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

作者：Best MG, Sol N, In 't Veld SGJG, et al

翻译：李恒聪

来源：Cancer Cell. 2017 Aug 14;32(2):238-252doi:10.1016/j.ccell.2017.07.004.

[摘要]

包括基于肿瘤“教育”的血小板（TEP）在内的基于血液的液体活检，已成为发现生物标志物的新方法，有望实现癌症的非侵入性检测。我们在此报告了使用粒子群优化（PSO）算法从血小板RNA测序文库（n=779）中高效地选择RNA生物标志物组（panel）的方法。该方法带来了基于肿瘤“教育”的血小板（TEP）的对早期和晚期非小细胞肺癌的准确检测：检测早期癌症的准确性达81%，检测晚期癌症的准确性更达88% （n = 518名晚期患者，准确性88%；AUC, 0.94; 95% CI, 0.92-0.96; p < 0.001; n =106名早期患者，准确性81%；AUC, 0.89; 95% CI, 0.83-0.95; p < 0.001），不受个体年龄、吸烟习惯、全血储存时间和各种炎症条件的影响。粒子群优化（PSO）算法能够从“教育”的血小板（TEP）中有效选择出用于肿瘤诊断的基因群组（gene panels），表明群体智能可能也有助于其他生物材料的液体活检诊断的优化。