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「越早診斷出癌症，患者治癒的可能性越大，癌症的非侵入性診斷非常重要。」加州大學洛杉磯分校醫學院教授周向紅28日接受科技日報記者採訪時說，該團隊開發出一個計算機程序，能夠從單個血液樣品中檢測出多種癌症，並能具體定位原發灶癌組織的器官位置，可用於癌症篩查和早期診斷。相關研究成果發表在3月24日出版的生物學頂尖雜誌《Genome Biology》上。據周向紅介紹，該程序的工作機制是在患者血液中尋找自由流動的癌症DNA中的特殊表觀模式，並將其與資料庫中的不同癌症類型的表觀遺傳數據相比較。因為來自腫瘤細胞的DNA在癌症早期階段會進入血液，所以對疾病的早期檢測提供了獨特的標靶。該團隊建立了表觀遺傳甲基化標誌物的資料庫，這些標誌物在許多類型的癌症中都很常見，並對起源於特定組織的癌症具有特異性。他們還彙編了非癌症樣本的甲基化模式，從而擁有比較癌症樣本的基線。「這些標誌物可用於將血液中發現的自由DNA分解為腫瘤DNA和非腫瘤DNA。」她說。研究人員利用乳腺癌、肝癌和肺癌患者的血液樣本對該程序進行測試，並與另外兩種常用的機器學習方法進行了比較。結果顯示，另外兩種方法的總錯誤率(產生假陽性的可能性)分別為0.646和0.604，而新程序的這一數字低為0.265。值得一提的是，該組受測人群中有30人患有早期癌症，該程序能夠檢測出80%的病例。「癌症早期階段血液中存在的腫瘤DNA水平非常低，但該程序仍能做出診斷，證明該方法對癌症早期檢測的潛力。」周向紅說。(記者姜靖)