Gut：科学家利用DNA甲基化特征能准确区分胰腺导管腺癌和胰腺炎患者

当前的诊断方法并不总能可靠地区分胰腺慢性炎症和胰腺癌，大约三分之一的诊断结果都是不确定的，近日，一篇发表在国际杂志Gut上题为“DNA-methylation signature accurately differentiates pancreatic cancer from chronic pancreatitis in tissue and plasma”的研究报告中，来自德国癌症研究中心等机构的科学家们通过研究有望找到能明确诊断的特殊分子标志物。在机器学习的支持下，研究人员识别出了一种特殊的DNA甲基化模式，其能以较高的准确性区分慢性炎症和恶性改变的组织样本，最初的研究结果表明，这种手段或能对血液样本进行诊断。

胰腺导管腺癌（PDAC）患者的预后极差，主要原因是患者发现病情的时候就已经是晚期了，以及患者通常会被误诊且对现有的疗法存在明显的耐受性。通常研究人员使用成像技术来对胰腺导管腺癌进行诊断，但这些技术存在一个缺点，就是其无法总是可靠地区分胰腺癌和慢性胰腺炎，慢性炎症被认为是导致胰腺癌的重要风险因素，大约6%至9%遭受慢性胰腺炎的患者后期会发展成为胰腺癌，但成像甚至超声引导下的细针活检技术通常也会提供不正确的诊断。

研究者Jorg Hoheisel博士说道，这对于患者而言非常严重，如果恶性肿瘤被误诊为慢性炎症的haul，患者就失去了治疗疾病的宝贵时间，然而，如果临床医生误将炎症诊断为癌症的话，患者就不得不接受不必要的严重手术进行治疗了。为了改善这种状况并寻找分子标志物来进行更准确地诊断，研究人员联合对胰腺组织进行了大规模的研究，并分析了345分组织样本（PDAC、慢性炎症和健康组织样本），随后对另外48份独立样本进行了验证，在此之前，其所使用的材料也已经由经验丰富的病理学家进行了两次独立评估。

科学家利用DNA甲基化特征能准确区分胰腺导管腺癌和胰腺炎患者。

图片来源：Gut (2023). DOI:10.1136/gutjnl-2023-330155

研究人员进行的分析包括DNA甲基化及mRNA和microRNA数量的全基因组变化分析，为了从大量数据中筛选出恶性肿瘤和慢性炎症之间的相关差异，研究人员利用了机器学习手段，其它常用方法并不能产生有用的结果，结果发现，DNA甲基化的差异或许能用比mRNA或microRNA数据少得多的生物标志物来大大提高诊断的准确性。研究者表示，PRKCB基因中有6个甲基化位点的特征能提供最清晰的鉴别，这样就能帮助正确识别炎症和恶性组织，在临床应用中，如果能在血液而不是组织样本中进行分析或许就更有优势，这种血液分析能检测血液中循环的少量DNA，也被称之为液体活检技术（liquid biopsy）。

随后研究人员将6种甲基化标志物应用于来自慢性胰腺癌或胰腺癌患者的少量血液样本中，从而来阐明其在血液检测中的适用性，与此前在组织中的应用一样，甲基化标志物还能以较高的准确性对患者进行诊断。当然，该步骤需要再大量血液样本中得到验证，并在临床条件下的试验中得到确认，从而才能评估其对临床实践的实际益处，如果这一研究结果在这一过程中得到证实的话，其或许会对临床护理和患者的治疗预后产生重大影响。

研究者认为，这种为数据分析所开发的算法也有助于寻找其它疾病的生物标志物。综上，本文研究结果表明，机器学习在识别有效标记特征上的成功或许就能证明这种方法的强大，一旦从数量有限的液体活检样本中得到的结果在更大范围的疑似胰腺癌患者中得到证实的话，胰腺导管腺癌和胰腺炎的高诊断准确率对于治疗的成功或许就会产生巨大的影响。（生物谷Bioon.com）

原始出处：

Yenan Wu，Isabelle Seufert，Fawaz N Al-Shaheri, et al. DNA-methylation signature accurately differentiates pancreatic cancer from chronic pancreatitis in tissue and plasma, Gut (2023). DOI: 10.1136/gutjnl-2023-330155