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前列腺特異性抗原(PSA)篩查的應(yīng)用,顯著提升了前列腺癌的早期診斷率。然而,其特異性有限構(gòu)成了主要的臨床挑戰(zhàn):PSA水平在良性前列腺增生(BPH)和前列腺炎等常見良性疾病中亦可升高,導(dǎo)致假陽性結(jié)果頻發(fā)。這一問題常引發(fā)后續(xù)不必要的穿刺活檢,導(dǎo)致部分患者暴露于過度診斷與過度治療的相關(guān)風(fēng)險之中。
近期,允英醫(yī)療旗下的精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)與伴隨診斷重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、分子醫(yī)學(xué)診斷研究院聯(lián)合嘉興大學(xué)附屬醫(yī)院(嘉興市第一醫(yī)院)泌尿外科,利用允英醫(yī)療自主研發(fā)的高效cfDNA提取技術(shù)DNAplus、亞硫酸鹽轉(zhuǎn)化技術(shù)MetPro及甲基化靶向測序技術(shù)MetSeq,通過多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法成功構(gòu)建了基于中國人群的前列腺癌診斷模型,綜合準(zhǔn)確率達(dá)91.85%。(如圖1所示)。
相關(guān)研究成果以題為“Urinary DNA Methylation Profiling Improves Discrimination of Prostate Cancer Across PSA-Defined Risk Strata”的論文形式,正式發(fā)表于SCI期刊Biochemical Genetics(DOI:10.1007/s10528-025-11266-1),該論文的通訊作者為嘉興市第一醫(yī)院泌尿外科何屹主任以及允英醫(yī)療首席執(zhí)行官張道允博士 1。

圖1 研究概要
本研究共入組194名患者,共89例早期前列腺癌患者(PCa)和105例非前列腺癌患者(non-PCa),按7:3分為訓(xùn)練集(60例PCa,75例non-PCa)和驗(yàn)證集(29例PCa,30例non-PCa),分別收集其尿液樣本并對其沉渣細(xì)胞DNA進(jìn)行9個基因中74個CpG位點(diǎn)的靶向亞硫酸氫鹽測序。在訓(xùn)練集中通過隨機(jī)森林算法篩選出具有鑒別性的甲基化位點(diǎn),并結(jié)合總PSA(tPSA)和游離/總PSA比值(%fPSA)高中低風(fēng)險分層,建立了支持向量機(jī)(SVM)、k近鄰(KNN)和貝葉斯(Bayesian)模型,并在驗(yàn)證集中驗(yàn)證其模型診斷效能。
結(jié)論一:PSA篩查存在“灰色地帶”,甲基化分型顯示出清晰區(qū)分度
研究證實(shí),tPSA與%fPSA均存在典型“灰區(qū)”(中危占比:tPSA 26.80%,%fPSA 39.18%),同一風(fēng)險層級內(nèi)PCa與非PCa差異并不顯著,提示單用PSA易誤判。靶向亞硫酸氫鹽測序結(jié)果顯示PCa與non-PCa、以及不同PSA風(fēng)險組間存在穩(wěn)定的甲基化差異表達(dá)模式。TCGA與MethBank外部數(shù)據(jù)亦驗(yàn)證了選擇基因的腫瘤特異性甲基化改變,具備建模可行性(圖2)。

圖2 前列腺癌組織與鄰近正常組織9基因甲基化譜差異
結(jié)論二:基于甲基化特征構(gòu)建分類器,兼具較好的靈敏度和特異性
在訓(xùn)練集中通過隨機(jī)森林篩選出用于二分類與分層判別的關(guān)鍵CpG特征(PCa與非PCa 14個;tPSA分層14個;%fPSA分層14個;六分類共28個),用于三個診斷模型(SVM、KNN以及Bayesian)的構(gòu)建。結(jié)果如表1顯示,KNN與Bayesian整體表現(xiàn)較好,SVM特異性高但敏感度偏低;KNN在AUC(>0.95)與特異性(100%)上最優(yōu),綜合準(zhǔn)確率達(dá)91.85%,被選為最終診斷模型。
表1. SVM、KNN 與Bayesian模型區(qū)分PCa與non-PCa的性能

結(jié)論三:模型在驗(yàn)證集表現(xiàn)穩(wěn)健,優(yōu)于PSA,尤其改善“灰區(qū)”判別
驗(yàn)證集中,KNN用于PCa診斷的特異性達(dá)100%(未將任何non-PCa誤判為PCa),敏感度86.21%(25/29例癌被正確檢出)(表2);在低危與tPSA中危人群中敏感度達(dá)100%,高危組因不平衡與異質(zhì)性略有下降但總體AUC仍>0.95。對多例臨床BPH且處于PSA灰區(qū)的個體(如tPSA/%fPSA中危或交叉高危)均準(zhǔn)確判為非PCa,顯著降低過度診斷風(fēng)險(表3,圖3)。
表2. KNN模型在驗(yàn)證集中區(qū)分PCa與non-PCa的性能表現(xiàn)

表3. PSA不同風(fēng)險分層下,KNN模型鑒別PCa與non-PCa的性能表現(xiàn)


圖3 驗(yàn)證集上KNN模型的分類表現(xiàn)。
(A) KNN模型的三項(xiàng)表現(xiàn):① 六分類(HC、MC、LC、HN、MN、LN)與基于病理+tPSA或%fPSA的臨床分層一致性;② PCa與非PCa的二分類與病理診斷一致性;③ 區(qū)分PCa與非PCa的ROC曲線;(B) 基于tPSA或%fPSA特征的KNN模型在驗(yàn)證集中預(yù)測PCa的詳細(xì)結(jié)果;(C) 典型個案:P32盡管tPSA與%fPSA均為低風(fēng)險,但模型判為PCa并被病理證實(shí);P68與P81雖為中風(fēng)險(tPSA與%fPSA),模型判為非PCa,最終為良性前列腺增生;P120雖tPSA高風(fēng)險、%fPSA中風(fēng)險,模型判為非PCa,最終亦為良性前列腺增生。
綜上,本研究首次在中國人群中證實(shí)“PSA+尿液甲基化”聯(lián)合策略可顯著提升早期前列腺癌鑒別診斷的準(zhǔn)確性,即便在PSA“灰區(qū)”人群中亦保持良好判別力,為臨床提供了一種無創(chuàng)、精準(zhǔn)、易推廣的全新篩查路徑。允英醫(yī)療將繼續(xù)推進(jìn)該技術(shù)在多中心、大樣本前瞻性研究中的驗(yàn)證,并加速轉(zhuǎn)化落地,讓精準(zhǔn)早篩真正惠及廣大男性患者。
參考文獻(xiàn):
1. Zhu W, Qian Y, Zhao X, Fang Z, Luo Z, Xie W, Cao Y, Chen W, Fu H, Peng J, Zhang L, Li J, Lei S, Jin J, Gong Z, Zhang D, He Y. Urinary DNA Methylation Profiling Improves Discrimination of Prostate Cancer Across PSA-Defined Risk Strata. Biochem Genet (2025). doi: 10.1007/s10528-025-11266-1.
注:本文內(nèi)容不構(gòu)成最終臨床建議,請以臨床醫(yī)生診療建議為準(zhǔn)。
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