玛格丽特公主,高级科学家Daniel De Carvalho博士和克里姆比尔脑研究所医学总监Gelareh Zadeh博士合作将先进技术与机器学习相结合，以开发出高度灵敏，准确的血液测试来检测和分类脑癌。
已经发现一种简单但高度敏感的血液测试可以准确地诊断和分类不同类型的脑肿瘤，从而在未来提供更准确的诊断，更少的侵入性方法和更好的患者治疗计划。
这项发现发表在2020年6月22日的《自然医学》上，描述了一种非侵入性的简便方法来对脑肿瘤进行分类。这项研究实际上也在今天的美国癌症研究协会2020年年会开幕式全体会议上进行了介绍：将科学转变为救生保健。
治疗脑癌的主要挑战是如何准确诊断各种类型的脑癌，以及各种肿瘤，从低级(在显微镜下看起来几乎是正常的)到侵袭性肿瘤。癌症等级用于确定预后并协助治疗计划。
基于分子信息来诊断和建立脑癌亚型的当前方法依赖于侵入性手术技术来获取组织样本，这是高风险的过程，并且会引起患者的焦虑。
无需组织样本即可诊断和分类脑肿瘤类型的能力是革命性的，并且可以改变实践。在某些情况下，甚至可能不需要手术。
“如果我们有了更好，更可靠的诊断和亚型肿瘤的方法，我们就可以改变患者的护理方式，”玛格丽特公主癌症中心外科肿瘤学负责人，克里姆比尔脑研究所医学主任盖拉雷·扎德博士说。多伦多大学玛格丽特公主癌症研究所的外科教授，该研究的共同资深作者。
“这将对我们如何治疗这些癌症以及我们如何计划治疗产生巨大影响。”
Zadeh博士与玛格丽特公主癌症中心的高级科学家Daniel De Carvalho博士合作，后者是癌症表观遗传学领域的全球领导者，应用于早期发现，分类和新型治疗干预。
De Carvalho博士的实验室专门研究一种称为DNA甲基化的表观遗传修饰，它在调节细胞中的基因表达(打开或关闭基因)中起着重要作用。在癌细胞中，DNA甲基化模式被破坏，导致癌症生长不受控制。
De Carvalho博士以前已经开发出一种基于DNA甲基化的液体活检方法，以分析血液中循环的DNA分子中成千上万的这些表观遗传学变化。这些片段称为循环肿瘤DNA或ctDNA。将这项新技术与机器学习相结合，他的团队能够开发出一种高度灵敏，准确的测试，以检测和分类多种实体瘤。
一起工作，博士。Zadeh和De Carvalho决定在颅内脑肿瘤分类的具有挑战性的应用中使用相同的方法。临床医生和科学家通过比较脑癌病理学的患者肿瘤样本以及分析221位患者血浆中循环的无细胞DNA来追踪癌症的起源和类型。
使用这种方法，他们能够使循环血浆ctDNA与肿瘤DNA匹配，从而证实了他们识别这些患者血液中循环的脑肿瘤DNA的能力。然后，他们使用机器学习方法，开发了一种计算机程序，仅根据循环的肿瘤DNA对脑肿瘤类型进行分类。
Zadeh博士说，在此之前，由于血液脑屏障不可渗透，因此人们认为通过血液测试无法检测出任何脑癌。这种屏障存在于大脑的血管及其组织之间，可以保护大脑免受血液中任何毒素的侵害。
“但是，由于这项测试非常灵敏，可以从血液中拾取甚至少量的高特异性肿瘤来源的信号，因此我们现在有了一种新的非侵入性方法，可以检测和区分常见的脑肿瘤，这是人们长期以来认为不可能的事情“这确实是一次巡回演出。”扎德博士解释说。
加拿大癌症表观遗传学研究主席，多伦多大学副教授Daniel De Carvalho博士补充说，通过对各种体液(例如血液和尿液)进行新的更敏感的检测来鉴定ctDNA中肿瘤特异性改变的领域。现在，我们正处于一个转折点，因为先进的技术可以从大量循环的非肿瘤DNA片段中检测和分析甚至是痕量的癌症特异性分子标记。
De Carvalho博士说：“在全基因组范围内绘制表观遗传修饰的可能性，再加上强大的计算方法，使我们到达了临界点。”
“通过对表观遗传学改变以及基因突变进行分析，对肿瘤进行分子表征，使我们对肿瘤的改变特征有了更全面的了解，并为进行更特异性，敏感和不可知论的试验提供了可能性。”
在同样于2020年6月22日在《自然医学》杂志上发表的一篇论文中，哈佛大学Dana-Farber癌症研究所的Carvalho博士和他的合作者表明，相同的血液测试可以从循环获得的无细胞DNA中准确鉴定出肾脏癌来自血浆或尿液。
