导语
食管癌是全球范围内导致癌症相关死亡的第六大原因，5年生存率仅为15%-25%[1]。中国是食管癌高发国家，以鳞状细胞癌（ESCC）为主要亚型。由于早期症状不明显，多数食管鳞癌确诊时已进入中晚期。目前食管癌早诊主要依赖胃镜检查和活检，这些方法依从性较低，难以在临床广泛应用。近年来，cfDNA片段组学技术在多种癌症的早期筛查中显示优异性能[2-5]，但其在食管鳞癌早筛中的研究相对较少，并且其临床表现还需要进一步验证。
南京大学医学院附属鼓楼医院王涛教授、任伟教授团队，联合澳门大学陈奇涵教授团队、中国药科大学梁宏伟教授团队，与世和基因合作，首次将世和MERCURY cfDNA多组学技术的应用拓展至食管鳞癌早筛，并通过临床验证队列证实其AUC达0.986[6]。研究（DECIPHER-EC）结果于近日发表在Cell Reports Medicine（IF=11.7）。南京鼓楼医院焦子宸医生为该研究第一作者。
研究亮点
1. 样本量大：408例ESCC和健康人参与模型的训练和验证；模型在独立验证集中AUC达0.986；
2. 性能优异：模型在外部验证集中敏感性高达86%，特异性96%；
3. 性能稳定：模型批内批间重复结果高度一致，0.5X低覆盖测序深度下其性能依然稳定。
研究内容
研究从南京鼓楼医院招募并筛选了408例参与者，其中包括199例Ⅰ-Ⅳ期食管鳞癌和209例健康人，按招募时间的先后分为训练集和独立验证集。外部验证集来源于南昌大学第二附属医院，包括44例Ⅰ-Ⅳ期食管鳞癌和47例健康人（图1）。三个数据集中，Ⅰ-Ⅱ期食管鳞癌占比均超过50%。研究收集参与者血浆样本并进行低深度WGS测序，从中提取片段大小分布（FSD）、核小体定位（NP）、拷贝数变异（CNV）和片段大小覆盖范围（FSC）四种cfDNA特征，同时结合XGBoost、GLM、DRF和深度学习构建集成学习模型并在独立验证集和外部验证集中验证。
图1. 研究的设计流程概况
研究结果
模型在食管鳞癌早筛中展现优异性能
训练集中，四种cfDNA片段特征元模型在癌症样本中的阳性率介于0.82到0.92之间，在健康人样本中的阳性率则介于0.03到0.07之间。特征叠加后构建的集成模型性能更优，癌症样本中敏感性可提高至94%，健康人样本特异性可提高至98%（图2A），此时训练集AUC达到0.995（图2B）。
独立验证集中，模型AUC为0.986，敏感性92%，特异性98%（图2B、C）。模型性能相对稳定，且集成模型对Ⅰ-Ⅱ期食管鳞癌敏感性亦较高，达到87%。另外，研究还纳入外部验证集，模型敏感性86% ，特异性96%（图2C）。其中，Ⅰ-Ⅱ期食管鳞癌的敏感性也达到60-88%。
图2. 模型在不同数据集中的性能
模型性能稳定，临床落地可行性高
为了进一步评估模型的稳定性，研究对测序序列进行了降采样处理，以模拟现实环境中测序数据可能有限或不完整的场景。尽管随着测序深度的降低，AUC略有下降趋势，但在0.5X测序深度下，AUC仍达到了0.978，展示了优异的预测性能（图3A）。
此外，研究从独立验证集中随机选择3名癌症患者和2名健康人，从外部验证集中随机选择3名癌症患者和3名健康人。每位参与者分2次采血，采血时间间隔三周，每次收集10ml血浆，平均分为3份进行技术重复。随后，研究对批次内和批次间的结果进行评估显示，在独立验证集和外部验证集中，重复性结果一致（图3B、C）。基于上述稳定性验证结果，该模型展示了强大的临床应用前景。
图3. 模型稳定性验证
结语
世和基因基于MERCURY多组学液体活检早筛技术开展的DECIPHER系列研究，已在肺癌、肠癌、肝癌、胃癌等单癌种以及泛癌种领域取得优异成果，多篇学术论文在国际顶尖期刊发表。此次DECIPHER-EC研究又为食管鳞癌早筛提供了一种高准确性、低侵入性、高可及性的筛查方法，通过临床验证集合证实了cfDNA片段组学应用于肿瘤早筛的巨大潜力。
基于MERCURY技术，世和基因开发了多癌种早筛产品世和鹰眼CanScan®。该产品仅需一管外周血即可筛查包括食管癌、肺癌、肝癌、肠癌、胃癌、乳腺癌等多种高发癌种，模型在独立验证中的敏感性超87%，特异性达98%，溯源准确性为92%，相关研究已在2024年AACR会议上进行口头报告。目前该产品已取得欧盟CE认证，美国FDA突破医疗器械认定，检测性能达国际领先水平。
专家简介
王涛 教授
南京大学医学院附属南京鼓楼医院
博士后、主任医师、教授
南京大学医学院附属南京鼓楼医院心胸外科行政副主任
南京鼓楼医院江北国际医院胸外科行政主任
博士研究生导师 博士后合作导师
中国肺康复委员会常委
江苏省医学会胸外科分会常委
江苏省抗癌协会肺癌专业委员会常委
江苏科技奖评审委员会评审专家
美国ASCB、AACR会员
美国布洛迪医学院博士后
北京市“十百千”人才、人社部优秀归国人才、江苏省科教兴卫工程医学重点人才、江苏省“六大人才高峰”高层次人才
江苏省卫生厅新技术引进一等奖获得者，承担或参与国家、省、市级科研课题多项，发表SCI及核心期刊论文60余篇，另有国家发明专利6项。
参考文献
[1]Huang, F.L., Yu, S.J., et al. Asian J Surg. 2018;41(3):210-215. doi: 10.1016/j.asjsur.2016.10.005.
[2] Cristiano S, et al. Nature. 2019;570(7761):385-389. doi:10.1038/s41586-019-1272-6.
[3] Bao H, et al. Mol Cancer. 2022;21(1):129. doi:10.1186/s12943-022-01594-w
[4] Wang S, et al. Am J Respir Crit Care Med. 2023;207(9):1203-1213. doi:10.1164/rccm.202109-2019OC
[5] Zhang X, et al. Hepatology. 2022;76(2):317-329. doi:10.1002/hep.32308
[6] Jiao Z, Zhang X, Xuan Y, Shi X, Zhang Z, Yu A, Li N, Yang S, He X, Zhao G, Yang R, Chen J, Wu X, Bao H, Wang F, Ren W, Liang H, Chen Q, Wang T. Leveraging cfDNA fragmentomic features in a stacked ensemble model for early detection of esophageal squamous cell carcinoma. Cell Rep Med. 2024 Jul 29:101664. doi: 10.1016/j.xcrm.2024.101664. Epub ahead of print. PMID: 39089259.
作者：凤凤 审核：简爱 排版：Moro
