論文No3950
Non-invasive diagnosis of pulmonary nodules by circulating tumor DNA methylation: A prospective multicenter study
Ying Li,Fangfang Xie,Qiang Zheng,...Qiye He,Yuan Li,Jiayuan Sun
LUNG CANCER, Volume 195, 107930, September 2024.
＜背景＞
コンピュータ断層撮影の普及に伴い、ますます多くの肺結節（PN）が検出されるようになっている。
PNのリスク層別化は、良性結節の過剰診断を最小限に抑えつつ早期肺癌を発見するために不可欠である。
本研究は、PNのリスク層別化のための、循環腫瘍DNA（ctDNA）メチル化に基づく
非侵襲的モデルを開発することを目的とした。
＜方法＞
血液ベースのアッセイ法（「LUNG-TRAC」）を設計し、社内の代表的なバイサルファイト塩基配列決定データから
同定された新規肺がんctDNAメチル化マーカーと文献から得られた既知のマーカーを組み込んだ。
層別化モデルは、良性または悪性のPN患者由来の183のctDNAサンプルに
基づいてトレーニングされ、62人の患者で検証された。
LUNG-TRACはさらに、単施設および多施設コホートで単盲検試験を行った。
＜結果＞
LUNG-TRACモデルは、検証セットにおいて曲線下面積（AUC）0.810（感度74.4％、特異度73.7％）を達成した。
LUNG-TRACの性能評価には2つのテストセットが使用され、
単一施設テスト（N=61、感度=67.5 %、特異度=76.2 %）ではAUCが0.815、
多施設テスト（N=95、感度=50.7 %、特異度=80.8 %）ではAUCが0.761であった。
LUNG-TRACの臨床的有用性は、2つの確立されたリスク層別化モデル
（Mayo ClinicモデルおよびVeteran Administrationモデル）と比較することによってさらに評価された。
LUNG-TRACは、検証セットと単一施設テストセットの両方で優れた結果を示した。
＜結論＞
LUNG-TRACモデルは、PNを悪性腫瘍のリスクで層別化する際の正確性と一貫性を示し、早期末梢肺癌の非侵襲的診断補助としての有用性を示唆した。
DeepL.com（無料版）で翻訳しました。
Background
With the popularization of computed tomography, more and more pulmonary nodules (PNs) are being detected. Risk stratification of PNs is essential for detecting early-stage lung cancer while minimizing the overdiagnosis of benign nodules. This study aimed to develop a circulating tumor DNA (ctDNA) methylation-based, non-invasive model for the risk stratification of PNs.
Methods
A blood-based assay (“LUNG-TRAC”) was designed to include novel lung cancer ctDNA methylation markers identified from in-house reduced representative bisulfite sequencing data and known markers from the literature. A stratification model was trained based on 183 ctDNA samples derived from patients with benign or malignant PNs and validated in 62 patients. LUNG-TRAC was further single-blindly tested in a single- and multi-center cohort.
Results
The LUNG-TRAC model achieved an area under the curve (AUC) of 0.810 (sensitivity = 74.4 % and specificity = 73.7 %) in the validation set. Two test sets were used to evaluate the performance of LUNG-TRAC, with an AUC of 0.815 in the single-center test (N = 61; sensitivity = 67.5 % and specificity = 76.2 %) and 0.761 in the multi-center test (N = 95; sensitivity = 50.7 % and specificity = 80.8 %). The clinical utility of LUNG-TRAC was further assessed by comparing it to two established risk stratification models: the Mayo Clinic and Veteran Administration models. It outperformed both in the validation and the single-center test sets.
Conclusion
The LUNG-TRAC model demonstrated accuracy and consistency in stratifying PNs for the risk of malignancy, suggesting its utility as a non-invasive diagnostic aid for early-stage peripheral lung cancer.