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1、2022年CtDNA高通量测序临床实践专家共识解读（全文）近日，由中国抗癌协会肿瘤标志专业委员会组织，重庆市中医院辇伟奇教授、天津医科大学肿瘤医院于津浦教授、华中科技大学同济医学院附属同济医院袁响林教授、重庆大学附属肿瘤医院张海伟教授担任编写组长，全国医院和行业知名企业专家共计五十余人参与筹备和撰写的ctDNA高通量测序临床实践专家共识（2022年版），正式刊登于中国癌症防治杂志，鼎晶生物医学总监夏超然博士参与了本共识的编写工作。共识的主要内容包括：CtDNA定义概述，临床应用，检测标准三部分内容。ctDNA（circulatingtumorDNAzctDNA）通常由肿瘤细胞主动分泌或在肿瘤细
2、胞凋亡或坏死过程中释放入循环系统中的DNA片段，长度132145bp,半衰期较短（一般2h）。因其无创或微创、检测时间短、能够反映瘤内和转移灶异质性、可动态监测治疗疗效等优势而在临床得到越来越广泛的应用。CtDNA会携带来源于肿瘤细胞相关的遗传学特征，如基因突变、甲基化、扩增或重排等，可作为肿瘤筛查、伴随诊断、治疗疗效评估及预后风险分层的重要指标。然而，其丰度受多种因素影响，波动较大，在内外因素特别是治疗压力下，其携带的生物信息可能会发生演变，且受正常细胞胚系变异或克隆性造血细胞体系突变干扰，在临床检测和报告解读过程中应特别注意。CtDNANGS检测的临床应用01、伴随诊断目前已有临床证据支持
3、CtDNANGS检测可应用于肺癌、乳腺癌、前列腺癌、卵巢癌等晚期实体肿瘤的伴随诊断,但涉及的驱动基因及其变异类型与相应分析体系均有严格限定,若超适应症应用时,建议与患者就检测必要性、检测费用以及局限性等内容进行充分知情。CtDNANGS检测已被国内外专家共识或指南建议作为多种晚期恶性肿瘤(包含如胃食管腺癌、NSCLC、乳腺癌、转移性胰腺癌、皮肤性黑色素瘤等)组织基因检测的替代方式，但依据其分析结果实时制定临床治疗策略时仍需高级别循证证据支持。02、评估肿瘤治疗疗效及预后风险分层采用肿瘤标志物和影像学等传统方法评估分子靶向和免疫检查点抑制剂治疗疗效时,无法动态反映肿瘤特征性的分子演化,ctDNA
4、NGS检测可对肿瘤驱动基因相关CtDNA的丰度变化进行监测,判断肿瘤治疗应答,其有望成为新兴的疗效评估途径。微小残留病灶(minimalresidualdisease,MRD)概念最早来自血液肿瘤。实体肿瘤的MRD概念更多被称为分子残留病灶(molecularresidualdisease,MRD),是指经过治疗后，传统影像学(包括PET/CT)或其他实验室方法不能发现，但通过液体活检发现的肿瘤来源分子异常，代表肿瘤持续存在和临床进展可能.CtDNA是评估MRD的一种非侵入性工具。现已有多项研究表明术后ctDNA阳性与疾病复发之间的强相关性,术后的CtDNA分析结果可作为预后预测依据。CtDN
5、AMRD检测是全新的个性化技术应用领域，尚难以建立通用性技术标准,亟待通过大样本、多中心、前瞻性的临床试验验证其临床效用。03、助于肿瘤获得性耐药机制分析在临床环境中,CtDNANGS检测可用于识别分子靶向治疗的耐药机制，尤其对于疑难复杂的肿瘤患者，该结果有助于后续的治疗选择决策。免疫检查点抑制剂治疗获得性耐药机制复杂，治疗选择压力下的肿瘤亚克隆演进仅为其部分原因，CtDNA靶向测序、全外显子和（或）全基因组检测仅作为其转化研究工具之一。CtDNANGS检测标准CtDNANGS检测的建立与优化涉及分析前、分析中以及分析后的三个阶段多个步骤,实验室质量管理需贯穿CtDNANGS检测的整个流程。收
6、集、样本处理和自动化过程应按照标准化和临床验证程序进行，最大程度防范因操作差异而引发的假阴性可能。样本采集建议采用含细胞稳定剂的抗凝管（如Streck采血管等游离核酸专用采血管）尽快完成血浆分离，提取的CfDNA建议在24h内进行后续检测，否则，置于-30。C至-15。C下储存并避免反复冻融。CtDNANGS检测应根据项目需求选择技术路线，可依据检测基因数量及覆盖范围大小选择不同测序策略。在进行基于CtDNA的超高灵敏度突变检测时，建议使用分子标签技术和优化对应的生物信息分析设置，以降低由于测序平台随机误差导致的假阳性结果;建议通过建立测序噪音和克隆性造血背景库的方法降低克隆性造血及背景噪音带
7、来的影响。CtDNANGS临床检测报告应包含受检者基本信息、样本信息、实验室信息、检测项目、检测结果及变异解读、检测方法的实验室内部验证结果、检测局限性及不确定性以及进一步检测的建议等内容。实验室应建立报告SOP,建议根据国内外文献、共识指南、临床试验证据和实践对检出的肿瘤基因突变进行分类或分级报告。临床研究表明，基于CtDNANGS检测的bMSI(bloodMSl)和bTMB(bloodTMB)具有免疫检查点抑制剂疗效预测价值，但仍有诸多因素影响其在临床中的应用,如样本采集时间、检测Panel基因覆盖范围、panel大小、测序深度、生信算法及阈值设定等，未来还需开展更多的前瞻性临床研究。机器学习等人工智能算法不仅能降低假阳性、提高灵敏度，还能有效整合多维度的异质信息进行全面分析，大幅提高CtDNA数据效力，是CtDNA数据分析的主要方向。
