation)。

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