基于cfDNA度和cfDNA甲基化生物标志物的预测模型用于肺癌检测
Li Ke1,2,3, Xiang Huang1,2, Wenting Liu1,2,3
1University of Science and Technology of China, Hefei, China.
Scientific reports
|August 22, 2025
概括
使用无细胞DNA (cfDNA) 甲基化生物标志物和cfDNA度的新型预测模型对早期肺癌检测具有前途. 与单个生物标志物相比,这种多标志物方法显著提高了诊断准确性.
科学领域:
- 生物分子诊断
- 癌症学
- 遗传学
背景情况:
- 早期发现肺癌对于降低死亡率至关重要.
- 无细胞DNA (cfDNA) 甲基化生物标记测试为早期诊断提供了一个有希望的途径.
- 目前的诊断方法对早期疾病的敏感性和特异性有局限性.
研究的目的:
- 开发和验证肺癌早期检测的预测模型.
- 该模型整合了cfDNA甲基化生物标志物和cfDNA度.
- 评估多标记面板的诊断准确性
主要方法:
- 招募了179名肺癌患者和82名健康对照.
- 对四种DNA生物标记物 (PTGER4,RASSF1A,SHOX2,H4C6) 的甲基化水平和cfDNA度的评估.
- 使用LASSO和Boruta算法进行变量选择,然后使用通用线性模型 (GLM) 进行预测模型构建和独立验证.
主要成果:
- 开发的预测模型在培训队列中达到0. 8012,在验证队列中达到0. 8436.
- 多标志物模型的准确性明显高于单个生物标志物.
- 该小组有效地检测出肺癌, 表明其潜在的临床用处.
结论:
- 结合四种cfDNA甲基化生物标志物和cfDNA度的预测模型对早期肺癌检测有效.
- 与单个生物标志物相比,该面板显示了更好的诊断准确性.
- 该模型有可能用于改善当前肺癌诊断策略的临床应用.
