中國抗癌協會發布腫瘤標志研究進展

文圖/《中國當代醫藥》主筆 潘 鋒

中國抗癌協會日前發布《中國惡性腫瘤學科發展報告（2021）——腫瘤標志研究進展篇》（簡稱 “進展”）。2021年在防疫逐漸成為常態的情況下，中國抗癌協會腫瘤標志專業委員會發出“凝神聚力抗疫情，立足本職做貢獻”的倡議，疫情并未影響廣大腫瘤標志物領域醫研企專家們孜孜不倦地探索，新型腫瘤標志物發現與鑒定領域均取得了豐碩成果，積極推動著臨床轉化的步伐，更為可喜的是國內不斷涌現出影響世界的重要成果。進展的主編是空軍軍醫大學邢金良教授和空軍軍醫大學附屬西京醫院聶勇戰教授，副主編分別是中山大學腫瘤防治中心曾木圣教授、北部戰區總醫院謝曉冬教授、鄭州大學第一附屬醫院陳奎生教授、華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院袁響林教授和南京醫科大學附屬南京醫院/南京市第一醫院王書奎教授。

ct DNA 檢測具有不可比擬的優勢

進展首先介紹了循環腫瘤DNA（circulating tumor DNA，ctDNA）的研究進展。循環腫瘤DNA 攜帶有腫瘤特異性遺傳學改變，主要來源于腫瘤細胞的凋亡、壞死、循環腫瘤細胞及腫瘤細胞分泌的外排體。ctDNA 檢測幾乎無創，相較于組織活檢，ctDNA 可以克服腫瘤異質性，特別對于多個病灶患者，更能揭示腫瘤綜合性的遺傳信息。

進展副主編袁響林教授做學術報告

2021年ctDNA 在腫瘤領域的研究展現出了振奮人心的結果。首先，多項臨床研究證明腫瘤組織和ctDNA 檢測之間存在很高的一致性。2021 ASCO GU 兩項基于PROfound 研究的摘要指出在502 個mCRPC 患者樣本中，組織檢測和ctDNA 檢測BRCA/ATM 的陽性符合率為81%，陰性符合率為92%。ctDNA 檢出BRCA/ATM 突變的患者在人口統計學、基線特征以及突變比例方面與組織檢測檢出的患者相一致；ctDNA 檢出BRCA/ATM突變患者的rPFS 與經組織檢測檢出患者的rPFS 結果一致；兩種檢測方法檢出的患者安全性數據一致。在肺癌患者中也有研究得出組織與ctDNA 檢測EGFR T790M 的一致性高達80%的結論，而基于CheckMate 9LA 研究的組織與ctDNA 檢測TMB 的一致性也高達73%。總之，越來越多的臨床研究證明ctDNA 檢測具有組織檢測不可比擬的優勢，是組織檢測的重要替代方案。

進展介紹，關于ctDNA 檢測和組織檢測的相互關系，2021 最新版 《IASLC 晚期NSCLC 液體活檢專家共識》給出了綱領性的指導意見。對于初治晚期NSCLC 患者，在“無可用于腫瘤基因檢測的組織時”，采用血漿優先策略，先血漿cfDNA 檢測，若cfDNA 無靶向驅動基因突變，重復組織活檢檢測；在“組織量不足或不確定是否足夠進行基因分型時”，采用互補策略，組織和cfDNA 同時進行檢測；在“組織量足夠進行基因分型時”，采用序貫策略，“組織量足夠進行基因分型”時，先組織檢測，若組織檢測不全面，再進行cfDNA 檢測。對經治晚期NSCLC 患者，液體活檢可能是監測靶向治療療效、評估微小殘留病灶（MRD）和耐藥機制的首選方法。

進展認為，ctDNA 具有強大的全程精準管理價值，包括早期篩查及診斷、療效預測、預后判斷、MRD 檢測、耐藥機制探索等。MRD檢測是目前ctDNA 研究最熱的臨床應用，2021年也獲得了不菲的進展。英國正在進行的一項前瞻性多中心研究——TRACC 試驗顯示，對于術后可檢測到ctDNA 的Ⅱ/Ⅲ期結直腸癌，通過15.5 個月的中位隨訪，腫瘤復發率為42.9%，相比之下，檢測不到ctDNA的患者術后復發率只有8.6%。這些發現意味著ctDNA 檢測陽性的患者復發風險可呈十倍增加。迄今為止最大的MRD 研究CIRCULATE-Japan 項 目 的GALAXY 研究證明術后4 周ctDNA 陽性率與較差的DFS 顯著相關，且從術后4～12 周，ctDNA 動力學的變化也與患者的復發風險顯著相關，對術后治療決策進行分層可以確定所有分期可能從輔助化療中獲益的患者。由此可見，圍術期ctDNA 檢測無論是單點檢測還是多點動態檢測均具有較強的復發風險預測價值及治療決策分層作用。

CTC 標志物進展更為顯著

進展介紹，循環腫瘤細胞（circulating tumor cell，CTC）是指外周血中從原發灶或轉移灶脫落的腫瘤細胞。CTC 是惡性腫瘤發生和轉移的種子。CTC 檢測是目前最具發展潛力的非侵入性腫瘤診療手段之一，CTC 計數用在腫瘤早期篩查方面的研究取得了顯著成果。2021年11月 和2022年2月，Datar Cancer Genetics 公司用于檢測早期乳腺癌和早期前列腺癌患者外周血CTC 檢測產品分別獲得了美國FDA 授予的“突破性醫療器械”認定，展示了CTC 在早期檢測腫瘤中的巨大潛力。

2021年11月由中華醫學會檢驗醫學分會分子診斷學組編撰的《循環腫瘤細胞臨床應用與實驗室檢測專家共識》（以下簡稱“《CTC 共識》”）正式發布。《CTC共識》 綜合國內外CTC 檢測技術和臨床研究重要文獻及臨床實踐，提出10個專家共識指導性意見，共識涉及臨床應用、實驗室檢測技術和質量管理方面，明確了CTC 計數檢測的臨床應用價值和不同分子分型CTC 檢測的臨床價值，并首次提出CTC 實驗室檢測技術的選擇原則。

在CTC 分子分型方面，國內外的進展更為顯著，針對的治療靶點包括PD-L1，CLDN18.2 和HER2 等。PD-1/PD-L1 阻斷療法是免疫檢查點抑制療法的代表性藥物，2021年10月，由中國人民解放軍總醫院徐建明教授和國家納米科學中心團隊合作的相關研究成果發表。該研究納入155 名接受不同抗PD-1/PD-L1 抗體治療的多種晚期消化道腫瘤患者，利用TumorFisher CTC 檢測體系，探究免疫治療前CTC 上PD-L1 的表達是否與免疫治療的臨床療效相關。結果顯示，CTC PD-L1 陽性組的疾病控制率（disease control rate,DCR）顯著高于陰性組。此外，CTC上PD-L1 高表達的患者的無進展生存期和總生存期顯著高于無PD-L1 高表達的患者，表明CTC上的PD-L1 水平可作為免疫治療療效預測的標志物，并且其動態變化可監測治療反應。CLDN18.2 作為一個嶄新抗癌分子靶點引起業界廣泛關注，2021年，來自北京大學腫瘤醫院的沈琳教授、張小田教授與中科院胡志遠教授發表研究成果，第一次證明在胃腸道腫瘤患者中使用TumorFisher 納米磁珠結合分子信標技術發現CLDN18.2 RNA 在胃癌患者外周血CTC 中的表達與組織上CLDN18.2 蛋白表達水平相關，CTC CLDN18.2 的RNA檢測有望成為預測CLDN18.2 抑制劑在胃癌療效的有效手段。

腫瘤外泌體標志物取得多項發現

進展強調，腫瘤外泌體在腫瘤發生、發展和腫瘤診治中發揮重要作用。2021年外泌體或細胞外囊泡在腫瘤基礎研究主要體現在生物發生的調控機制，蛋白泛素化、磷酸化修飾對多囊泡體形成和外泌體分泌的調控作用，溫度變化促外泌體分泌調節作用，免疫檢查點阻斷失效外泌體PD-L1 直接作用，工程化外泌體提高免疫細胞活性，并攜帶RNA 可增強CAR-T 療效；外泌體單個分子生物物理特征的相關性和異質性體研究，跨膜蛋白共定位分析，體內生物分布；外泌體代謝組學，蛋白質組學特征，全基因組甲基化譜用于腫瘤類別的區分。王紅陽院士團隊研究發現Cdc42 作為腫瘤來源的微泡生物發生的調控節點。國家納米科學中心孫佳姝教授團隊發現熱泳介導的DNA 邏輯分子運算鑒定腫瘤源性細胞外囊泡類別，用于腫瘤類別的區分。

外泌體技術研究主要體現外泌體表征和量化研究方法同一化。微流控聯合免疫捕獲富集外泌體；pH 介導的聚類系統流式檢測外泌體；電磁場實現外泌體和微囊泡的分離；基于物理特性外泌體的分離；溫州醫科大學劉飛教授團隊開發了超快速分離純化系統EXODUS 檢測外泌體。

臨床應用方面主要體現在外泌體作為靶向藥物遞送系統，開發其來源多樣性，包括腫瘤源性，外周血細胞源性如中性粒細胞等，偶聯藥物發揮抗腫瘤增敏增效果作用。共價修飾光敏劑，聲敏劑協同增強抗腫瘤作用。北京理工大學謝海燕教授團隊研究胞外囊泡聯合自激活的光用于協同三模態抗癌治療。

腫瘤蛋白、腫瘤代謝標志物取得系列研究進展

進展介紹，蛋白質是生命活動的執行者，相對基因而言，蛋白質更能精確、直接地反映生物狀態并標志疾病病程，蛋白質水平的變化與腫瘤的發生、發展、轉移和耐藥密切相關。越來越多的研究表明，分析、鑒定腫瘤細胞的蛋白質分子變化可以為腫瘤診斷、預后提供有重要價值的信息。2021年以蛋白質組學為驅動的精準醫學、以蛋白質標志物靶向為驅動的腫瘤精準醫學取得了一系列研究進展：有學者通過分析1243 份原發性膠質瘤樣本的蛋白表達數據，結合癌癥基因組圖譜，中國膠質瘤基因組圖譜分析，發現間充質-表皮過渡因子（MET）可以激活腫瘤相關巨噬細胞，促進神經膠質瘤免疫逃避，并且與患者的預后不良有關，提示靶向MET 聯合免疫治療可作為臨床治療GBM 的新策略。Engebraaten等通過定量蛋白質組學技術對乳腺癌曲妥珠單抗治療不敏感患者進行分析，發現RAB5A 表達與臨床T-DM1 敏感性具有相關性，提示RAB5A 可作為曲妥珠單抗在乳腺癌中的預測性生物標志物。

進展介紹，代謝重編程是腫瘤的特征之一，與腫瘤的發生、發展、轉移和耐藥性密切相關。越來越多的研究表明，代謝物可作為腫瘤診斷和預后的生物標志物。2021年腫瘤代謝標志物取得了一系列研究進展：國外研究團隊Greg M.Delgoffe 等發現腫瘤細胞產生乳酸供給Treg 細胞，從而抑制效應T細胞，促進自身存活；而抑制乳酸代謝，可以提高腫瘤對免疫療法的敏感性。Theodore Alexandrov 團隊開發了一種原位單細胞代謝組學方法，可表征肝細胞從穩態到脂肪態的發展，為腫瘤微環境代謝標志物的發現奠定了基礎。國家癌癥中心中國醫學院科學院腫瘤醫院崔巍教授團隊對結直腸癌、腺瘤患者和正常健康個體的血清代謝組學和糞便宏基因組進行整合分析，確定了一組與腸道微生物群密切相關的結直腸癌和腺瘤患者的血清代謝物。復旦大學附屬腫瘤醫院邵志敏教授和江一舟教授團隊繪制了三陰性乳腺癌代謝物圖譜，并針對其中兩個亞型，分別提出靶向代謝標志物鞘氨醇-1-磷酸和N-乙酰天冬氨酰谷氨酸的精準治療策略。

腫瘤單細胞、甲基化標志物臨床應用潛力大

進展介紹，腫瘤是由體細胞突變引起的疾病，腫瘤內和腫瘤之間的細胞異質性是理解和治療腫瘤的主要障礙。單細胞測序技術的出現，包括與單細胞基因組，表觀基因組，轉錄組和多組學測序相關的方法，已經應用于腫瘤研究，并在腫瘤進化和轉移、腫瘤微環境、治療抗性研究中起到重要作用。2021年中國醫學科學院吳晨教授團隊等對5 名遺體捐贈者的正常支氣管、食管、賁門、胃等9 種器官樣本進行切片取樣和測序分析，首次發現不同正常組織器官的體細胞均存在大量的突變積累，且體細胞突變負荷及等位基因突變頻率表現出明顯的器官差異性。北京大學張澤民教授團隊通過對21 種腫瘤類型的T 細胞進行單細胞RNA 測序，確定了特定類型的CD4 和CD8 T 細胞在不同類型腫瘤中的不同作用，并發現了一類朝向“耗盡”狀態軌跡的T 細胞，這一發現有助于腫瘤免疫療法研究。

在腫瘤甲基化標志物研究方面，全癌標志物（universal cancer only marker）是復旦大學研究團隊在科學界首先提出并命名的一類全新DNA 腫瘤標志物，其具有在幾乎所有腫瘤 （目前已驗證超過25 種）中共性高甲基化的特征，而在機體正常組織中低甲基化，具有通過單靶點實現對泛癌種進行篩查的巨大價值。在HIST1H4F 作為第一個全癌標志物被發現并用于肺癌輔助診斷的基礎上，研究人員進一步發現PCDHGB7 基因是一個新的全癌標志物，并論證了其在宮頸癌與子宮內膜癌早期檢測中的臨床價值。

無細胞DNA（cfDNA）的甲基化模式與所來源的細胞或組織一致，這意味著檢測患者血漿中的腫瘤特異性DNA（ctDNA）甲基化異常，可能是開發一種基于血液的腫瘤早期診斷和預后檢測的更可行的方法。中國醫學科學院和北京協和醫學院團隊等報道了一項前瞻性的多中心研究，他們利用液體活檢和全基因組亞硫酸氫鹽測序數據，探討了203 名疑似惡性腫瘤的女性乳腺病變患者的ctDNA 甲基化標記物及臨床應用，提示能提高早期乳腺癌非侵入性診斷成像的準確性。

尿液、線粒體腫瘤標志物新探索

進展介紹，在2021年發表的腫瘤尿液標志物相關研究中，除了傳統的泌尿系統腫瘤的研究外，還有其他多個器官腫瘤的相關研究，包括肺癌、肝細胞肝癌、胰腺癌、結腸癌、卵巢癌、膠質瘤、多發性骨髓瘤和甲狀腺甲狀旁腺癌等神經內分泌系統腫瘤。得到的結果顯示，尿中的代謝物如核酸（甲基化）、蛋白、糖類、囊泡甚至尿液的揮發部分，都有作為泌尿系統外腫瘤標志物的潛力。這些研究不再局限在泌尿系統的腎臟，膀胱和前列腺的尿液腫瘤標志物研究傳統范圍，為尿液腫瘤標志物的研究拓展到其他系統，提供了越來越多的研究基礎，越來越強的研究信心。這些研究也開拓了標志物的種類，從另一個維度打開了我們觀察探索的空間。有些研究還在這些有可能作為尿液腫瘤標志物的不同類物質的檢測方法上有了新的進展。

進展介紹，線粒體是細胞內代謝性細胞器，被譽為“能量工廠”。與其他細胞器顯著不同，線粒體含有獨立的基因組DNA，且單個細胞內線粒體數目眾多，通過調控代謝功能從而高效應對外界環境變化。近來大量證據表明，線粒體在腫瘤發生和進展中扮演重要角色并可作為新型腫瘤生物標志物。例如，線粒體遺傳學家，美國科學院、藝術院、醫學院三院院士，賓夕法尼亞大學教授Douglas C.Wallace 2021年在Nature Reviews Cancer雜志撰文指出：人類腫瘤中的線粒體DNA （mtDNA） 變異可分為兩類，可誘導腫瘤發生的mtDNA 新突變或使腫瘤細胞適應不同代謝環境的功能性突變。除mtDNA 序列變異外，mtDNA 拷貝數變異以及mtDNA 序列轉移到細胞核也可導致結腸癌等類型腫瘤的惡性進展。因此mtDNA 變異的單倍型被發現與乳腺癌、前列腺癌、腎癌、甲狀腺癌、結腸癌等的腫瘤易感性顯著相關。

腫瘤組織中mtDNA 序列變異或拷貝數變異也可作為指示腫瘤患者預后的標志物。最近我國學者發表在Clinical Chemistry 雜志的研究表明：腎細胞癌、結腸癌患者尿液游離mtDNA 片段化增強。與外周血單核細胞mtDNA 為參照，尿液中攜帶突變的mtDNA 片段比的野生型片段更短。短尿cf mtDNA片段（＜150 bp）的大小選擇顯著增強了體細胞突變檢測。此外，在腫瘤機制研究中，也提示線粒體功能異常在腫瘤發生進展中發揮重要作用，并可作為疾病進展的標志物。

腫瘤標志物大數據分析與人工智能分析

進展指出，生物信息學的發展提供了大量的計算策略和工具，用于腫瘤診斷和輔助治療，極大地提高了臨床診療的效率。采用數學建模的方法從各類組學數據出發，不同角度以更深層次地挖掘診斷和治療的腫瘤標志物，可實現精準醫學的目的。

基因組、DNA 甲基化、突變、m6A 等分子層面的數據以及單細胞測序數據常被應用來篩選和腫瘤相關的特征，這些組學特征在腫瘤的發生發展產生了深層次的變化。利用計算方法挖掘單組學數據，得到腫瘤有關的特征規律和既定的表達模式用來表征其特點，對于推進腫瘤治療是至關重要的。由于使用單一組學數據有時不能完全反應疾病的特征，嘗試多模態數據的融合可能更能全面揭示疾病的內部特征，也成為一部分復雜疾病研究的主流方向，對于研究目的的預測取決于通過數據集成和機器學習捕獲的整個腫瘤生態系統的基線特征，這些方法可用于開發其他腫瘤的預測因子。數學模型的應用和算法的提出也可以在大數據中得到一些顯著重要且有效的信息，預測更接近于精準的目標。Tokheim 等介紹了一種獨特的計算方法CHASMplus，能夠識別驅動錯義突變；Abbas 等提出了一個統一的深度學習模型ZayyuNet，用于識別各種表觀遺傳修飾，這些模型性能都優于當前最先進的模型。這些研究都表明，應用各個組學數據結合數學模型及其算法的提出已經滲透到醫學領域并取得了巨大成功，可較為準確地提取相關特征，在很大程度上增加腫瘤診斷的準確性和治療效率。

2021年，人工智能（AI）在腫瘤篩查、診斷、療效預測、腫瘤演化等問題的研究都取得了巨大的進展。對醫學圖像進行精確標注是一件費時費力的事情，2021年來弱監督、自監督學習技術在腫瘤醫學影像中的應用大幅減少了標注的工作量，推動腫瘤AI 臨床落地。有學者通過基于Mean Teacher 的半監督學習方法標注結直腸癌WSI，實現了優于監督學習的性能。在計算病理學領域，深度學習模型因其在胃癌淋巴結轉移、宮頸癌細胞識別等病理WSI 分析中表現出的高準確率和高效率，引起了研究人員的廣泛關注。有學者等構建了一個全新的深度學習框架，探索病理圖像中與預后相關的特征，提出肝癌預后新指標，實現HCC 風險分層和精準個性化治療。Bilal 等采用弱監督學習模型分析結直腸癌分子通路和關鍵突變的狀態，指導醫生進行最佳治療決策。Yamashita等采用深度學習模型檢測結直腸癌中的微衛星不穩定性（MSI），以識別具有不同治療反應和預后的患者。在醫學影像領域，AI 在超聲圖像中識別病變已經達到放射科醫生級別的準確性，在一致性和效率方面也有突出的潛力，可以幫助放射科醫生提高診斷性能和避免過度治療。AI 根據放射成像指標可靠地預測潛在的生物反應，從而用于治療反應評估。通過在AI 中加入熱圖，突出與AI 預測相關的重要區域，可以幫助臨床醫生理解AI 決策的預測依據。

進展介紹，在生物信息領域，利用機器學習模型研究腫瘤進化的分子機制獲得了突出的成果。有學者等使用機器學習模型對腫瘤轉移風險進行分層，識別腫瘤轉移相關的分子突變，對前列腺癌的轉移位點進行預測。Haitham 等通過構建一個可解釋的深度學習模型，可有效識別轉移性前列腺癌。單細胞空間轉錄組學迅速發展，針對原位捕獲方法的缺陷，Bergenstrahle等將高分辨率組織學圖像與原位捕獲數據結合，借助深度學習模型推理，能夠推斷出超分辨率的基因表達譜。Ravian 等解決了大規模單細胞三維圖像剖析中的挑戰，對大量單細胞特征進行重構，揭示了健康和腫瘤組織細胞的空間表型模式。采用機器學習模型分析電子病歷（EMR）也廣泛應用于醫療早期預測、診斷和預后，如有研究從腫瘤患者EMR 中提取表型數據，采用Node2vec 算法獲得機器學習和深度學習模型的特征，提出了一種預測未知腫瘤的解決方案。Morin 等從醫療網絡中捕獲多模態健康信息，結合結構化和非結構化多模態信息建立腫瘤預后模型。（封面圖為進展副主編、中山大學腫瘤防治中心曾木圣教授）