Nature Medicine | 术中即时诊断成真：Rapid-CNS²为脑肿瘤精准手术导航！

生物探索 · 公众号 · 生物 · 2025-03-29 15:30

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自适应采样 (Adaptive Sampling)：这是Rapid-CNS²实现快速分析的关键。传统的测序方法通常会对样本中的所有DNA进行无差别的测序。而自适应采样技术则能够根据预设的目标（例如，与脑肿瘤分类相关的特定基因组区域或甲基化位点），实时分析测序数据，并动态调整测序过程，优先测序那些包含关键信息的DNA片段。一旦获得足够的信息用于分类和拷贝数分析，测序过程就可以提前停止，从而大大缩短了分析时间。

实时甲基化分类和DNA拷贝数信息分析： Rapid-CNS²平台能够直接从纳米孔测序数据中提取DNA甲基化信息。DNA甲基化是指在DNA序列的胞嘧啶碱基上添加一个甲基基团的表观遗传修饰。不同的脑肿瘤类型具有独特的甲基化模式，这可以作为分类的重要依据。同时，通过分析测序数据的覆盖度，Rapid-CNS²也能够检测DNA的拷贝数变异，即某些染色体或基因片段的缺失或扩增，这也是脑肿瘤诊断和预后判断的重要指标。研究表明，Rapid-CNS²能够在术中30分钟内完成这些关键信息的分析。这意味着医生可以在手术过程中就获得初步的分子诊断结果，从而指导手术策略的制定，例如更精准地切除肿瘤组织，最大限度地减少对正常脑组织的损伤。这种实时反馈机制，无疑将大大提高手术的成功率和患者的预后。与传统的诊断方法相比，Rapid-CNS²不仅速度更快，而且操作更简便，有望降低对专业设备和高技能人员的依赖，从而在更广泛的医疗机构中得到应用。

精准识别肿瘤“身份”：MNP-Flex助力更全面的分类

为了进一步提升基于甲基化的脑肿瘤分类的实用性，研究团队还开发了一个名为MNP-Flex的平台无关性甲基化分类器 (platform-agnostic methylation classifier)，它是一个计算模型或算法，用于基于DNA甲基化数据对脑肿瘤进行分类。

平台无关性 (Platform-Agnostic)：这意味着MNP-Flex的设计使其能够分析来自不同DNA甲基化数据生成平台的数据，而不仅仅局限于Rapid-CNS²产生的纳米孔测序数据。这提高了其通用性和适用性。

甲基化分类器 (Methylation Classifier)： MNP-Flex的核心是一个经过训练的机器学习模型。该模型很可能使用了大量的已知脑肿瘤样本的DNA甲基化数据作为训练集，这些样本已经通过标准的病理学和分子诊断方法进行了明确的分类。

涵盖184个类别 (Encompassing 184 Classes)：这表明MNP-Flex能够将脑肿瘤样本精确地分类到184个不同的甲基化类别中，这比以往的分类体系更加精细和全面。

高准确率 (High Accuracy)：研究结果显示，MNP-Flex在甲基化家族 (methylation families) 的分类中达到了惊人的99.6%的准确率，而在更精细的甲基化类别 (methylation classes) 分类中，准确率也高达99.2%。

这些高精度的数据充分证明了MNP-Flex在准确识别脑肿瘤“身份”方面的卓越能力。这意味着医生可以更加精确地了解患者所患肿瘤的具体类型和分子特征，从而为制定个性化的治疗方案提供更可靠的依据。例如，对于一些难以通过传统病理学方法明确诊断的病例，MNP-Flex可以提供关键的分子证据，帮助医生做出更准确的判断。

多中心验证显实力：近乎完美的准确率带来新希望

一项新的医疗技术的诞生，仅仅在实验室中取得成功是远远不够的，更重要的是在实际临床应用中展现出可靠性和有效性。这项研究的亮点之一，就是在多个医疗中心对Rapid-CNS²平台进行了全面的验证。研究团队收集了来自不同医疗机构的301个样本，包括术中获取的珍贵样本，对Rapid-CNS²的性能进行了严格的评估。

验证结果令人振奋。正如前文提到的，无论是甲基化家族还是具体的甲基化类别，Rapid-CNS²都展现出了近乎完美的准确率。这充分证明了该平台在不同实验室、不同操作人员的情况下，都能够稳定可靠地提供高质量的分子诊断结果。这种多中心验证的结果，无疑为Rapid-CNS²在临床上的广泛应用奠定了坚实的基础，也为脑肿瘤患者带来了新的希望。高准确率意味着医生可以更加信任诊断结果，从而更有信心为患者制定最佳的治疗方案。

术中快速决策成为可能：实时分子信息指导精准治疗

Rapid-CNS²平台最引人注目的特点之一，就是其在术中快速提供关键分子信息的能力。研究数据显示，该平台能够在30分钟内完成甲基化分类和DNA拷贝数信息的分析。对于脑肿瘤手术来说，这短短的30分钟可能意味着患者预后的巨大差异。

传统的术中诊断主要依赖于冰冻切片病理学检查，这种方法虽然快速，但在分子层面提供的信息非常有限。Rapid-CNS²的出现，为术中诊断带来了革命性的变革。医生可以在手术过程中实时获得肿瘤的分子特征信息，例如是否存在特定的基因突变或染色体异常。这些信息对于指导手术切除范围、判断肿瘤的侵袭性以及预测术后复发风险都至关重要。例如，研究中提到，对于一些通过甲基化方法难以明确分类的病例，通过术中5到20分钟的测序获得的拷贝数变异 (Copy Number Variation, CNV) 图谱能够清晰地揭示肿瘤的特征，例如7号染色体的扩增和10号染色体的缺失，从而为诊断提供关键证据。这种术中快速获取分子信息的能力，将极大地提升脑肿瘤手术的精准性和有效性。