Neue KI-Bluttesttechnologie erkennt mehr als 80 % der Leberkrebsarten
Eine neuartige Bluttesttechnologie mit künstlicher Intelligenz, die von Forschern des Johns Hopkins Kimmel Cancer Center entwickelt und eingesetzt wurde, um Lungenkrebs in einer Studie aus dem Jahr 2021 erfolgreich zu erkennen, hat nun in einer neuen Studie mit 724 Personen mehr als 80 % der Leberkrebserkrankungen erkannt.
Der Bluttest namens DELFI (DNA Evaluation of Fragments for Early Interception) erkennt Fragmentierungsänderungen in der DNA von Krebszellen, die in den Blutkreislauf abgegeben werden, bekannt als zellfreie DNA (cfDNA). In der jüngsten Studie verwendeten Forscher die DELFI-Technologie an Blutplasmaproben von 724 Personen in den USA, der Europäischen Union (EU) und Hongkong, um hepatozellulären Krebs (HCC), eine Art von Leberkrebs, zu erkennen.
Die Forscher glauben, dass dies die erste genomweite Fragmentierungsanalyse ist, die unabhängig voneinander in zwei Hochrisikopopulationen und über verschiedene Rassen und ethnische Gruppen mit unterschiedlichen Ursachen im Zusammenhang mit Leberkrebs validiert wurde.
Ihre Ergebnisse wurden am 18. November gemeldet Krebs Entdeckung und bei der Sonderkonferenz der American Association for Cancer Research: Präzisionsprävention, Früherkennung und Abfangen von Krebs.
Laut einer weltweiten Analyse der Belastung durch Lebererkrankungen (J. Hepatology, 2019).
„Eine verstärkte Früherkennung von Leberkrebs könnte Leben retten, aber derzeit verfügbare Screening-Tests werden zu wenig genutzt und übersehen viele Krebsarten“, sagt er Victor Velculescu, MD, Ph.D., Professor für Onkologie und Co-Direktor des Cancer Genetics and Epigenetics Program am Johns Hopkins Kimmel Cancer Center, der die Studie gemeinsam mit Zachariah Foda, MD, Ph.D., Gastroenterologie, leitete Fellow, Akshaya Annapragada, MD/Ph.D. Schüler und Amy Kim, MD, Assistenzprofessorin für Medizin an der Medizinische Fakultät der Johns-Hopkins-Universität.
Von den 724 untersuchten Plasmaproben wurden 501 in den USA und der EU gesammelt und umfassten Proben von 75 Menschen mit HCC, um das maschinelle Lernmodell zu trainieren und zu validieren, eine Art künstlicher Intelligenz, die Daten und Algorithmen zur Verbesserung der Genauigkeit verwendet, erklärt Foda. Zur Validierung wurden weitere 223 Plasmaproben von Personen in Hongkong analysiert, darunter Proben von 90 Personen mit HCC, 66 mit Hepatitis-B-Virus (HBV), 35 mit HBV-bedingter Leberzirrhose und 32 Personen ohne zugrunde liegende Risikofaktoren.
Die DELFI-Technologie verwendet einen Bluttest, um zu messen, wie DNA im Zellkern verpackt wird, indem die Größe und Menge der zellfreien DNA untersucht wird, die in der Zirkulation aus verschiedenen Regionen des Genoms vorhanden ist. Gesunde Zellen verpacken die DNA wie einen gut sortierten Koffer, in dem unterschiedliche Regionen des Erbguts sorgfältig in verschiedenen Fächern untergebracht sind. Im Gegensatz dazu sind die Kerne von Krebszellen eher unorganisierte Koffer, in die Gegenstände aus dem gesamten Genom willkürlich hineingeworfen werden. Wenn Krebszellen absterben, setzen sie chaotisch DNA-Fragmente in den Blutkreislauf frei.
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DELFI identifiziert das Vorhandensein von Krebs, indem es Millionen von cfDNA-Fragmenten auf abnormale Muster untersucht, einschließlich der Größe und Menge der DNA in verschiedenen Genomregionen. Der DELFI-Ansatz erfordert nur eine Sequenzierung mit geringer Abdeckung, wodurch diese Technologie in einem Screening-Umfeld kostengünstig ist, sagen die Forscher.
In der neuesten Studie führten die Forscher den Test – von dem zuvor gezeigt wurde, dass er Lungenkrebs genau klassifiziert – an cfDNA-Fragmenten durch, die aus den Plasmaproben isoliert wurden. Sie analysierten die Fragmentierungsmuster in jeder Probe, um einen DELFI-Score zu entwickeln.
Die Werte waren niedrig für krebsfreie Personen mit viraler Hepatitis oder Zirrhose (mittlerer DELFI-Wert war 0,078 bzw. 0,080), aber im Durchschnitt 5- bis 10-mal höher für die 75 HCC-Patienten in den US-/EU-Stichproben mit hohen Werten in allen Krebsstadien beobachtet, einschließlich Frühstadium der Erkrankung (DELFI-Scores für Stadium 0 = 0,46, Stadium A = 0,61, Stadium B = 0,83 und Stadium C = 0,92). Darüber hinaus detektierte der Test Fragmentierungsänderungen im Inhalt und in der Verpackung von Leberkrebsgenomen, einschließlich von Genomregionen, die mit leberspezifischer Aktivität assoziiert sind.
Die DELFI-Technologie erkannte Leberkrebs in ihren frühesten Stadien mit einer Gesamtempfindlichkeit – oder Fähigkeit, einen Krebs genau zu erkennen – von 88 % und einer Spezifität von 98 %, was bedeutet, dass sie im Durchschnitt fast nie fälschlicherweise ein falsch positives Ergebnis lieferte Risiko. In Proben, die von Personen mit hohem HCC-Risiko entnommen wurden, hatte der Test eine Sensitivität von 85 % und eine Spezifität von 80 %.
Derzeit werden weniger als 20 % der Hochrisikopopulation aufgrund der Zugänglichkeit und suboptimalen Testleistung auf Leberkrebs untersucht. Dieser neue Bluttest kann die Zahl der erkannten Fälle von Leberkrebs im Vergleich zum verfügbaren Standard-Bluttest verdoppeln und die Krebsfrüherkennung verbessern.“
Amy Kim, MD, Assistenzprofessorin für Medizin an der Johns Hopkins University School of MedicineCo-Senior-Autor der Studie
Die Forscher sagen, dass die nächsten Schritte die Validierung dieses Ansatzes in größeren Studien für den klinischen Einsatz beinhalten.
Laut der American Cancer Society wird Leberkrebs jedes Jahr weltweit bei mehr als 800.000 Menschen diagnostiziert und ist eine der Hauptursachen für krebsbedingte Todesfälle weltweit.
Quelle:
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