中国抗癌协会发布肿瘤标志研究进展

文图/《中国当代医药》主笔 潘 锋

中国抗癌协会日前发布《中国恶性肿瘤学科发展报告（2021）——肿瘤标志研究进展篇》（简称 “进展”）。2021年在防疫逐渐成为常态的情况下，中国抗癌协会肿瘤标志专业委员会发出“凝神聚力抗疫情，立足本职做贡献”的倡议，疫情并未影响广大肿瘤标志物领域医研企专家们孜孜不倦地探索，新型肿瘤标志物发现与鉴定领域均取得了丰硕成果，积极推动着临床转化的步伐，更为可喜的是国内不断涌现出影响世界的重要成果。进展的主编是空军军医大学邢金良教授和空军军医大学附属西京医院聂勇战教授，副主编分别是中山大学肿瘤防治中心曾木圣教授、北部战区总医院谢晓冬教授、郑州大学第一附属医院陈奎生教授、华中科技大学同济医学院附属同济医院袁响林教授和南京医科大学附属南京医院/南京市第一医院王书奎教授。

ct DNA 检测具有不可比拟的优势

进展首先介绍了循环肿瘤DNA（circulating tumor DNA，ctDNA）的研究进展。循环肿瘤DNA 携带有肿瘤特异性遗传学改变，主要来源于肿瘤细胞的凋亡、坏死、循环肿瘤细胞及肿瘤细胞分泌的外排体。ctDNA 检测几乎无创，相较于组织活检，ctDNA 可以克服肿瘤异质性，特别对于多个病灶患者，更能揭示肿瘤综合性的遗传信息。

进展副主编袁响林教授做学术报告

2021年ctDNA 在肿瘤领域的研究展现出了振奋人心的结果。首先，多项临床研究证明肿瘤组织和ctDNA 检测之间存在很高的一致性。2021 ASCO GU 两项基于PROfound 研究的摘要指出在502 个mCRPC 患者样本中，组织检测和ctDNA 检测BRCA/ATM 的阳性符合率为81%，阴性符合率为92%。ctDNA 检出BRCA/ATM 突变的患者在人口统计学、基线特征以及突变比例方面与组织检测检出的患者相一致；ctDNA 检出BRCA/ATM突变患者的rPFS 与经组织检测检出患者的rPFS 结果一致；两种检测方法检出的患者安全性数据一致。在肺癌患者中也有研究得出组织与ctDNA 检测EGFR T790M 的一致性高达80%的结论，而基于CheckMate 9LA 研究的组织与ctDNA 检测TMB 的一致性也高达73%。总之，越来越多的临床研究证明ctDNA 检测具有组织检测不可比拟的优势，是组织检测的重要替代方案。

进展介绍，关于ctDNA 检测和组织检测的相互关系，2021 最新版 《IASLC 晚期NSCLC 液体活检专家共识》给出了纲领性的指导意见。对于初治晚期NSCLC 患者，在“无可用于肿瘤基因检测的组织时”，采用血浆优先策略，先血浆cfDNA 检测，若cfDNA 无靶向驱动基因突变，重复组织活检检测；在“组织量不足或不确定是否足够进行基因分型时”，采用互补策略，组织和cfDNA 同时进行检测；在“组织量足够进行基因分型时”，采用序贯策略，“组织量足够进行基因分型”时，先组织检测，若组织检测不全面，再进行cfDNA 检测。对经治晚期NSCLC 患者，液体活检可能是监测靶向治疗疗效、评估微小残留病灶（MRD）和耐药机制的首选方法。

进展认为，ctDNA 具有强大的全程精准管理价值，包括早期筛查及诊断、疗效预测、预后判断、MRD 检测、耐药机制探索等。MRD检测是目前ctDNA 研究最热的临床应用，2021年也获得了不菲的进展。英国正在进行的一项前瞻性多中心研究——TRACC 试验显示，对于术后可检测到ctDNA 的Ⅱ/Ⅲ期结直肠癌，通过15.5 个月的中位随访，肿瘤复发率为42.9%，相比之下，检测不到ctDNA的患者术后复发率只有8.6%。这些发现意味着ctDNA 检测阳性的患者复发风险可呈十倍增加。迄今为止最大的MRD 研究CIRCULATE-Japan 项 目 的GALAXY 研究证明术后4 周ctDNA 阳性率与较差的DFS 显著相关，且从术后4～12 周，ctDNA 动力学的变化也与患者的复发风险显著相关，对术后治疗决策进行分层可以确定所有分期可能从辅助化疗中获益的患者。由此可见，围术期ctDNA 检测无论是单点检测还是多点动态检测均具有较强的复发风险预测价值及治疗决策分层作用。

CTC 标志物进展更为显著

进展介绍，循环肿瘤细胞（circulating tumor cell，CTC）是指外周血中从原发灶或转移灶脱落的肿瘤细胞。CTC 是恶性肿瘤发生和转移的种子。CTC 检测是目前最具发展潜力的非侵入性肿瘤诊疗手段之一，CTC 计数用在肿瘤早期筛查方面的研究取得了显著成果。2021年11月 和2022年2月，Datar Cancer Genetics 公司用于检测早期乳腺癌和早期前列腺癌患者外周血CTC 检测产品分别获得了美国FDA 授予的“突破性医疗器械”认定，展示了CTC 在早期检测肿瘤中的巨大潜力。

2021年11月由中华医学会检验医学分会分子诊断学组编撰的《循环肿瘤细胞临床应用与实验室检测专家共识》（以下简称“《CTC 共识》”）正式发布。《CTC共识》 综合国内外CTC 检测技术和临床研究重要文献及临床实践，提出10个专家共识指导性意见，共识涉及临床应用、实验室检测技术和质量管理方面，明确了CTC 计数检测的临床应用价值和不同分子分型CTC 检测的临床价值，并首次提出CTC 实验室检测技术的选择原则。

在CTC 分子分型方面，国内外的进展更为显著，针对的治疗靶点包括PD-L1，CLDN18.2 和HER2 等。PD-1/PD-L1 阻断疗法是免疫检查点抑制疗法的代表性药物，2021年10月，由中国人民解放军总医院徐建明教授和国家纳米科学中心团队合作的相关研究成果发表。该研究纳入155 名接受不同抗PD-1/PD-L1 抗体治疗的多种晚期消化道肿瘤患者，利用TumorFisher CTC 检测体系，探究免疫治疗前CTC 上PD-L1 的表达是否与免疫治疗的临床疗效相关。结果显示，CTC PD-L1 阳性组的疾病控制率（disease control rate,DCR）显著高于阴性组。此外，CTC上PD-L1 高表达的患者的无进展生存期和总生存期显著高于无PD-L1 高表达的患者，表明CTC上的PD-L1 水平可作为免疫治疗疗效预测的标志物，并且其动态变化可监测治疗反应。CLDN18.2 作为一个崭新抗癌分子靶点引起业界广泛关注，2021年，来自北京大学肿瘤医院的沈琳教授、张小田教授与中科院胡志远教授发表研究成果，第一次证明在胃肠道肿瘤患者中使用TumorFisher 纳米磁珠结合分子信标技术发现CLDN18.2 RNA 在胃癌患者外周血CTC 中的表达与组织上CLDN18.2 蛋白表达水平相关，CTC CLDN18.2 的RNA检测有望成为预测CLDN18.2 抑制剂在胃癌疗效的有效手段。

肿瘤外泌体标志物取得多项发现

进展强调，肿瘤外泌体在肿瘤发生、发展和肿瘤诊治中发挥重要作用。2021年外泌体或细胞外囊泡在肿瘤基础研究主要体现在生物发生的调控机制，蛋白泛素化、磷酸化修饰对多囊泡体形成和外泌体分泌的调控作用，温度变化促外泌体分泌调节作用，免疫检查点阻断失效外泌体PD-L1 直接作用，工程化外泌体提高免疫细胞活性，并携带RNA 可增强CAR-T 疗效；外泌体单个分子生物物理特征的相关性和异质性体研究，跨膜蛋白共定位分析，体内生物分布；外泌体代谢组学，蛋白质组学特征，全基因组甲基化谱用于肿瘤类别的区分。王红阳院士团队研究发现Cdc42 作为肿瘤来源的微泡生物发生的调控节点。国家纳米科学中心孙佳姝教授团队发现热泳介导的DNA 逻辑分子运算鉴定肿瘤源性细胞外囊泡类别，用于肿瘤类别的区分。

外泌体技术研究主要体现外泌体表征和量化研究方法同一化。微流控联合免疫捕获富集外泌体；pH 介导的聚类系统流式检测外泌体；电磁场实现外泌体和微囊泡的分离；基于物理特性外泌体的分离；温州医科大学刘飞教授团队开发了超快速分离纯化系统EXODUS 检测外泌体。

临床应用方面主要体现在外泌体作为靶向药物递送系统，开发其来源多样性，包括肿瘤源性，外周血细胞源性如中性粒细胞等，偶联药物发挥抗肿瘤增敏增效果作用。共价修饰光敏剂，声敏剂协同增强抗肿瘤作用。北京理工大学谢海燕教授团队研究胞外囊泡联合自激活的光用于协同三模态抗癌治疗。

肿瘤蛋白、肿瘤代谢标志物取得系列研究进展

进展介绍，蛋白质是生命活动的执行者，相对基因而言，蛋白质更能精确、直接地反映生物状态并标志疾病病程，蛋白质水平的变化与肿瘤的发生、发展、转移和耐药密切相关。越来越多的研究表明，分析、鉴定肿瘤细胞的蛋白质分子变化可以为肿瘤诊断、预后提供有重要价值的信息。2021年以蛋白质组学为驱动的精准医学、以蛋白质标志物靶向为驱动的肿瘤精准医学取得了一系列研究进展：有学者通过分析1243 份原发性胶质瘤样本的蛋白表达数据，结合癌症基因组图谱，中国胶质瘤基因组图谱分析，发现间充质-表皮过渡因子（MET）可以激活肿瘤相关巨噬细胞，促进神经胶质瘤免疫逃避，并且与患者的预后不良有关，提示靶向MET 联合免疫治疗可作为临床治疗GBM 的新策略。Engebraaten等通过定量蛋白质组学技术对乳腺癌曲妥珠单抗治疗不敏感患者进行分析，发现RAB5A 表达与临床T-DM1 敏感性具有相关性，提示RAB5A 可作为曲妥珠单抗在乳腺癌中的预测性生物标志物。

进展介绍，代谢重编程是肿瘤的特征之一，与肿瘤的发生、发展、转移和耐药性密切相关。越来越多的研究表明，代谢物可作为肿瘤诊断和预后的生物标志物。2021年肿瘤代谢标志物取得了一系列研究进展：国外研究团队Greg M.Delgoffe 等发现肿瘤细胞产生乳酸供给Treg 细胞，从而抑制效应T细胞，促进自身存活；而抑制乳酸代谢，可以提高肿瘤对免疫疗法的敏感性。Theodore Alexandrov 团队开发了一种原位单细胞代谢组学方法，可表征肝细胞从稳态到脂肪态的发展，为肿瘤微环境代谢标志物的发现奠定了基础。国家癌症中心中国医学院科学院肿瘤医院崔巍教授团队对结直肠癌、腺瘤患者和正常健康个体的血清代谢组学和粪便宏基因组进行整合分析，确定了一组与肠道微生物群密切相关的结直肠癌和腺瘤患者的血清代谢物。复旦大学附属肿瘤医院邵志敏教授和江一舟教授团队绘制了三阴性乳腺癌代谢物图谱，并针对其中两个亚型，分别提出靶向代谢标志物鞘氨醇-1-磷酸和N-乙酰天冬氨酰谷氨酸的精准治疗策略。

肿瘤单细胞、甲基化标志物临床应用潜力大

进展介绍，肿瘤是由体细胞突变引起的疾病，肿瘤内和肿瘤之间的细胞异质性是理解和治疗肿瘤的主要障碍。单细胞测序技术的出现，包括与单细胞基因组，表观基因组，转录组和多组学测序相关的方法，已经应用于肿瘤研究，并在肿瘤进化和转移、肿瘤微环境、治疗抗性研究中起到重要作用。2021年中国医学科学院吴晨教授团队等对5 名遗体捐赠者的正常支气管、食管、贲门、胃等9 种器官样本进行切片取样和测序分析，首次发现不同正常组织器官的体细胞均存在大量的突变积累，且体细胞突变负荷及等位基因突变频率表现出明显的器官差异性。北京大学张泽民教授团队通过对21 种肿瘤类型的T 细胞进行单细胞RNA 测序，确定了特定类型的CD4 和CD8 T 细胞在不同类型肿瘤中的不同作用，并发现了一类朝向“耗尽”状态轨迹的T 细胞，这一发现有助于肿瘤免疫疗法研究。

在肿瘤甲基化标志物研究方面，全癌标志物（universal cancer only marker）是复旦大学研究团队在科学界首先提出并命名的一类全新DNA 肿瘤标志物，其具有在几乎所有肿瘤 （目前已验证超过25 种）中共性高甲基化的特征，而在机体正常组织中低甲基化，具有通过单靶点实现对泛癌种进行筛查的巨大价值。在HIST1H4F 作为第一个全癌标志物被发现并用于肺癌辅助诊断的基础上，研究人员进一步发现PCDHGB7 基因是一个新的全癌标志物，并论证了其在宫颈癌与子宫内膜癌早期检测中的临床价值。

无细胞DNA（cfDNA）的甲基化模式与所来源的细胞或组织一致，这意味着检测患者血浆中的肿瘤特异性DNA（ctDNA）甲基化异常，可能是开发一种基于血液的肿瘤早期诊断和预后检测的更可行的方法。中国医学科学院和北京协和医学院团队等报道了一项前瞻性的多中心研究，他们利用液体活检和全基因组亚硫酸氢盐测序数据，探讨了203 名疑似恶性肿瘤的女性乳腺病变患者的ctDNA 甲基化标记物及临床应用，提示能提高早期乳腺癌非侵入性诊断成像的准确性。

尿液、线粒体肿瘤标志物新探索

进展介绍，在2021年发表的肿瘤尿液标志物相关研究中，除了传统的泌尿系统肿瘤的研究外，还有其他多个器官肿瘤的相关研究，包括肺癌、肝细胞肝癌、胰腺癌、结肠癌、卵巢癌、胶质瘤、多发性骨髓瘤和甲状腺甲状旁腺癌等神经内分泌系统肿瘤。得到的结果显示，尿中的代谢物如核酸（甲基化）、蛋白、糖类、囊泡甚至尿液的挥发部分，都有作为泌尿系统外肿瘤标志物的潜力。这些研究不再局限在泌尿系统的肾脏，膀胱和前列腺的尿液肿瘤标志物研究传统范围，为尿液肿瘤标志物的研究拓展到其他系统，提供了越来越多的研究基础，越来越强的研究信心。这些研究也开拓了标志物的种类，从另一个维度打开了我们观察探索的空间。有些研究还在这些有可能作为尿液肿瘤标志物的不同类物质的检测方法上有了新的进展。

进展介绍，线粒体是细胞内代谢性细胞器，被誉为“能量工厂”。与其他细胞器显著不同，线粒体含有独立的基因组DNA，且单个细胞内线粒体数目众多，通过调控代谢功能从而高效应对外界环境变化。近来大量证据表明，线粒体在肿瘤发生和进展中扮演重要角色并可作为新型肿瘤生物标志物。例如，线粒体遗传学家，美国科学院、艺术院、医学院三院院士，宾夕法尼亚大学教授Douglas C.Wallace 2021年在Nature Reviews Cancer杂志撰文指出：人类肿瘤中的线粒体DNA （mtDNA） 变异可分为两类，可诱导肿瘤发生的mtDNA 新突变或使肿瘤细胞适应不同代谢环境的功能性突变。除mtDNA 序列变异外，mtDNA 拷贝数变异以及mtDNA 序列转移到细胞核也可导致结肠癌等类型肿瘤的恶性进展。因此mtDNA 变异的单倍型被发现与乳腺癌、前列腺癌、肾癌、甲状腺癌、结肠癌等的肿瘤易感性显著相关。

肿瘤组织中mtDNA 序列变异或拷贝数变异也可作为指示肿瘤患者预后的标志物。最近我国学者发表在Clinical Chemistry 杂志的研究表明：肾细胞癌、结肠癌患者尿液游离mtDNA 片段化增强。与外周血单核细胞mtDNA 为参照，尿液中携带突变的mtDNA 片段比的野生型片段更短。短尿cf mtDNA片段（＜150 bp）的大小选择显著增强了体细胞突变检测。此外，在肿瘤机制研究中，也提示线粒体功能异常在肿瘤发生进展中发挥重要作用，并可作为疾病进展的标志物。

肿瘤标志物大数据分析与人工智能分析

进展指出，生物信息学的发展提供了大量的计算策略和工具，用于肿瘤诊断和辅助治疗，极大地提高了临床诊疗的效率。采用数学建模的方法从各类组学数据出发，不同角度以更深层次地挖掘诊断和治疗的肿瘤标志物，可实现精准医学的目的。

基因组、DNA 甲基化、突变、m6A 等分子层面的数据以及单细胞测序数据常被应用来筛选和肿瘤相关的特征，这些组学特征在肿瘤的发生发展产生了深层次的变化。利用计算方法挖掘单组学数据，得到肿瘤有关的特征规律和既定的表达模式用来表征其特点，对于推进肿瘤治疗是至关重要的。由于使用单一组学数据有时不能完全反应疾病的特征，尝试多模态数据的融合可能更能全面揭示疾病的内部特征，也成为一部分复杂疾病研究的主流方向，对于研究目的的预测取决于通过数据集成和机器学习捕获的整个肿瘤生态系统的基线特征，这些方法可用于开发其他肿瘤的预测因子。数学模型的应用和算法的提出也可以在大数据中得到一些显著重要且有效的信息，预测更接近于精准的目标。Tokheim 等介绍了一种独特的计算方法CHASMplus，能够识别驱动错义突变；Abbas 等提出了一个统一的深度学习模型ZayyuNet，用于识别各种表观遗传修饰，这些模型性能都优于当前最先进的模型。这些研究都表明，应用各个组学数据结合数学模型及其算法的提出已经渗透到医学领域并取得了巨大成功，可较为准确地提取相关特征，在很大程度上增加肿瘤诊断的准确性和治疗效率。

2021年，人工智能（AI）在肿瘤筛查、诊断、疗效预测、肿瘤演化等问题的研究都取得了巨大的进展。对医学图像进行精确标注是一件费时费力的事情，2021年来弱监督、自监督学习技术在肿瘤医学影像中的应用大幅减少了标注的工作量，推动肿瘤AI 临床落地。有学者通过基于Mean Teacher 的半监督学习方法标注结直肠癌WSI，实现了优于监督学习的性能。在计算病理学领域，深度学习模型因其在胃癌淋巴结转移、宫颈癌细胞识别等病理WSI 分析中表现出的高准确率和高效率，引起了研究人员的广泛关注。有学者等构建了一个全新的深度学习框架，探索病理图像中与预后相关的特征，提出肝癌预后新指标，实现HCC 风险分层和精准个性化治疗。Bilal 等采用弱监督学习模型分析结直肠癌分子通路和关键突变的状态，指导医生进行最佳治疗决策。Yamashita等采用深度学习模型检测结直肠癌中的微卫星不稳定性（MSI），以识别具有不同治疗反应和预后的患者。在医学影像领域，AI 在超声图像中识别病变已经达到放射科医生级别的准确性，在一致性和效率方面也有突出的潜力，可以帮助放射科医生提高诊断性能和避免过度治疗。AI 根据放射成像指标可靠地预测潜在的生物反应，从而用于治疗反应评估。通过在AI 中加入热图，突出与AI 预测相关的重要区域，可以帮助临床医生理解AI 决策的预测依据。

进展介绍，在生物信息领域，利用机器学习模型研究肿瘤进化的分子机制获得了突出的成果。有学者等使用机器学习模型对肿瘤转移风险进行分层，识别肿瘤转移相关的分子突变，对前列腺癌的转移位点进行预测。Haitham 等通过构建一个可解释的深度学习模型，可有效识别转移性前列腺癌。单细胞空间转录组学迅速发展，针对原位捕获方法的缺陷，Bergenstrahle等将高分辨率组织学图像与原位捕获数据结合，借助深度学习模型推理，能够推断出超分辨率的基因表达谱。Ravian 等解决了大规模单细胞三维图像剖析中的挑战，对大量单细胞特征进行重构，揭示了健康和肿瘤组织细胞的空间表型模式。采用机器学习模型分析电子病历（EMR）也广泛应用于医疗早期预测、诊断和预后，如有研究从肿瘤患者EMR 中提取表型数据，采用Node2vec 算法获得机器学习和深度学习模型的特征，提出了一种预测未知肿瘤的解决方案。Morin 等从医疗网络中捕获多模态健康信息，结合结构化和非结构化多模态信息建立肿瘤预后模型。（封面图为进展副主编、中山大学肿瘤防治中心曾木圣教授）