2019年度巨献：癌症检测创新性研究成果!

时至岁末，转眼间2019年已经接近尾声，迎接我们的将是崭新的2020年，在即将过去的2019年里，科学家们在癌症检测领域取得了多项重要的研究成果，本文中，小编就对本年度科学家们在癌症检测研究领域取得的重磅级研究成果进行整理，分享给大家！

图片来源：CC0 Public Domain

【1】

doi：10.1021/jacs.9b05598

近日，一项刊登在国际杂志Journal of the American Chemical Society上的研究报告中，来自杜克大学的研究人员通过研究发现，一种新的、使用由DNA制成的微小电路可以通过其表面上的分子特征来识别癌细胞。文章中，研究人员通过相互作用的合成DNA链形成了简单的电路，这些合成DNA链比人的头发细了数万倍。与计算机中的电路不同，这些电路通过附着到细胞外部并分析细胞表明特异性高表达的分子标记。如果电路找到目标，它会发出一个很小的发光“标签”。

由于该设备能够以比以前的方法更高的特异性区分细胞类型，因此研究人员希望他们的工作可以改善，并为癌症治疗提供更好的目标；以前曾使用过类似的技术来检测癌症，但它们更容易产生错误信息。当细胞混合物带有一种或多种DNA检测器靶向的目标蛋白质时，会出现错误识别。

【2】

doi：10.1126/scitranslmed.aat4921

日前，一项刊登在国际杂志Science Translational Medicine上的研究报告中，来自英国、丹麦、波兰、荷兰和瑞士的科学家们通过对血流中循环的DNA片段的尺寸进行研究，开发了一种新型的癌症检测技术，文章中，研究者描述了如何在不同类型的癌症中应用这种新型技术。

研究者Ellen Heitzer指出，人类的血液中含有许多小型的DNA片段，其中大部分为白细胞，但有时候也会引入其它的分子，比如，孕妇血液中会有来自胎儿机体的DNA，或者机体中会有来自癌变细胞的DNA片段；研究者表示，来自肿瘤的DNA在尺寸上不同于血液中其它类型的DNA，的DNA片段尺寸往往要小于其它的DNA片段。

【3】

doi：10.1038/s41467-019-12570-2

日前，一项刊登在国际杂志Nature Communications上的研究报告中，来自瑞典卡罗琳学院等机构的科学家们通过研究开发了一种新型廉价的方法来识别趋于恶性的高度异质性肿瘤，这类或许需要进行积极性地治疗和应对。

癌细胞的常见特性就是染色体或基因组中基因拷贝数的改变（CNAs，copy number alterations），在相同肿瘤中，属于肿瘤不同构造部位的细胞携带着不同的CNAs，携带较多CNAs的肿瘤往往更具侵袭性，即使患者进行了严格的治疗，这类肿瘤也会死灰复燃。这项研究中，研究人员开发了一种名为CUTseq的新型基因组手段，其能以比现有技术更低的成本对相同不同部位中的CNAs的水平和类型进行评估分析。

【4】

doi：10.1016/j.neo.2019.07.010

最近，来自Vattikuti泌尿外科研究所的副研究员Nallasivam Palanisamy博士领导的一项研究表明，在前列腺癌发生过程中，一种名为KLK4的编码蛋白的基因和另外一种名为KLKP1的假基因存在“融合”现象。由于可以在前列腺癌患者的尿液样本中检测到这种独特的生物标记物，从而提供了一种非侵入性的检测手段。

目前，前列腺特异性抗原（PSA）检查被用作前列腺癌的标准筛选方法。但是，PSA水平升高的现象并非前列腺癌所独有，它们也可能由良性前列腺疾病引起。因此，为了确诊，在发现PSA测试结果阳性的时候，患者需要接受进一步的活体检查，这种本不必要的检查有时可能导致出血和感染的风险。对此，这项研究的发现可能会提供一种更准确和可靠的前列腺癌的方法。

【5】进行准确诊断！

doi：10.1001/jamanetworkopen.2019.8777

近日，一项刊登在国际杂志JAMA Network Open上的研究报告中，来自加利福尼亚大学的科学家们通过研究开发了一种人工智能系统，其或能够帮助病理学家更准确地读取活组织检查结果及更好地检测并诊断乳腺癌。这种新型系统能帮助解释医学成像结果从而用于诊断乳腺癌（人眼无法有效区分），其几乎能够像一名经验丰富的病理学家一样对乳腺癌进行准确。

研究者Joann Elmore表示，从一开始就得到正确的诊断结果是非常重要的，这样才能够帮助我们对患者进行最有效地诊断和治疗；2015年研究人员发现，病理学家对乳腺癌活组织检查结果的解释存在很多不一致的想法，而且每年有数百万女性都会接受乳腺活组织检查手术；早期研究结果表明，每6名原位导管癌（一种非侵入性的乳腺癌）的女性中就有1名会出现错误诊断，而且大约一半的乳腺异型性活组织检查病例（与高风险乳腺癌相关的异常细胞）都会被给出错误的。