一、癌症早期检测的挑战

目前，癌症早期检测面临着与传统诊断方法相关的重大挑战。尽管影像学和组织活检等技术在诊断各种癌症方面发挥了重要作用，但它们在早期发现癌症方面往往缺乏必要的敏感性和特异性。这些方法存在以下局限性：无法辨别细微的分子变化、假阳性和假阴性、诊断工具具有侵入性等。

鉴于这些局限性，迫切需要开发和实施更敏感、更具体的检测方法。多组学技术作为一种尖端技术，通过整合多种生物学数据（如基因组、转录组、蛋白质组和代谢组），能够揭示癌症的分子复杂性，从而实现更准确和早期的癌症检测。

研究团队主张要探索并融合先进技术，特别是多组学方法，以揭示癌症深层的分子奥秘。多组学方法通过整合不同的分子数据层，可以提供更全面的生物学系统洞察力，有助于更准确地理解分子相互作用和新兴属性。这种方法不仅能够提高癌症早期检测的敏感性和特异性，还能为个性化治疗提供支持。

多组学检测的前景

二、多组学方法

多组学方法代表了一种变革性的生物学研究手段，涵盖了深入研究癌症复杂分子景观的多个学科。其核心是整合包括基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学等在内的多维度分子数据。这种综合框架使研究人员能够超越传统的研究孤岛，提供细胞动态的全景视图。

1.多组学数据的整合

整合多组学数据面临的主要障碍之一是不同组学技术生成的数据固有的异质性。基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学的数据在格式、质量和规模上通常各不相同，这使得它们难以整合到统一的分析中。技术限制进一步加剧了这种复杂性，因为每个组学平台具有不同的灵敏度、动态范围和偏差，因此需要复杂的计算方法来进行协调和比较。此外，解释整合后的多组学数据需要对生物学背景有全面的理解，同时还要考虑时间动态、空间组织和调控相互作用等因素。

尽管存在这些挑战，多组学数据的整合为生物系统提供了无与伦比的洞察力，促进了对分子相互作用和突发特性的全面理解。通过利用多样化的数据源，研究人员可以增强预测模型，揭示复杂的疾病机制，并为个性化癌症护理铺平道路。

2.多组学如何提高癌症早期检测敏感性和特异性

传统的人类癌症筛查工具，如影像学检查、症状检测和实验室检查，往往昂贵、时间耗费大且特异性不足。最常筛查的五种癌症（乳腺癌、宫颈癌、结直肠癌、肺癌和前列腺癌）对无症状个体进行成像、侵入性手术、体格检查和实验室检查，费用较高且患者需要耗费长达一周或更长时间。如今，许多工具已经得到了极大的改进或增强（例如，数字乳房X光检查、粪便分子筛查等），这些工具的成本增加了，但结果却更好。

多组学方法可以涵盖这五种主要癌症及其他癌症，具体取决于使用的模式和平台。通过将传统方法与多组学方法的检测极限和覆盖范围相结合，检测任何癌症的总体敏感性和特异性显著提高，同时每种癌症的成本大幅降低。比如血液样本中的循环肿瘤DNA（ctDNA）和外泌体RNA的鉴定，它们可以作为胰腺癌、卵巢癌和肝癌等多种癌症的非侵入性生物标志物。这些癌症通常缺乏有效的筛查方法，往往在晚期才被诊断出来。通过检测与这些癌症相关的特定基因突变、表观遗传修饰和蛋白质表达模式，多组学方法有可能在更早的阶段识别这些癌症。

另一个例子是使用代谢组学来检测代谢物水平的变化，这些变化可以反映癌症代谢的特征。例如，尿液或血液样本中某些代谢物的异常水平可以分别表明膀胱癌或肾癌的存在。同时，蛋白质组学的整合，分析蛋白质的变化，也有望早期检测胃癌和食道癌等癌症，这些癌症的早期症状通常是非特异性的。此外，对免疫系统的全面表征也是识别和监测癌症患者的一种有效方法。这些例子强调了多组学为癌症筛查提供全面而灵敏的方法的潜力，从而实现早期干预和更好的患者预后。

3.识别早期癌症生物标志物的潜力

尽管多组学技术在提高传统癌症筛查检测率方面的效果存在争议，但在识别那些难以筛查的致命癌症标志物方面，几乎没有反对的理由。多组学平台有助于发现新的生物标志物，尽管这种方法尚未广泛应用于商业平台。未来需要继续研究，包括肿瘤和配对样本测序，以优化最早和最有影响力的生物标志物。目前已有的一些多组学平台和方法中，已经包含了用于识别那些传统方法难以筛查的癌症的生物标志物。这些标志物可以在不断的研究中，帮助更好地理解它们在不同检测阶段的表现和结果。更重要的是，这些标志物可以集成到现有的多组学平台中，以提升检测的效果。

此外，先进的机器学习和人工智能技术的整合，可以显著增强从多组学数据中识别早期癌症生物标志物的能力。这些技术能够分析大型复杂的数据集，发现传统分析方法可能无法察觉的模式和关联。AI驱动的方法还可以通过减少多组学数据中的噪声和变异性，提高生物标志物发现的灵敏性和特异性。

学术机构、研究中心和行业合作伙伴之间的合作，对于加速这些发现向临床应用的转化至关重要。通过利用这些利益相关者的综合专业知识和资源，可以开发出强大、可扩展且具有成本效益的多组学平台，这些平台可以整合到常规临床实践中，从而改善各种癌症的早期检测和患者预后。

三、技术平台在早期癌症检测的应用

1.下一代测序（NGS）

在商业应用近二十年的过程中，NGS的工作流程、效率、生物信息学处理和成本不断改进和扩展。直接对肿瘤组织进行测序和利用人工智能进行自动化分析，可以为患者提供精确的个体化治疗方案、预后评估和其他重要的临床信息。尽管这些分析会产生大量数据，但其中的一部分数据可能并没有直接的临床可操作性或解释价值。NGS还可以用于筛查患者材料（如血液、粪便）中的癌症特征，随着成本的大幅降低、分析流程的简化以及只输出效能增加，这项技术已进入癌症筛查领域。与传统的肿瘤测序不同，筛查NGS不需要病理学检查样本的预分析，外围血液中的游离DNA签名可以被识别，从而实现更早期的检测。

2.单细胞基因组学

与利用NGS检测游离DNA的方式并行，捕获和分析循环肿瘤细胞的单细胞基因组学技术也极大地提升了癌症特征的解释能力。这种方法的挑战在于细胞捕获技术的开发，但高质量的细胞捕获技术已经取得了显著进展。一旦捕获到单个肿瘤细胞，便可以对其进行全面的基因组和转录组分析，从而提供明确的诊断和潜在治疗方案。此外，单细胞捕获技术允许进行DNA和RNA的双重测序，提供了功能性和静态的遗传信息。

3.转录组技术

通过对肿瘤组织或外周血液的RNA进行转录分析，可以确定肿瘤的表达状态，进而识别癌症的独特标志物。现在，预后或预测Panel已被广泛应用于已知癌症患者的治疗指导。虽然RNA测序提供了大量早期检测的目标，但实际应用中使用的是集中检测方法。现有的多种强大工具和技术可以直接从外周血液中检查RNA标志物，用于精准的癌症筛查。例如，特定的基因表达、microRNA、PIWI结合RNA和小核仁RNA等已被识别为乳腺癌、结直肠癌、食道癌、胆囊癌、胃癌、肝癌、皮肤癌、肺癌、胰腺癌和肾癌的有效早期标志物。

4.蛋白质谱技术

质谱（MS）在癌症蛋白质组学中起着关键作用，能够识别、定量和表征与癌症相关的蛋白质。通过电离分子并根据质荷比测量其丰度，MS可以全面分析蛋白质的表达、翻译后修饰（PTMs）、相互作用和定位。它有助于通过比较癌症组织和正常组织的蛋白质组，发现特定的癌症生物标志物，从而支持诊断、预后和治疗。

5.代谢组技术

代谢组学技术可以识别与肿瘤形成早期阶段相关的特定代谢标志物或特征。这些代谢特征可能包括糖酵解、氨基酸代谢或脂质代谢途径的变化，提供了检测癌症的强大方法。癌细胞的代谢途径往往发生重编程，以支持快速增殖和肿瘤生长，导致独特的代谢特征。通过定量分析生物样本（如血液、尿液或组织）中的小分子代谢物，代谢组学技术可以识别与癌症相关的代谢路径变化，这些变化可以作为癌症检测的生物标志物，提供肿瘤发生和发展的重要信息。

多组学方法用于早期癌症检测的关键技术

来源：早筛网