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本研究前瞻性验证了Dxcover液体活检平台（一种基于傅里叶变换红外光谱（FTIR）的快速、多组学血液检测技术）用于结直肠癌（CRC）早期检测的优异性能。在包含957名平均风险个体的队列中，该技术对结直肠癌的检测显示出高达0.95的AUC值，在90%特异性下灵敏度达90%，并能精准识别75%的I期和100%的II期癌症。该研究证明，这种简便的血检方法可作为结肠镜的有效补充或分流工具，有望通过提高筛查依从性和早诊率，显著改善结直肠癌患者预后。
引言
结直肠癌是全球最常见和最致命的癌症之一，2020年报告了近200万新病例。然而，早期发现和干预可以显著提高患者的生存率和生活质量。早期结直肠癌的平均5年生存率约为91%，但到IV期时骤降至约15%。尽管筛查计划对于在无症状个体中发现早期肿瘤至关重要，但当前的筛查方法存在明显局限。结肠镜检查虽是结直肠癌诊断的金标准，但其侵入性和资源有限性使其不适合作为一线筛查工具。其他筛查选项包括粪便或血液检测等非侵入性方法。美国食品药品监督管理局（FDA）已批准几种基于粪便的检测方法，其中最成熟的粪便多靶点DNA检测Cologuard在2024年发布的BLUE-C试验中显示出95%的结直肠癌检测灵敏度和94%的特异性。尽管如此，基于粪便的筛查依从性仍是一个重大挑战，这凸显了对替代筛查方法的迫切需求。基于血液的检测正成为一种更受青睐的选择，液体活检作为粪便检测的补充，前景广阔。
其中，傅里叶变换红外光谱（FTIR）是一种有前景的用于更早检测结直肠癌的液体活检技术。Dxcover液体活检平台是一种快速、多组学检测技术，它利用红外辐射分析血浆样本，产生代表样本整体生物分子谱的独特“指纹”信号。该光谱读数涵盖了代谢物、电解质、碳水化合物、脂质、蛋白质、外泌体和其他标记物的信号。与信息丰富的光谱数据相结合，该技术可根据临床目标和不同医疗系统的要求，调整为更高的灵敏度或特异性。与大多数基于基因组学的方法不同，该方法不需要DNA分离或提取，在成本和时间效率上具有优势。该平台最初开发用于脑癌的早期检测，并在区分八种不同癌症类型与无症状和有症状的非癌患者方面显示出潜力。
材料与方法
研究概述
患者于2024年1月至2025年2月期间从美国各地的临床中心招募。研究总共纳入957名患者，包括48名结直肠癌患者、157名高级别癌前病变患者、331名非高级别病变患者和421名结肠镜检查阴性患者。患者根据以下标准分为疾病组：结直肠癌（I至IV期结直肠腺癌）、高级别癌前病变（任何大小的伴有高级别 dysplasia/carcinoma in situ或绒毛状生长模式（≥25%）的腺瘤，以及任何大小≥10 mm的腺瘤或无蒂锯齿状病变或增生性息肉）、非高级别病变（最多3个腺瘤，大小<10 mm）和阴性（结肠镜检查无发现，或组织病理学检查未发现腺癌、腺瘤或其他肿瘤，包括<10 mm的增生性息肉）。数据集在年龄和性别上进行了匹配。前瞻性招募的主要排除标准包括有症状的患者、已知的炎症性肠病诊断、任何类型的癌症既往史，以及目前正在服用（或有服用史）任何抗肿瘤或缓解疾病的抗风湿药物。
样本处理
使用Streck血浆BCT通过静脉穿刺采集血样，并通过双重离心过程获得血浆。血浆等分试样在-80°C下储存，然后运往英国的Dxcover实验室进行分析。
患者样本分析
从冷冻储存中取出血浆等分试样，在室温下解冻最多30分钟。通过将3 μL血浆移液到Dxcover样本载片的三个样本孔中来制备每个患者样本。制备好的载片在35°C下脱水至少10分钟以形成干燥的样本薄膜。然后将每个干燥的样本载片放入Dxcover自动进样器中，并由Dxcover液体活检平台进行分析。每个样本孔收集三个光谱，每位患者产生九个重复。在分析期间，分析人员对真实诊断结果设盲。
数据分析
开发机器学习模型以从已知患者群体构建诊断算法，并对测试集中的未知样本进行疾病预测。采用嵌套交叉验证策略来开发模型以减少抽样偏差。在此方法中，患者以70:30的比例随机分为训练集和测试集，重复51次。模型超参数在训练集上使用五折交叉验证进行调整，并用于对测试集中的光谱进行预测。由于每位患者样本提供九个光谱，最终诊断结果取自所有九个光谱的共识预测。根据诊断算法结果，患者样本被报告为阳性或阴性。在给定的重采样中，不允许单个患者的光谱同时出现在训练集和测试集中。对于每位患者，收集其出现的所有测试集中的预测结果，并以多数票作为该患者的总体测试集预测。由此，将正确预测数与预测总数的比率计算为总体检出率。将报告结直肠癌（总体和分期）和高级别癌前病变的灵敏度，以及非高级别病变和阴性患者的特异性。使用Bootstrap采样计算平均受试者工作特征曲线。
结果
结直肠癌
通过首先将结直肠癌与所有其他组进行分类来评估结直肠癌的检测；该模型可能对症状患者的风险分层应用有意义。平均受试者工作特征曲线如图所示。AUC值为0.95（95% CI，0.92-0.98），显示出出色的区分能力。当交叉验证的特异性调整至90%时，所得的测试集灵敏度和特异性分别为90%和89%。该诊断模型准确预测了75%（3/4）的I期、100%（15/15）的II期、93%（14/15）的III期和100%（6/6）的IV期结直肠癌。在8例分期未知的结直肠癌病例中，63%（5/8）的检测结果为阳性。
晚期结直肠肿瘤
然后将高级别癌前病变患者与结直肠癌合并为阳性组，以评估晚期结直肠肿瘤的检测性能，这是最适用于无症状结直肠癌筛查的模型，并可用于确定高级别癌前病变的灵敏度。基于在交叉验证集上选择90%特异性的决策阈值后的测试集输出，概述了每个类别的检出率。该模型的总体结直肠癌灵敏度为92%，其中95%的I期和II期癌症被正确预测，特异性为88%。29%的高级别癌前病变被该模型检测到，值得注意的是，43.5%的具有绒毛状生长模式的腺瘤被成功识别。对于无蒂锯齿状病变和大型增生性息肉组，灵敏度较低（21.9%）。对于结肠镜检查无发现且未进行活检的阴性病例，特异性为90%。非高级别病变组的检出率因息肉的大小和数量而异。对于非高级别病变患者，息肉较小（≤5 mm）或数量较少（1或2个）的患者检出率较高（90%），而息肉较大（>5且<10 mm）或数量较多（≥3个腺瘤）的非高级别病变病例检出率较低（分别为85%和83%）。该模型的受试者工作特征曲线AUC为0.7（95% CI，0.65-0.74）。在90%特异性交叉验证阈值下，检测到29%的高级别癌前病变和92%的结直肠癌。然而，该技术允许根据临床优先级将机器学习模型调整为更高的灵敏度（或特异性）。例如，高级别癌前病变的灵敏度在特异性调整为95%时为23%，但在特异性为80%时增加至40%。
讨论
这种简单、快速的液体活检作为结直肠癌检测的替代诊断工具具有巨大潜力。在针对结直肠癌检测优化的模型中，训练集在将交叉验证特异性设置为90%时实现了90%的灵敏度。此外，当按分期划分时，该测试成功检测出95%的I期和II期肿瘤，显示出早期检测的巨大潜力。本探索性研究中使用的基础机器学习算法可以根据不同诊断路径和医疗系统的特定需求进行定制。这项探索性研究的结果表明，该测试可能超过美国医疗保险和医疗补助服务中心设定的当前阈值；为结直肠癌检测保险覆盖设定的最低性能水平是74%的灵敏度和90%的特异性。
对于晚期结直肠肿瘤模型，29%的高级别癌前病变被检测到。尽管检测这些癌前病变的灵敏度低于结直肠癌，但考虑到用现有筛查方法识别此类病症的已知挑战，这仍然是一个有希望的结果。例如，Guardant Health的Shield检测最近获得了FDA批准。在他们最近的ECLIPSE试验中，该检测在针对任何晚期肿瘤设定90%特异性时，实现了83%的结直肠癌灵敏度。当按分期划分时，他们的检测能够检测出81%的I至III期临床阶段结直肠癌病例，但仅能检测出55%的单纯I期病例。然而，在这项关键临床试验中，仅检测到13%的晚期腺瘤。Freenome最近也报告了与Shield检测相似的性能，在其临床验证研究中实现了12.5%的高级别癌前病变灵敏度，这强调了当前基于血液的技术正在努力克服的挑战。目前，CMS在其结直肠癌筛查保险覆盖决策中未指定腺瘤检测的灵敏度要求。然而，该领域内对此进行了广泛辩论，未来CMS指南可能会纳入高级别癌前病变灵敏度及相应测试特异性的标准。
Dxcover液体活检平台可根据所需的临床应用以不同方式利用。例如，它可以作为额外的“看门人”检测，减少需要进行进一步明确诊断检测（如医学影像）的患者数量。或者，它可以作为附加检测，提高早期检测工作的灵敏度，并引导更多患者进行结肠镜检查。此外，此处呈现的结果仅基于光谱数据，但当与生物标志物数据（例如，蛋白质肿瘤标志物）或临床风险因素等附加信息结合时，可能还有提高检测性能的空间。用于前列腺癌的Select MDx检测就是一个商业化液体活检的例子，它结合了生物标志物水平和风险因素。Dxcover液体活检可以类似方式应用，其中光谱输出、生物标志物数据和临床风险因素结合使用。此外，不同液体活检技术之间的合作可能为更有效的筛查工具铺平道路，通过检查基于不同现象的各种检测的组合。当考虑到不同筛查方法（例如，粪便检测与血液检测）的依从率时，这种液体活检的前景进一步凸显。
此处的研究结果强调了该技术作为筛查液体活检或分流工具以帮助确定患者进行结肠镜检查的优先顺序，从而缓解过度紧张的等候名单压力的潜力。然而，需要注意的是本研究的一些局限性。首先，我们的数据集中包含了前瞻性和回顾性病例的混合，这通常会导致算法训练中的偏差。前瞻性招募补充了来自生物样本库的经确认结直肠癌患者的样本，以确保有足够的阳性病例用于算法训练。回顾性病例的临床数据也可能有限，例如本研究中分期未知的病例。因此，未来的研究将受益于更大规模的前瞻性试验，以消除用回顾性病例进行富集的需要。此外，所有前瞻性样本和部分储存样本都是在患者接受肠道准备之前收集的。相比之下，大多数储存病例的肠道准备状态未知。尽管如此，所有患者在采血时均未接受过治疗，并且血样均以相同方式处理。需要进一步的研究来验证这项技术，涉及更大的患者队列和对组合诊断路径的探索。一种对早期结直肠癌具有高灵敏度的简单血液检测可以显著改善患者预后。随着持续开发，这种液体活检有潜力对结直肠癌的早期检测产生重大影响。
