作为男性独有的器官,从某个方面来说,前列腺就是男性身上多出来的一枚“定时炸弹”。毕竟,前列腺癌是最“狡猾”的癌症之一,不仅病程发展缓慢,而且早前并没有方便的方法对其进行精确检测。
目前,前列腺癌检测主要是先用PSA(前列腺特异性抗原)血检,再进行前列腺活检和MRI。然而,高达60%的PSA水平升高的男性,在经过痛苦的活检后,结果确是前列腺癌阴性。
好在,现在研究人员发明了2种新的检测方法,无需活检就能在前列腺癌早期发作和开始转移时监测到。
其中一篇论文发表在《前列腺》上,标题为Development of a multivariable risk model integrating urinary cell DNA methylation and cell‐free RNA data for the detection of significant prostate cancer(整合尿细胞DNA甲基化和无细胞RNA数据以检测重要前列腺癌的多变量风险模型发展)。
这项新研究用到了引入了AI技术,研究团队用机器学习技术分析了197名前列腺癌患者的尿液样本,以确定这种疾病的特定生物标志物模式,最终创造了ExoMeth系统。该系统整合了几种不同的生物标记,包括游离RNA和甲基化细胞,相较于以往的模型,大大提高了精确度。
文章第一作者丹尼尔·布鲁尔(Daniel Brewer)表示:“如果ExoMeth在未来的研究中得到更多患者的验证,我们将在大约5年内看到不必要的活检减少60%。”
另一篇文章发表的是一种新的血液检测方法。前列腺癌通常进展缓慢,多数情况下不需要激进,但这也有时候也会导致癌症转移时却没能发现。新方法可以简单地实现对血液样本中循环肿瘤DNA片段的识别,确定癌症是否正在转移,或当前治疗效果是否良好。
这篇题为Genome-wide plasma DNA methylation features of metastatic prostate cancer(转移性前列腺癌全基因组的血浆DNA甲基化特征)发表在《临床研究杂志》(The Journal of Clinical Investigation)上。
这项新的研究不仅依赖于在血浆样本中识别循环的肿瘤DNA,还通过追踪DNA甲基化特征来了解转移活动的水平,从而增强其诊断能力。
研究显示,在转移性去势抵抗性前列腺癌患者中,甲基化差异的主要贡献因素(主成分1或PC1)与基因组测定的肿瘤分数密切相关(r = -0.96;P < 10-8) ,其特征是多梳抑制因子复合物2的靶蛋白高甲基化。
进一步对PC1顶部相关的片段进行反褶积发现,这些片段由特定的前列腺癌或前列腺正常上皮的甲基化模式组成。
这项研究的意义在于,它可以不单纯依赖于识别血浆样本中循环的肿瘤DNA,还可以通过追踪DNA甲基化特征来了解转移活动的水平。这意味着该测试有望用于监测治疗的效果,并在转移活动的早期阶段迅速发现侵袭性前列腺癌。
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