牛津大学团队推出高灵敏度ctDNA检测新方法，助力癌症早筛

文章来源：放心AI网发布时间：2025-04-29 17:04:39

在癌症治疗的旅程中，早期检测始终是一个棘手的问题。近年来，液体活检技术因其无创性和高灵敏度而受到广泛关注。然而，现有的检测技术多依赖深度靶向测序，难以整合多种数据类型，进而影响灵敏度和特异性。

针对这一技术短板，牛津大学的研究团队开发了一种全新的多模态循环肿瘤 DNA（ctDNA）检测方法，基于全基因组的 TET 辅助吡啶硼烷测序(TAPS)。这一方法的最大亮点在于，能够同时分析基因组和甲基化数据，使得癌症诊断的灵敏度达到了94.9%，特异性也达到了88.8%。这一突破性技术为癌症的早期筛查和患者分层提供了全新的可能。

该研究以 “Multimodal cell-free DNA whole-genome TAPS is sensitive and reveals specific cancer signals” 为题，于2025年1月8日发布在《Nature Communications》期刊。研究背景显示，尽管癌症早期检测对改善患者预后至关重要，但目前的筛查方法仅能覆盖不到30% 的癌症类型，并且许多方法需要侵入性检查，接受度较低。多癌种早期检测技术虽然可以实现无创检测，但在无症状人群中往往假阳性率较高，这限制了其应用。

牛津团队的 TAPS 技术则通过一种非破坏性的方法，能够在低 ctDNA 含量下保持高灵敏度。研究人员通过对61例癌症患者及30例非癌症对照的样本进行深度测序，验证了这一方法在多种癌症类型中的准确性。

团队还开发了一套多模态数据分析流程，将拷贝数变异、体细胞突变和甲基化信号进行整合，以提高 ctDNA 检测的灵敏度。结果显示，在临床样本中，这一方法的检测灵敏度达到85.2%，远高于单一数据模态的结果。

尽管这一方法在癌症早期检测和术后监测中展现出显著优势，但在实际应用中仍面临挑战，例如高昂的测序成本和资源有限的临床环境。未来的研究可以进一步优化测序技术，以扩大其在更多癌症类型中的适用性。

上一篇: 18岁少年靠ChatGPT套壳狂赚5600万

在人工智能的浪潮中，许多年轻人正在通过创新的方式实现财务自由。18岁的 Zach Yadegari 和23岁的 Blake Anderson 便是其中的佼佼者，他们利用 ChatGPT 的无代码开发能力，成功推出了一款名为 Cal AI 的卡路里追

下一篇: Claude创始人预言：AI在2-3年内将全面超越人类

在最近的访谈中，Anthropic 的 CEO Dario Amodei 表达了对人工智能未来发展的乐观预测。他指出，预计在未来2-3年内，各个领域将出现比人类更强大的 AI 系统。尽管这一观点可能引发一些担忧，Amodei 强调，AI 的发