导读：
肿瘤早筛早诊对于癌症预后改善具有重大意义。基于液体活检的肿瘤早筛技术具有安全、便捷等优势，成为目前早筛领域最火热的研究探索方向。复旦大学附属肿瘤医院蔡三军教授、彭俊杰教授团队与世和基因在肠癌早筛领域合作开展DECIPHER-colon研究，基于cfDNA多组学片段特征建立了肠癌早筛模型，在早期肠癌筛查中实现94.8%特异性下，敏感性98%，性能优异。相关成果在线发表在最新一期的JHO杂志（Journal of Hematology & Oncology，IF：17.388）。文章第一作者是马晓吉博士，通讯作者是彭俊杰教授。
专家简介
彭俊杰 教授
复旦大学附属肿瘤医院大肠外科主任医师、医学博士
中国抗癌协会大肠癌专业委员会肝转移学组委员
中国抗癌协会大肠癌专业委员会青年委员
中国临床肿瘤协会（CSCO）营养专业委员会委员
上海市抗癌协会结直肠癌专业委员会委员
上海市抗癌协会青年理事
中国抗癌协会肿瘤遗传协作组委员、秘书
中国医师协会外科医师分会结直肠外科医师委员会（CSCRS）青年委员
中国医师协会外科医师分会结直肠癌MDT专业委员会青年委员
01 研究内容
DECIPHER-colon纳入390例早期肠癌和进展性肠腺瘤患者（复旦大学附属肿瘤医院2018-2019年样本），其中早期肠癌298例，进展期腺瘤92例，提取血浆cfDNA，进行低深度的全基因组测序（WGS），与既往研究（已获科技部遗传办批准）中231例健康人血浆cfDNA低深度WGS测序数据进行对比分析。所有人群按照1:1随机分为Training队列（N=310）和Test队列（N=311），在Training队列中通过五种机器学习模型对cfDNA片段组学特征进行建模分析，整合构建了一套早期肠癌筛查模型，并进一步在Test队列中进行系统性验证（见图1）。
图1：研究设计及分析流程
02 研究亮点
1. DECIPHER-colon研究采用世和基因自主研发的MERCURY多组学液体活检早筛技术，对单一指标的检测及分析方法进行了全面升级，预测性能国际领先。
2. 经过机器学习对多种特征进行整合建模后，多特征模型的早筛性能显著优于单一特征模型。
3. 研究结果显示，采用低深度WGS测序，深度低至1X时模型同样具有很高的筛查性能，做到成本可控，具有较高临床落地可行性。
4. DECIPHER-colon研究建立的早筛模型不仅对于早期肠癌具有优异的筛查性能，MERCURY技术在进展期腺瘤中同样显示巨大潜力，真正助力实现防癌于未患。
03 研究结论
1. 五种cfDNA特征均显示较好的早筛性能：DECIPHER-colon研究早筛模型纳入了片段长度比例（FSR）、片段长度分布（FSD）、末端序列（EDM）、断裂点序列（BPM）和拷贝数变化（CNV）这五种cfDNA特征，每种特征均能有效区分肠癌/肠腺瘤患者和健康人群，显示了较好的肿瘤早筛性能。（图2 A）
2. 多特征整合模型性能相比单一特征性能更优：DECIPHER研究采用多种机器学习算法将五种cfDNA特征整合为一个肠癌早筛模型，整合模型区分早期肠癌与健康人AUC高达0.990（95% CI 0.981-0.998），在特异性94.8%条件下敏感性高达98.0%，区分进展期腺瘤与健康人AUC高达0.983（95% CI 0.968-0.999），在特异性94.8%条件下敏感性高达95.7%，显著优于单一特征。（图2 B）
3. 模型在超低深度测序情况下仍然显示强大的早筛性能：DECIPHER-colon研究平均测序深度为9.75X，对样本进行低深度抽样分析，结果显示测序深度从4X逐步降低至0.5X，模型早筛性能仍处于较高的性能区间。在1X测序深度下，模型AUC仍然高达0.982，在94.8%特异性条件下敏感性仍高达94.4%。（图2 C）
A
B
C
图2：A. 五种cfDNA特征肠癌早筛性能
B. 多特征整合模型肠癌早筛性能
C 不同深度WGS肠癌早筛性能
04 结语：
世和基因是国内NGS领域最早布局开展肿瘤早筛研发的企业之一，通过大量研发投入对比了cfDNA突变、甲基化、片段特征、病原微生物等多种液体活检早筛技术，最终形成了自主研发的MERCURY早筛技术。世和基因基于该技术与临床专家在常见恶性肿瘤中开展了DECIPHER系列早筛研究，其中DECIPHER-Lung、DECIPHER-Liver和DECIPHER-colon研究的初步数据分别在今年的WCLC和EMSO会议上大放异彩，展现了优异的早筛性能。本次DECIPHER-colon研究数据率先在JHO发表，成为国内首 个发表的cfDNA片段组学肠癌早筛研究，进一步验证了MERCURY技术的早筛性能，为液体活检在肿瘤临床早筛中的落地应用开发提供了有力保障。
