研究人员正在开发多种癌症测试，以克服当前蛋白质检测和核酸测试在检测早期癌症蛋白质生物标志物方面灵敏度较低的问题。

背景

鉴于全球癌症发病率不断上升，高精度的早期癌症检测至关重要。它可以迅速开始治疗。

近 60% 的癌症相关死亡是在缺乏可靠的早期癌症检测的情况下发生的。此外，目前使用的测试，如乳房X光检查、结肠镜检查等，对于早期癌症来说都是侵入性的、昂贵的且不太准确。

基于基因组学的液体活检可以开发用于同时筛查多种癌症的血液检测。然而，目前这些检测价格昂贵（价格超过 500 美元），并且对早期癌症的敏感性不到 50%。

迄今为止，由于蛋白质组的复杂性和检测低丰度蛋白质的灵敏度较低，将蛋白质组中的血浆蛋白用作癌症生物标志物的潜在用途仍然具有挑战性。

尽管如此，许多此类基于血液的蛋白质生物标志物已显示出早期检测和监测癌症的能力。例如，乳腺癌的癌抗原15-3 (CA 15-3)、CA 27.29，结直肠癌的癌胚抗原 (CEA) 和 CA 19-9，以及肝癌的甲胎蛋白。

研究方法

在本研究中，研究人员开发了一种新型的基于血浆蛋白质组的测试，并展示了其检测早期实体瘤的潜力。

他们收集了 440 名癌症患者和健康个体的血浆样本，前者被诊断患有 18 种不同实体瘤（不包括黑色素瘤）中的一种，几乎代表了所有人类器官癌症。

他们使用 Olink 的邻近延伸测定 (PEA) 技术来测量这些血浆样本中的蛋白质。从技术上讲，该测定采用基于抗体的检测来评估血浆中 3072 种目标蛋白的水平。

该团队分别对男性和女性样本执行了两个统计步骤，以计算每个步骤的基于概率的分数。虽然第一步涉及寻找可以识别早期癌症的有限数量的蛋白质，但第二步对每种类型的癌症进行分类，以找到癌症特异性的起源组织。

该团队使用 L1 惩罚对原始数据集的 100 个引导样本选择了表现出最多非零系数的蛋白质。它阻止了相关生物标志物的同时选择。

他们评估了所有生物标志物组的性能，将结果表示为受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)。此外，他们使用留一法来评估具有选定特征的生物标记物组的性能。

结果

大多数研究参与者没有症状，在接受常规体检后被诊断患有早期肿瘤；此外，他们都没有接受过治疗。在从样品中分析的 3,071 种蛋白质中，有 2,785 种通过了质量检测。

许多蛋白质对表现出高度的正相关性。从这些蛋白质中，研究人员选择了信息最丰富的蛋白质用于癌症诊断。虽然这些血浆蛋白可以区分癌症样本并高精度地区分不同类型的癌症，但蛋白质与癌症的关联在男性和女性之间存在显着差异。

对于男性和女性队列，p 值低于 0.05 的蛋白质分别有 80% 和 83% 在女性和男性中没有显着差异。对于更严格的 p 值阈值 0.001，男性和女性的这些值分别增加到 97.8% 和 99.1%。

当试图识别性别特异性蛋白质组来识别癌症时，研究人员期望看到模型的 AUC 性能不断提高，有更多的蛋白质来捕获不同的癌症群体。有趣的是，在任何模型中，AUC 在达到 10 个蛋白质的阈值后都没有进一步改善。

仅该组中的每种蛋白质的检测准确度为低至中等；然而，与其他蛋白质结合作为一个组合，它们在检测早期癌症方面实现了非常高的准确性。

该测试的总体敏感性在男性和女性中分别为 90% 和 85%，特异性为 99%。

结论

本研究证明，血浆蛋白质组中低浓度的蛋白质作为早期癌症检测的生物标志物最有价值，并且癌症蛋白质特征具有性别特异性。这些知识可以为蛋白质组学和癌症生物学的研究提供新的途径。

这些知识还为多种癌症的单一、廉价且准确的筛查测试铺平了道路，从而促进了普通人群的癌症筛查。

然而，需要在更大的人群中对测试进行更深入的验证，以确定其可靠性和普遍性。

尽管如此，在医疗保健系统中实施此类测试可以减轻与癌症相关的健康和经济负担。如果该测试融入常规检查中，它可能会重塑未来的癌症筛查指南。