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专访叶定伟教授:探索多组学多维度utLIFE-UC模型,新的生物标志物助力尿液检测潜力无限

专访叶定伟教授:探索多组学多维度utLIFE-UC模型,新的生物标志物助力尿液检测潜力无限

财经


泌尿系统肿瘤的发病趋势不容乐观。根据国家癌症中心发布的《2019中国肿瘤登记年报》数据,国内“泌尿三癌”总发病率已经在所有癌种中排在了第六位。


泌尿系统肿瘤包括尿路上皮癌、肾细胞癌、前列腺癌等,在国内的发病率和死亡率逐年增加。其中,尿路上皮癌(UC)是最常见的泌尿系统肿瘤,也是国内泌尿系统肿瘤中发病率最高的肿瘤。在中国有2000万-5000万血尿患者,尿路上皮癌患者数量也在不断上升。


长期以来,尿路上皮癌患者一直面临确诊晚、易复发、治疗手段有限等困境。首先,尿路上皮癌的发生隐匿性强,常以无痛血尿为前置症状,早期难以与结石、炎症等疾病进行有效地鉴别诊断。输尿管癌,肾盂癌占尿路上皮癌的比例虽然较小,但其发病部位隐匿,侵袭性更强,恶化程度也更大。后期治疗或可能切除膀胱,生活质量大大下降。因此,尿路上皮癌的早期诊断意义重大。


其次,尿路上皮癌术后复发率高。在非肌层浸润性膀胱癌(NMIBC)患者中,约有50%-70%的患者存在复发,10%-45%的患者会进展为肌层浸润性膀胱癌(MIBC),而MIBC患者50%以上会发生疾病复发。因此对治疗后的膀胱癌患者进行密切随访,监测疾病复发和进展情况至关重要。


针对这些临床诊疗痛点,2023年2月4日,北京大学附属第一医院何志嵩教授团队、上海复旦肿瘤医院叶定伟教授团队、天津医科大学附属第二医院牛远杰教授团队联合金橡医学在Molecular Cancer(IF = 41.444)上发表了全球首个尿路上皮癌尿液早筛与疗效监控研究文章,文章中的utLIFE模型,具有便捷、无创、患者依从性高且敏感性和特异性双优等特点,满足了尿路上皮癌诊疗路径更准确、更便捷、无创的需求。


动脉网对复旦大学附属肿瘤医院副院长、上海泌尿肿瘤研究所所长叶定伟教授进行专访,以解析尿路上皮癌早期诊断和预后监测方面的临床痛点,为患者带来便捷、无创、有效的全流程管理解决方案。



 临床诊疗仍存痛点,

准确和无创是未来的方向


数据显示,近年来我国的整体肿瘤5年生存率已经提高了近10个百分点(30.9%到40.5%)。尿路上皮癌的早诊早筛和治疗/术后监控已经起到一定效果,但仍面临着一系列待解决的问题。


在叶定伟教授看来,尿路上皮癌的早期明确诊断和监测疾病复发进展情况至关重要,但目前诊疗过程还存在三大痛点。


首先是早期诊断困难。传统的检查如尿脱落细胞学和肿瘤标志物(如NMP22)敏感性不高。临床使用较普遍的FISH敏感性在60%左右,易受到泌尿系统感染、膀胱炎症、结石的影响,在早期、微小、残留和复发诊断上性能较差。现在膀胱癌诊断的金标准是有创的膀胱镜加活检病理,在早期癌或者原位癌检测上敏感性不高,并且给患者带来较大痛苦。


其次,尿路上皮癌的治疗疗效没有很好的评估手段。无论是新辅助治疗或者保膀胱治疗,二次电切评估或免疫/卡介苗灌注等等,现在还没有一个很好的疗效评估手段。


最后,尿路上皮癌术后监控复发频率高且方法单一有创。一方面,术后前2年是尿路上皮癌复发的高危时间,按照治疗指南,患者需要每3个月复查1次,如果过了2年都没复发,就建议患者半年复查1次,如果5年都不复发,也要每年复查1次。另一方面,目前监控复发的手段比较单一,只有膀胱镜和CT。如果能有更准确、便捷、无创的手段来监控复发,患者会比较容易接受。


 全流程管理实现精准诊疗,

尿液作为检测样本的潜力显现


尿路上皮癌的全流程管理,可以有效提高早期诊断率,评估治疗疗效,便捷无创地监控疾病复发。那么具体如何做好全流程管理?


叶教授认为,在早诊早筛方面,早期肿瘤或者原位癌,因相对较小,影像学不容易看到,尿脱落细胞学和FISH监测准确率有限,膀胱镜或输尿管镜探查也很难找到肿瘤。在MRD监控方面,对新辅助治疗和中国特色的保膀胱治疗临床还缺乏有效评估疗效的技术,对于术后监控复发,目前方法单一有创,急需更准确、便捷、无创的监控手段。


随着基因组学检测技术的不断发展和精进,新的生物标记物被发现,更精准的诊断工具在临床上得到验证。而免疫、靶向、ADC类药物等的问世,也打破了尿路上皮癌系统治疗格局。尿路上皮癌的诊断、治疗与复发监控都迈进了精准诊疗的新时代。


当前,液体活检方法已成为肿瘤精准诊疗研究热点,能够显著降低成本并减少患者的创伤和风险,可切实落地到临床的实践与应用中。


这其中,尿液作为可实现无创检测的样本之一已经在被国内外各界所关注。近年来陆续有文献报导,利用尿液来源进行基因组、转录组、表观组学以及宏基因组学的研究,尤其是针对泌尿系统肿瘤,性能可超过血液检测。


utLIFE模型敏感性特异性双优,真正实现准确、便捷、无创


根据叶定伟教授介绍,utLIFE-UC模型采用多组学、多维度的尿液基因检测结合AI机器学习方法的创新性研究,进行早期诊断、疗效评估和复发监控。敏感性达到94%,特异性达到96%,与临床结果的一致性为93%。


与尿细胞学检查(敏感性约为13%-75%)相比,其临床诊断性能大幅度提升。与CT(准确率54.9%)相比,utLIFE-UC的准确率(93%)更高。而膀胱镜作为现在膀胱癌筛查的金标准,在膀胱镜之前进行utLIFE-UC检测能够让部分患者避免不必要的膀胱镜,更好地进行患者分层,在尿路上皮癌全流程诊疗过程中极具科学研究价值。


动脉网也了解到,在utLIFE-UC模型构建中,金橡医学的研发团队整合了尿液多维度信息、多组学检测肿瘤变异,使得模型具有更高的敏感性和特异性。以该模型为基准,金橡医学于2022年4月在全球率先推出了基于尿液的尿路上皮癌全程管理产品——“U爱”系列。


通过“U爱”系列产品(U爱SEEK、 MRD、HOPE)可实现尿路上皮癌的早筛早诊、用药指导、术后复发监控,其中U爱SEEK检测准确率超过95%,U爱MRD阴性预测值接近100%。


在采访的最后,叶教授表示,尿路上皮癌的诊疗方式离体系化、规范化还有相当一段距离。希望企业筛选出更多生物标志物,技术性能更加优异,更加落地解决临床问题。


“希望未来肿瘤是可防、可筛、可治的慢性疾病,随着技术的发展,以及大规模的创新研发企业的努力,中国的诊疗水平也将不断提高,造福更多的患者。”叶教授说。











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