Neuer Bluttest erkennt vier Krebsarten und andere Krankheiten, indem er gesundes DNA-Rauschen entfernt

Indem es den überwältigenden Hintergrund gesunder Blut-DNA durchschneidet, bietet MethylScan Ärzten anhand einer einzigen Blutprobe einen klareren Überblick über Krebs, Lebererkrankungen und Gewebeschäden.

In einer kürzlich in der Zeitschrift veröffentlichten Studie PNASstellten Forscher „MethylScan“ vor, eine neuartige Methode zur kostengünstigen Profilierung des Methyloms der zellfreien DNA (cfDNA). In der Veröffentlichung wird detailliert beschrieben, wie spezielle Enzyme eingesetzt werden können, um die Depletion gesunder Hintergrund-DNA zu erleichtern, wodurch MethylScan in die Lage versetzt wird, Signale seltener Krankheiten gezielt anzureichern und die Sequenzierungskosten erheblich zu senken.

Die Methode wurde in einer Kohorte von 1.061 Personen validiert. Die Studientests belegen die hohe Genauigkeit von MethylScan bei der Erkennung von vier Hauptkrebsarten, der Klassifizierung von Lebererkrankungen und der Identifizierung von Organschäden, was einen Fortschritt in Richtung einer ganzheitlichen, krankheitsübergreifenden Diagnose darstellt. Durch die deutliche Reduzierung der Sequenzierungskosten bei gleichzeitiger Beibehaltung einer hohen analytischen Empfindlichkeit schafft MethylScan einen tragfähigen Rahmen für eine umfassende, nichtinvasive Gesundheitsüberwachung.

Hintergrund

Zellfreie Plasma-DNA (cfDNA) ist eine heterogene Mischung von Fragmenten, die beim Zelltod aus verschiedenen Geweben freigesetzt werden und wurde früher verwendet, um Ärzten einen nichtinvasiven Einblick in die Organgesundheit zu bieten. Die Vorteile der Technik liegen in ihrer mechanistischen Untermauerung. Im Gegensatz zum Genom, das weitgehend statisch bleibt, ist das DNA-Methylom gewebespezifisch und unterliegt dynamischen Veränderungen als Reaktion auf die Krankheitsätiologie, wodurch Informationen sowohl über den Ursprung des Gewebes als auch über den Krankheitszustand bereitgestellt werden.

Leider stammt die überwiegende Mehrheit der zirkulierenden cfDNA (schätzungsweise ~85 %) aus gesunden hämatopoetischen Zellen. Studien haben gezeigt, dass in den frühen Stadien der Onkogenese aus Tumoren stammende cfDNA weniger als 0,1 % der Gesamtprobe ausmachen kann. Um diese Spurensignale zu erkennen, benötigen Forscher daher in der Regel eine Sequenzierungsabdeckung von mehr als dem 1.000-fachen an bestimmten Zielorten, was genomweite Ansätze für das Screening auf Bevölkerungsebene finanziell unpraktisch macht.

Über die Studie

Ziel der vorliegenden Studie war es, dieser Herausforderung zu begegnen, indem ein neuartiger methodischer Ansatz (genannt „MethylScan“) entwickelt wurde, der den dominanten Bluthintergrund selektiv entfernt und so das Signal-Rausch-Verhältnis für krankheitsspezifische Hypermethylierungsmarker effektiv erhöht.

Die MethylScan-Methode verwendet ein spezielles Versuchsprotokoll und ein speziell entwickeltes Erfassungspanel. Die Kerninnovation der Methode liegt in der Verwendung von Methylierungsempfindlichen Restriktionsenzymen (MSREs), insbesondere: 1. HpaII (Erkennungsstelle CCGG) und 2. HhaI (Erkennungsstelle GCGC). Diese Enzyme spalten DNA nur, wenn die Erkennungsstellen hypomethyliert sind, ein Zustand, der für die Hintergrund-cfDNA aus weißen Blutkörperchen in gezielten „Panel-Regionen“ charakteristisch ist.

Das individuell gestaltete Erfassungspanel umfasste 154.028 Zielregionen (jeweils 120 bp lang) und insgesamt 1.600.725 CpG-Standorte. Diese Regionen wurden auf der Grundlage einer konsistenten Hypomethylierung in 48 weißen Blutkörperchen- und 30 gesunden Plasmaproben ausgewählt.

Um die Lesezahlen zu normalisieren (und dadurch die Quantifizierung zu erleichtern), umfasste die Studie außerdem 300 Kontrollregionen ohne CpG- oder MSRE-Stellen. Schließlich wurde die klinische Validierung der Genauigkeit und Spezifität von MethylScan durchgeführt, indem Plasma- (n = 1.061) und Gewebeproben (n = 899) getestet wurden, die für separate Entdeckungs- und Validierungsanalysen gesammelt wurden.

Diese Stichprobenkohorte umfasste 460 Krebspatienten aus vier Krebsarten (Leber, Lunge, Eierstock und Magen) sowie 601 Nichtkrebspatienten, darunter allgemeine Krankenhausbesucher und Menschen mit hohem Risiko aufgrund einer chronischen Lebererkrankung oder gutartigen Lungenknötchen.

Um die Modellleistung zu optimieren (insbesondere um eine Überanpassung zu verhindern), wandte die Studie die Singular Value Decomposition (SVD) zur Dimensionsreduzierung an, bevor die Klassifikatoren der Linear Support Vector Machine (LSVM) trainiert wurden.

Studienergebnisse

Die analytische Auswertung mittels einer Lebertumor-DNA-Verdünnungsreihe zeigte, dass MethylScan Krebssignale bei Tumorfraktionen von nur 0,05 % (Student-t-Test p = 0,000058) mit einer starken linearen Korrelation zwischen erwarteten und geschätzten Fraktionen (R2 = 0,983) erkennen kann.

Bemerkenswert ist, dass das MethylScan-Protokoll im Vergleich zu Proben ohne MSRE-Verdau eine 5,1-mal höhere Abdeckung in Kontrollregionen pro Million Paired-End-Reads erreichte, was seine Kosteneffizienz unterstreicht.

In klinischen Anwendungen erreichte das Assay-Modell eine durchschnittliche Fläche unter der Receiver Operating Characteristic Curve (AUROC) von 0,938 (95 %-KI: 0,920–0,954) für die Multikrebserkennung bei diesen vier Krebsarten. Bei einer Spezifität von 98,0 % erreichte es eine Sensitivität von 63,3 % in allen Krebsstadien und 55,3 % bei Krebserkrankungen im Frühstadium (Stadium I/II). Speziell für Stufe I betrug der AUROC 0,906 mit einer Empfindlichkeit von 54,4 %.

Die Genauigkeit von MethylScan bei der Unterscheidung der vier Krebsarten betrug 91,7 % (95 %-KI: 87,9–94,6 %) für alle Stadien und 89,8 % für frühe Stadien. Die Methode klassifizierte auch eine Untergruppe von Hochrisikopatienten mit Hepatitis B, Hepatitis C, alkoholischer Lebererkrankung und MASLD mit einer Gesamtgenauigkeit von 84,7 % (95 %-KI: 76,0–91,2 %).

Patienten mit Leberkrebs oder einer Lebererkrankung zeigten im Vergleich zu allgemeinen Krankenhausbesuchern signifikant erhöhte cfDNA-Fraktionen aus der Leber (p = 4,1 x 10-16 für Krebs; p = 5,6 x 10-3 für Krankheit), was die Entfaltung des Gewebes verdeutlicht. Schließlich sagte der Assay unter Verwendung von Methylierungsmustern im Zusammenhang mit der Abstammung die Rasse mit einer Genauigkeit von 97,1 % (95 %-KI: 94,6–98,7 %) voraus, und zwar in Analysen, die auf weiße und asiatische Teilnehmer beschränkt waren, da andere Gruppen für eine zuverlässige Kreuzvalidierung zu klein waren.

Schlussfolgerungen

MethylScan stellt einen bedeutenden Fortschritt in der epigenomischen Diagnostik dar, indem es die unerschwinglichen Kosten einer Tiefensequenzierung durch MSRE-vermittelte Hintergrunddepletion überwindet. Seine Fähigkeit, reichhaltige, genomweite Informationen aus einer einzigen 10-ng-cfDNA-Probe zu erfassen, ermöglicht eine kontinuierliche Datenstapelung, die nach Ansicht der Autoren zukünftige maschinelles Lernen und KI-Anwendungen unterstützen könnte.

Die Methode stellt daher eine vielseitige Plattform dar, die dazu beitragen könnte, das Feld in Richtung eines ganzheitlichen Diagnoseparadigmas zu bewegen, bei dem mehrere Gesundheitszustände gleichzeitig und kostengünstig identifiziert und überwacht werden können.

Quellen: