泌尿生殖系統腫瘤是嚴重危害人類健康的一類疾病，當前對于泌尿生殖系統腫瘤的診斷和監測方法通常是侵入性的，且缺乏敏感性和特異性，存在假陽性率。 

　　近日，中科院北京基因組所慈維敏團隊與北京大學第一醫院泌尿外科周利群、李學松團隊合作，對315例尿液樣本（檢測隊列含泌尿上皮癌、腎癌、前列腺癌，非腫瘤對照組患者、健康個體和驗證隊列）中的細胞游離DNA（cfDNA）進行淺覆蓋度的全基因組測序，同時也檢測了部分樣本原發腫瘤組織及尿沉渣，通過檢測cfDNA中的拷貝數變異（CNV）來識別腫瘤相關信號。研究發現，尿液cfDNA的拷貝數變異圖譜和原發腫瘤組織的相關性很高，可以用來代替腫瘤組織進行診斷，且尿液中富集了更多的腫瘤信號，另外患者尿液cfDNA中腫瘤的比例也和分期分級相關。在尿路上皮癌患者中根據拷貝數變異圖譜使用支持向量機構造的二元分類模型（UCdetector），在檢測隊列中獲得了86.5%的靈敏度和94.7%的特異性，在獨立的驗證隊列中獲得78.6%的靈敏度和87.5%的特異性，在合并熒光原位雜交檢測（FISH）后最終可得到89.3%的靈敏度。進一步在TCGA數據庫及實驗室自測的原發腫瘤組織中驗證了標志物的可靠性。 

　　同時該研究也構建了針對泌尿生殖系統腫瘤的多類分類模型，結果發現尿路上皮癌靈敏度最高，腎癌和前列腺癌的靈敏度較低，可能和泌尿上皮癌與尿液直接接觸的時間較長有關。對部分患者術后進行隨訪，發現拷貝數變異圖譜可以反映腫瘤治療后的狀況，這預示著通過檢測尿液cfDNA中拷貝數變化可能用來對腫瘤患者進行動態監測。 

　　該研究通過在尿上清中檢測cfDNA，可以進行有效的泌尿系統中早期階段、低級別、非浸潤的腫瘤檢測或診斷。研究成果于12月6日在《臨床化學》（Clinical chemistry）雜志在線發表。 

　　該研究得到中國科學院戰略性先導科技專項、國家自然科學以及國家重點研發計劃等基金資助。 

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基于尿液cfDNA開發的CNA分析和分類流程圖