Journal of Hematology & Oncology:一种新的非侵入性呼气活检用于诊断和筛查乳腺癌
2023-06-20 Jenny Ou MedSci原创
这是迄今为止最大的呼吸测试研究。考虑到易于执行的程序和高精度,这些发现例证了呼吸测试在BC筛查中的潜在适用性。
乳腺癌(BC)是最常见的癌症之一,也是全球死亡的主要原因。早期BC检测可以提高存活率。然而,基于成像的BC筛查方法容易变得昂贵和被过度诊断。通过在呼气期间检测挥发性有机化合物(VOCs),呼吸活检是早期癌症检测的一种有前途的非侵入性策略。然而,具有足够样本大小的多中心临床试验尚未验证BC诊断呼吸测试的准确性。
2023年6月16日发表在Journal of Hematology & Oncology上的文章登记了5047名妇女,她们从中国四个地区的六家医院接受了BC筛查。该发现集包括来自北京三家医院的216名BC患者和2959名非癌症女性,外部验证集包括来自烟台、温州和贵阳另外三家医院的249名BC患者和1545名非癌症女性。大多数BC患者是在早期阶段诊断的。
数据分析的工作流程,模型构建中具有高贡献系数的十大挥发性有机化合物(VOC)离子的分布,以及BreathBC模型和BreathBC-Plus模型的乳腺癌检测模型的性能
根据既定程序收集每个参与者1.2L的呼吸样本,并用高压光子电离飞行时间质谱法(HPPI-TOFMS)进行分析。HPPI-TOFMS的吞吐量比早期技术高,不需要对呼气进行预处理。然后计算每个挥发性有机化合物离子的峰值区域。BC患者和对照组的频谱峰值模式和挥发性有机化合物相关模块不同。
选择了十个最佳的挥发性有机化合物特征,以区分发现队列中的BC患者和非癌症对照组。八种挥发性有机化合物在BC患者中显示的峰值区域明显高于对照组,两种挥发性有机化合物明显较低。在这10个挥发性有机化合物离子中发现了显著的折叠变化和诊断性能。28.0和40.0的m/z值可能含有乙烯和丙烷或碎片离子,显示AUC最高。
BC患者的呼吸BC得分高于对照组,无论肿瘤大小、淋巴结状态和分子亚型和与肿瘤大小的共形。BreathBC模型的诊断AUC在内部验证队列中为0.96(95%CI,0.94-0.97),在测试队列中为0.95(95%CI,0.93-0.90)。性能高于之前使用气相色谱-质谱法(GC-MS)的所有研究结果(AUC=0.67–0.93),但低于电子鼻子。然而,没有对之前的方法进行外部验证,其样本量相对较小。在外部验证队列中,BreathBC模型的AUC为0.87,灵敏度为92.37%(230/249),特异性为60.45%。
此外,在发现队列中开发了BreathBC-Plus诊断模型,将BreathBC评分与传统风险因素相结合。组合模型在内部验证队列(AUC=0.98)、测试队列(AUC=0.97)和外部验证队列(AUC=0.94)中的表现优于BreathBC模型。在外部验证队列中,BreathBC-Plus产生了89.16%(222/249)和87.70%的灵敏度和特异性。
总的来说,在外部验证队列中,原位导管癌(DCIS)的总检测率分别为96.97%(32/33),85.06%(74/87),90.00%(99/110),88.24%(15/17)和100%(2/2)。有趣的是,breathBC-Plus在诊断中表现优于乳房X光检查和超声波。
这项研究有一些局限性。首先,尽管HPPI-TOFMS为挥发性有机化合物分析提供了高通量方法,但仍在确定哪种化合物与每个MS峰值有关。其次,由于之前大多数关于挥发性有机化合物的研究只关注一种癌症类型,本文还旨在在这项研究中识别BC特异性VOC标志物。据研究调查显示,这是迄今为止最大的呼吸组学分析研究。总的来说,基于呼吸的方法可以提供补充或替代筛查策略,以与基于成像的技术相当的性能检测早期BC和DCIS。
原文出处
Liu, J.; Chen, H.; Li, Y.; Fang, Y.; Guo, Y.; Li, S.; Xu, J.; Jia, Z.; Zou, J.; Liu, G.; Xu, H.; Wang, T.; Wang, D.; Jiang, Y.; Wang, Y.; Tang, X.; Qiao, G.; Zhou, Y.; Bai, L.; Zhou, R.; Lu, C.; Wen, H.; Li, J.; Huang, Y.; Zhang, S.; Feng, Y.; Chen, H.; Xu, S.; Zhang, B.; Liu, Z.; Wang, X., A novel non-invasive exhaled breath biopsy for the diagnosis and screening of breast cancer. Journal of Hematology & Oncology 2023, 16 (1), 63.
作者:Jenny Ou
版权声明:
本网站所有注明“来源:梅斯医学”或“来源:MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明“来源:梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的,转载内容不代表本站立场。不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
好文章,谢谢分享。
91