近日，荷兰科学家开发了一种新型肺癌液态活检平台，可通过检测血小板所吸收的肿瘤RNA，从而对肺癌进行诊断。这一重磅研究于今日发表在著名学术期刊Cancer Cell（影响因子27.407）。

研究人员发现，基于肿瘤血小板（tumor-educated platelets，TEPs）的RNA测序具有很大潜力，对早期和晚期非小细胞肺癌的诊断及监测具有重要临床意义。TEPs是与肿瘤发生相互作用的一种特殊血小板。研究表明，与正常人体血小板相比，TEPs具有不同的RNA组成。基于此，研究人员可以开发出相应的TEP基因panel，从而对肺癌进行早期诊断和分型。

在本项研究中，研究人员通过一种名为“ThromboSeq”检测平台对700多份血液样本进行了研究。2012年，荷兰阿姆斯特丹自由大学医学中心将ThromboSeq的知识产权授予了一个名为“ThromboDx”的衍生公司，并于去年以总金额7000万英镑被Illumina公司收购。

据了解，700多份血液样本分别来自早期和晚期非小细胞肺癌患者以及没有已知癌症的对照组。随后，研究人员使用ThromboSeq的群体智能算法扫描了大约5000个血小板中的不同RNA分子，并记录了少量指示癌性肿瘤。最后，研究人员对血液样本进行了筛查，以评估这一方法的准确程度。

据研究人员介绍，ThromboSeq对早期癌症检测的准确率为81％，对晚期癌症检测的准确率为88％。在对照组中，结合患者的年龄、吸烟状态和血液储存时间，该算法的准确度高达91％。

荷兰阿姆斯特丹自由大学医学中心研究员Myron Best在一份声明中表示：“ThromboSeq可能不仅可以对肺癌进行诊断，而且用于其他的肿瘤类型，并可能实现肿瘤分型。”

据了解，该系统的粒子群优化（PSO）算法可以从血小板RNA的测序文库中高效地选择RNA生物标志物panel。研究团队表示，其算法的灵感来自于自然界中的集群行为。通过集群运动行为，鸟类、昆虫和鱼群可以保护自己免受捕食者的攻击，或者寻找食物。

Best解释道：“鸟类会不断调整它们在集群中的位置，增加鸟群的覆盖范围，从而提高捕食过程的效率。我们将这种自然现象应用到算法中，进而对血小板中存在的复杂RNA序列进行分析。”

研究人员最后得出结论，ThromboSeq平台可以为基于血液的癌症诊断提供强有力的生物标志物选择，而不受年龄和吸烟状况等因素的影响。目前，研究团队计划进一步优化算法，对那些怀疑患有未确诊肺癌的病人进行筛查。

Best也表示：“尽管迄今为止，基于肿瘤血小板的血液检测并不完美，但它无疑补充并丰富了液态活检的生物来源。”

参考资料：

Swarm Intelligence-Enhanced Detection of Non-Small-Cell Lung Cancer Using Tumor-Educated Platelets