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针对这一临床技术局限性,杏彩体育旗舰厅 联合上海市中山医院开展了联合科研攻关,充分利用极具辅助诊断价值的气管镜冲洗液样本,使用允英自研的高质量DNA提取技术DNAplus、高精准碱基转化技术MetPro以及高深度甲基化测序技术MetSeq,通过靶向甲基化测序联合深度神经网络分类算法,成功打造了一款针对肺部恶性肿瘤的鉴别诊断模型,诊断敏感性突破98.6%,特异性达到97.8%,相比气管镜ROSE诊断性能提升10-20%。相关研究成果已于近期发表于Cell子刊iScience杂志上(IF=5.8,DOI:1.10.1016/j.isci.2024.110079)1,上海中山医院呼吸科张新主任(现任泰康仙林鼓楼医院呼吸内科主任)、允英医学CEO张道允博士与研发总监巩子英博士联袂担任文章通讯作者。
图1. 肺脏恶性瘤癌症与性病变结节患有BWF模本中靶向10基因遗传的均衡甲基化品质
在对比评估了最小绝对收缩和选择算子(LASSO)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBOOST)以及深度神经网络(DNN)四种机器学习分类器的分类准确性与稳健性后,本研究最终选择了由DNN算法构建的包含11个CpG位点特征的诊断模型作为测试模型CanDo(Cancer diagnosis)。以组织病理学活检作为诊断金标准,该模型对118名患者的诊敏锐性提高98.6%,特情人提高97.8%。相比之下,这些患者经由气管镜ROSE诊断的敏感性为87.7%,特异性为80%。
图2. CanDo整治与ROSE在双肺肉瘤的诊断的相对比较
图3. 不同年龄、性别、吸烟史及病理诊断患者CanDo模型得分的比较
为了评估年龄因素对模型诊断结果产生的潜在影响,研究补充纳入了一个严格控制的由33名受检者构成的无吸烟史、男女性别比接近1:1,恶性与良性组年龄分布无偏差的验证队列。结果发现,CanDo模型表现依然稳健,在该队列中实现了95.5%的程度比较确定性的与100%的程度活性朋友,而气管镜ROSE的诊断敏感性与特异性分别为86.4%与81.8%,均与探索队列差异不大。此外,CanDo还对三例难以通过气管镜ROSE进行诊断的复杂案例做出了准确判断。
图4. 验证队列CanDo诊断准确性
【参考价值学术论文】
1. Yu, Z., Li, J., Deng, Y., et al. Lung tumor discrimination by deep neural network model CanDo via DNA methylation in bronchial lavage. iScience (2024). doi: 10.1016/j.isci.2024.110079.
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