编者按：2024年欧洲肿瘤内科学会（ESMO）年会将于当地时间2024年9月13日-17日，在西班牙巴塞罗那召开。作为肿瘤领域最具影响力的年度盛会之一，本届年会再次云集全球肿瘤大咖、汇聚领域最新进展，为来自世界各地的肿瘤学者和医疗人员提供高质量的学习和交流机会。【医悦汇】特此整理了生物标志物和转化研究领域相关研究报告，以飨读者！
研究一览
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超灵敏的ctDNA NGS检测增强了内分泌治疗中晚期HR阳性、HER2阴性乳腺癌的基因组分型
背景
乳腺癌是全球女性中最常见的癌症，主要表现为激素受体（HR）阳性和HER2阴性。尽管内分泌治疗的疗效有所提高，但疾病进展的风险仍然存在，通常在治疗早期就会发生。目前的液体活检检测缺乏早期分子分型的所需灵敏度。本研究引入了一种超灵敏的ctDNA NGS检测方法，用于在内分泌治疗期间经历早期进展的乳腺癌患者进行详细的基因组分型。
方法
这项正在进行的研究已经招募了46名患有晚期HR阳性、HER2阴性乳腺癌的患者。在芳香酶抑制剂治疗后和开始使用氟维司群之前收集了血浆样本。使用PredicineCARE ULTRA，这是一种高灵敏度的液体活检检测方法，使用专有的NGS面板针对关键的致癌驱动因子，深度测序超过100,000x的覆盖率使得超灵敏检测基因组变化成为可能，大大超过了标准ctDNA NGS检测典型的20,000x覆盖率。
结果
在分析的46名患者中，检测发现了193个体细胞突变，95个基因拷贝数变异（CNVs）和一个FGFR3基因融合。至少有20%的患者中发现的最常见的突变包括TP53（33%）、PIK3CA（26%）、ATM（24%）、ESR1（22%）和BRCA2（20%）。超灵敏检测方法比模拟的标准20,000x ctDNA检测多发现了31.3%的突变和30.1%的CNVs。它在检测低频突变（MAF低于0.1%）和低肿瘤分数（<1%）样本方面表现出色。该检测还多发现了30.7%的PIK3CA和11.1%的ESR1变异，MAF分别为0.08%和0.06%。FGFR3-BAIAP2L1基因融合也在0.09%的MAF下被独特地检测到。
结论
超灵敏ctDNA NGS检测在检测HR阳性、HER2阴性乳腺癌患者中的低频突变和低肿瘤分数样本方面优于标准液体活检检测。其优越的检测能力可能有助于识别适合接受PIK3CA和ESR1抑制剂等靶向治疗的患者，提高治疗耐药性和疾病监测的早期检测，以实现更有效的个性化治疗策略。
2
尿路上皮癌的转化诊断：利用靶向NGS和LP-WGS进行无创检测和个性化医疗
背景
尿路上皮癌（UC）是最常见的泌尿系统癌症，影响膀胱、上尿路和肾盂。传统的诊断方法如尿液病理学、膀胱镜检查和输尿管镜检查由于灵敏度和患者依从性问题而受到限制，这突显了对准确、无创诊断的需求。本研究检查了使用下一代测序（NGS）进行尿肿瘤DNA（utDNA）分析的使用情况，展示了其作为UC诊断工具的潜力。
方法
这项正在进行的临床试验正在招募250名有UC症状的患者。到目前为止，已有20名患者提供了40毫升尿液样本，用于使用两种液体活检检测进行集中分析：PredicineCARE（靶向NGS）和PredicineSCORE（低通量WGS）。这些检测旨在检测utDNA中的基因组改变，以识别尿液中的肿瘤比例。它们与影像学、膀胱镜检查、输尿管镜检查和尿液病理学相比，正在评估其诊断效力。
结果
在评估的20名患者中，11名确认为UC，7名测试为阴性，2例仍不确定。utDNA检测在所有确认和不确定的UC病例中检测到肿瘤比例，实现了100%的灵敏度和71.4%的特异性。基因组分析发现了260个突变和24个拷贝数变异，TP53和FGFR2/3等基因发生了显著改变，指向潜在的FGFR抑制剂治疗。LP-WGS衍生的尿拷贝数负担（uCNB）中位得分在UC阳性和UC阴性患者之间有显著差异（UC阳性患者的中位得分为9.04，UC阴性为5.97，p=0.004）。uCNB阈值为7.58，准确识别了8名UC患者，特异性为100%，灵敏度为73%。临床上UC阴性的患者uCNB得分为阴性，而一个不确定的病例测试为阳性，验证了utDNA结果，并强调了uCNB作为确认性生物标志物的价值。
结论
本研究中的utDNA和uCNB分析显示出高灵敏度和特异性，为UC提供了有希望的无创诊断选择。这些方法还有潜力促进个性化治疗，改善尿路上皮癌患者的管理。
3
UriMee：一种通过检测尿沉积物DNA中的甲基化标志物来诊断泌尿上皮癌的新型非侵入性测试
背景
尿路上皮癌（UC）是泌尿系统中常见的恶性肿瘤，在中国约占膀胱癌的82%和上尿路尿路上皮癌（UTUC）的18%。由于膀胱镜检查的侵入性和细胞学检测的有限敏感性，UC的诊断面临重大挑战。因此，临床上迫切需要开发更敏感且非侵入性的诊断技术，以补充现有的诊断方法。
方法
在本研究中，我们利用癌症基因组图谱（TCGA）、基因表达综合数据库（GEO）和仁济医院队列的甲基化数据进行了全面分析。这些数据集作为发现UC特异性甲基化标记的发现队列。收集了180例尿液样本作为训练队列。对这些样本进行了定量甲基化特异性PCR检测，随后通过逻辑回归构建了诊断模型。该模型的性能在包括508例的前瞻性队列中进一步得到了验证。
结果
我们对发现队列的分析确定了三个显著的甲基化标记。基于训练队列中的两个基于尿液的甲基化标记（65例UC病例对比115例非UC病例）构建的诊断模型UriMee表现出色，曲线下面积（AUC）为0.96。在独立验证队列（154例UC病例对比354例非UC病例）中，UriMee显示出91%的灵敏度和93%的特异性（AUC=0.94）。值得注意的是，对于早期（Ta-1）病例，灵敏度达到了87%。此外，UriMee检测值与肿瘤分级之间观察到显著相关性，检测低级别病例的灵敏度为81%。UriMee在诊断UTUC方面也显示出高准确性，达到了91%。
结论
UriMee作为一种非侵入性的基于尿液的检测方法，具有显著的潜力，可以极大地提高UC的早期诊断。
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