用于子宫内膜癌筛查的细胞学标本中组合基因标记物的DNA甲基化

《Diagnostic Cytopathology》：DNA Methylation of Combined Gene Markers in Cytological Specimens for Endometrial Cancer Screening

子宫内膜癌筛查新方法：基于7个高甲基化基因的XGBoost模型显示97%敏感性，整合DNA甲基化检测提升非侵入性诊断准确性。

摘要

引言

子宫内膜癌（EC）是全球最常见的妇科癌症之一，其发病率不断上升，这凸显了开发有效筛查方法的迫切需求。尽管早期诊断和良好的生存率令人欣慰，但目前的筛查方法（如经阴道超声检查）缺乏特异性，常常需要侵入性操作，并且在EC的检测方面存在显著差距。

方法

我们对细胞学标本中的DNA甲基化进行了全面分析，作为EC筛查的生物标志物。通过文献回顾和UALCAN及Wanderer数据库，我们发现了7个与EC相关的过度甲基化基因。我们从300名女性中收集了子宫内膜样本，并使用子宫内膜细胞学检测（ECT）和定量甲基化特异性PCR（qMSP）来评估这些基因。我们开发了一个基于XGBoost算法的模型，利用DNA甲基化数据预测EC，通过敏感性、特异性和接收者操作特征曲线下面积（AUC）来评估其性能。

结果

HTR1B、CELF4和TBX5的甲基化水平在EC和非典型增生组织中显著高于良性样本。结合这些基因的诊断模型表现出优异的性能，敏感性达到97%，准确率为90%。SHAP值分析表明：TBX5（1.079）、HTR1B（0.990）和CELF4（0.712）对模型的预测能力有积极影响，其中TBX5和HTR1B的权重相似，但高于CELF4。

结论

将DNA甲基化标志物整合到ECT中提供了一种无创且高度准确的EC筛查方法。该模型的高诊断准确性和可靠性有可能改变EC的诊断方式，减少对侵入性操作的依赖，并改善临床管理。

披露

作者们没有需要报告的内容。

利益冲突

康玲、黄柳静和王思琪是广州LBP医药科技有限公司的员工。所有作者均声明不存在潜在的利益冲突。

数据可用性声明

支持本研究结果的数据可在本文的支持信息中找到。