近日，我院吳階平泌尿外科醫學中心與深圳華大生命科學研究院合作的科研論文「Detecting and monitoring bladder cancer with exfoliated cells in urine」（使用尿脫落細胞檢測及監測膀胱癌）以「Original Research」（原創研究）形式發表於知名腫瘤學雜誌《Frontiers in Oncology》（腫瘤學前沿，IF=5.7）。中心主任李寧忱教授為本文通訊作者，副主任醫師汪磊為本文共同第一作者。
膀胱癌的發病位居人體惡性腫瘤的前十位，其中 70%為淺表性腫瘤（非肌層浸潤性膀胱癌，NMIBC），這部分患者標準的治療方案為經尿道膀胱腫瘤電切術（TURBt）。 由於膀胱癌的高度易復發特點，TURBt 術後需進行嚴格的、定期的膀胱鏡檢查來監測膀胱癌的復發。 作為一種有創的侵入性操作，膀胱鏡檢通常會給患者帶來相當的痛苦，臨床上迫切需要一種無創的手段來替代或部分替代膀胱鏡的檢查。 此外，由於膀胱癌發病和復發的隱匿特點，如何更早期的檢測和監測到膀胱癌的發生/復發也成為臨床上的一大難點。
本研究中，研究人員通過收集膀胱癌患者與健康人的尿液，離心獲取尿液中的脫落細胞並提取 DNA，使用優化的捕獲液體雜交亞硫酸氫鹽測序法 (LHC-BS) 對全基因組甲基化水平進行了檢測。研究者將每個目標區域劃分為一系列長度固定為500bp的窗口，對於每個窗口，使用未甲基化的核苷酸數和甲基化的核苷酸數計算一個反正切值 DMAS（該值與甲基化比例成反比）。隨後基於 DMASs，使用機器學習方法挖掘相鄰窗口之間的類型特定模式。
研究人員利用該方法對訓練集（初發膀胱癌患者VS.健康人群）進行訓練，獲得的靈敏度和特異度均較高，曲線下面積（AUC）為 0.96。而在隨後的驗證集中（復發膀胱癌患者VS.未復發膀胱癌患者），該方法的AUC值也高達0.915，展示了良好的預測效果。對多時間點採樣的患者尿液樣本分析顯示，83%的膀胱癌患者在未復發時（基於啟動子區甲基化水平的）癌症信號明顯較低，而復發時則顯著升高。進一步的分析還顯示，該模型並不受到年齡、吸煙狀況、腫瘤分期、分級等因素的影響，是一種很有前途的無創檢測膀胱癌發生和監測膀胱癌復發的液體活檢方法。
全文連結：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36158668/
科室簡介：
北京大學首鋼醫院吳階平泌尿外科醫學中心成立於2011年，現有高級職稱 14 人，博士學歷 9 人。中心一直將泌尿系惡性腫瘤的早期診斷、微創手術治療及晚期綜合治療作為臨床重點，定期舉辦全國性的泌尿系惡性腫瘤學術研討會及各類學習班。中心創始人、中華醫學會泌尿外科分會前主任委員那彥群教授組織中心團隊開發的全息影像腹腔鏡/機器人手術導航項目目前已在全國 20 多個省市協助完成各類複雜泌尿系腫瘤手術上千例。中心主任李寧忱教授目前兼任腫瘤學一級學會——中國抗癌協會泌尿男生殖系腫瘤專委會的副主任委員，為中心培養了大批泌尿腫瘤學業務骨幹，在膀胱癌、前列腺癌、腎癌等癌種的診治方面取得了顯著的成績。
文：泌尿外科 汪磊
文章來源: https://twgreatdaily.com/zh-sg/b6c06fe65627e6de65090afab65582a6.html