Un test de sânge inovator identifică patru tipuri de cancer și alte afecțiuni prin eliminarea ADN-ului sănătos
Prin filtrarea ADN-ului sănătos din sânge, MethylScan oferă medicilor o imagine mai clară asupra cancerului, bolilor hepatice și a leziunilor tisulare, utilizând un singur eșantion de sânge.
Recent, o cercetare publicată în jurnalul PNAS a prezentat „MethylScan”, o metodă nouă pentru profilarea eficientă din punct de vedere al costurilor a metilomului ADN-ului liber circulant (cfDNA). Studiul detaliază modul în care enzimele specializate pot fi utilizate pentru a facilita eliminarea ADN-ului sănătos, permițând astfel MethylScan să concentreze semnalele rare ale bolii și să reducă semnificativ costurile de secvențiere.
Metoda a fost validată pe un lot de 1.061 de persoane, iar testele au demonstrat acuratețea ridicată a MethylScan în detectarea a patru tipuri principale de cancer, clasificarea bolilor hepatice și identificarea leziunilor organelor, marcând un progres spre diagnosticul holistic și multi-bolă. Prin reducerea semnificativă a costurilor de secvențiere, menținând totodată o sensibilitate analitică ridicată, MethylScan stabilește un cadru viabil pentru monitorizarea sănătății non-invazive.
cfDNA plasmatic este un amestec heterogen de fragmente eliberate din diverse țesuturi în timpul morții celulare și a fost folosit anterior pentru a oferi medicilor o fereastră non-invazivă asupra sănătății organelor. Avantajele tehnicii derivă din baza sa mecanică. Spre deosebire de genom, care rămâne în mare parte static, metilomul ADN-ului este specific fiecărui țesut și suferă modificări dinamice ca răspuns la etiologia bolii, oferind informații atât despre originea țesutului, cât și despre starea bolii.
Din păcate, majoritatea cfDNA-ului circulant (aproximativ 85%) provine din celule hematopoietice sănătoase. Studiile au arătat că, în etapele incipiente ale oncogenezei, cfDNA-ul derivat din tumori poate constitui mai puțin de 0,1% din eșantionul total. Prin urmare, pentru a detecta aceste semnale infime, cercetătorii necesită de obicei o acoperire de secvențiere care depășește 1.000x la loci specifici, făcând abordările genomice pe scară largă impracticabile din punct de vedere financiar pentru screeningul la nivel de populație.
Studiul de față a avut ca scop abordarea acestei provocări prin dezvoltarea unei metode inovatoare (denumită „MethylScan”) care elimină selectiv fundalul dominant derivat din sânge, sporind astfel raportul semnal-zgomot pentru markerii specifici bolii. Metoda MethylScan folosește un protocol experimental specializat și un panou de captare conceput personalizat. Inovația centrală a metodei constă în utilizarea enzimelor de restricție sensibile la metilare (MSRE), și anume: 1. HpaII (loc de recunoaștere CCGG) și 2. HhaI (loc de recunoaștere GCGC). Aceste enzime taie ADN-ul doar atunci când locurile de recunoaștere sunt hipometilate, o stare caracteristică cfDNA-ului de fundal din leucocitele sanguine în regiunile „panelului” vizate.
Panoul de captare personalizat a cuprins 154.028 de regiuni țintă (fiecare având 120-bp lungime), totalizând 1.600.725 de site-uri CpG. Aceste regiuni au fost selectate pe baza hipometilării constante în 48 de eșantioane de leucocite și 30 de eșantioane plasmatice sănătoase. Pentru a normaliza numărul de citiri (și prin urmare a facilita cuantificarea), studiul a inclus în plus 300 de regiuni de control lipsite de site-uri CpG sau MSRE. Validarea clinică a acurateței și specificității MethylScan a fost realizată prin testarea probelor de plasmă (n = 1.061) și țesut (n = 899) colectate pentru analize separate de descoperire și validare.
Acest lot de eșantioane a inclus 460 de pacienți cu cancer din patru tipuri de cancer (ficat, plămâni, ovarian și stomac) alături de 601 indivizi non-cancer, inclusiv vizitatori ai spitalului și persoane cu risc ridicat din cauza bolilor hepatice cronice sau nodulilor pulmonari benigne. Pentru a optimiza performanța modelului (în special pentru a preveni supraînvățarea), studiul a aplicat descompunerea valorilor singular (SVD) pentru reducerea dimensiunii înainte de antrenarea clasificatorilor Linear Support Vector Machine (LSVM).
Evaluarea analitică printr-o serie de diluții de ADN tumoral hepatic a demonstrat că MethylScan poate detecta semnalele de cancer la fracții tumorale de până la 0,05% (p = 0.000058) cu o corelație liniară puternică între fracțiile așteptate și cele estimate (R2 = 0.983).
Comparativ cu probele fără digestie MSRE, protocolul MethylScan a obținut o acoperire de 5,1 ori mai mare în regiunile de control per milion de citiri pereche, evidențiind cost-eficiența sa. În aplicațiile clinice, modelul de testare a atins o medie a ariei sub curba caracteristicilor de operare (AUROC) de 0,938 (95% CI: 0,920–0,954) pentru detectarea multicancerului în aceste patru tipuri de cancer. La o specificitate de 98,0%, a obținut o sensibilitate de 63,3% în toate stadiile de cancer și 55,3% în cancerul în stadii incipiente (Stadiul I/II). Pentru Stadiul I specific, AUROC a fost de 0,906 cu o sensibilitate de 54,4%.
Acuratețea MethylScan în distingerea celor patru tipuri de cancer a fost de 91,7% (95% CI: 87,9–94,6%) pentru toate stadiile și de 89,8% pentru stadiile incipiente. Metoda a clasificat, de asemenea, un subset de pacienți cu risc crescut cu Hepatita B, Hepatita C, boală hepatică alcoolică și MASLD cu o acuratețe generală de 84,7% (95% CI: 76,0–91,2%). Pacienții cu cancer hepatic sau cu afecțiuni hepatice au prezentat fracții de cfDNA hepatic semnificativ crescute comparativ cu vizitatorii generali ai spitalului (p = 4.1 x 10-16 pentru cancer; p = 5.6 x 10-3 pentru boală), evidențiind deconvoluția tisulară. În cele din urmă, folosind modelele de metilare asociate cu ascendența, testul a prezis rasa cu o acuratețe de 97,1% (95% CI: 94,6–98,7%) în analizele limitate la participanți albi și asiatici, deoarece celelalte grupuri erau prea mici pentru o validare încrucișată fiabilă.
MethylScan reprezintă un avans semnificativ în diagnosticul epigenomic, depășind costurile prohibitive ale secvențierii profunde prin eliminarea de fundal mediată de MSRE. Capacitatea sa de a captura informații bogate, la nivel genomic, dintr-un singur eșantion de cfDNA de 10 ng permite stocarea continuă a datelor, ceea ce, conform autorilor, ar putea sprijini viitoarele aplicații de învățare automată și inteligență artificială. Metoda, prin urmare, reprezintă o platformă versatilă care ar putea contribui la avansarea domeniului spre un diagnostic holistic în care multiple afecți
