ASO作者反思:推进前列腺癌的非侵入性诊断——来自血清DNA甲基化生物标志物的见解

【字体: 时间:2025年09月25日 来源:Annals of Surgical Oncology 3.5

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  前列腺癌传统PSA检测存在特异性低、过度活检等问题。本研究开发基于血清DNA甲基化(GSTP1、RNF219、RASSF1A、POU4F2)的GRP模型,其AUC达0.89,较PSA模型提升显著,在保证灵敏度前提下减少33.1%不必要的活检。研究还指出需开展多中心验证、整合机器学习技术并建立成本效益分析体系。

  

过去

前列腺癌仍然是全球男性癌症相关发病率和死亡率的主要原因之一。传统的诊断方法,如前列腺特异性抗原(PSA)检测,由于特异性较低,导致不必要的活检和过度诊断,尤其是在前列腺特异性抗原(PSA)水平在4–30 ng/mL范围内时。1,2 因此,迫切需要准确、无创的诊断工具。我们的研究通过探索血清DNA甲基化生物标志物(GSTP1、RNF219、RASSF1A和POU4F2)的诊断潜力,来区分临床显著的前列腺癌(csPCa)和良性病变。3

现状

我们的研究结果表明,基于血清甲基化的GRP模型在训练集中的AUC为0.82,在验证集中的AUC为0.89。在95%的灵敏度下,GRP模型将不必要的活检减少了33.1%,同时保持了较低的漏诊率(5.8%)。这些结果与新兴证据一致,即DNA甲基化生物标志物(如GSTP1和RASSF1A)对前列腺癌具有高度特异性,可以提高诊断准确性。4,5 GRP模型在决策曲线分析中的优异表现进一步凸显了其临床实用性,为当前诊断模式的局限性提供了实用的解决方案。

未来

虽然我们的研究展示了血清甲基化生物标志物的潜力,但要将这些发现转化为临床实践,还需要采取几个步骤。首先,大规模的多中心验证研究对于确认GRP模型在不同人群中的稳健性至关重要。其次,将甲基化生物标志物与机器学习或多组学方法等新兴技术相结合,可以进一步提高诊断精度。6 最后,必须开展成本效益分析并制定标准化的甲基化检测方案,以促进其广泛应用。通过解决这些挑战,我们可以朝着一个无创生物标志物彻底改变前列腺癌诊断并减少不必要的活检负担的未来迈进。

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