PNAS最新突破| 一滴血，篩查多種癌！低成本血液檢測改寫早篩格局

癌癥早篩，一直是守護健康的關鍵防線。傳統篩查往往項目繁瑣、等待漫長，不少人因此錯過最佳干預時機。

如今，一項突破性檢測技術帶來全新可能：僅需一滴血，就能同步篩查多種癌癥。依托液體活檢與AI分析，不用反復檢查、不必漫長等待，小小一滴血便可精準捕捉血液中的腫瘤信號，無創、便捷、高效，讓早期風險無處藏身。

2026年4月，美國加州大學洛杉磯分校團隊在PNAS發表了題為“Toward the simultaneous detection of multiple diseases with a highly cost-effective cell-free DNA methylome test”的重磅研究，詳細介紹了新型cfDNA甲基化檢測技術MethylScan的核心研究結果：一次抽血、一份樣本，即可同步檢測多種癌癥與器官疾病，特異性達98%，全分期癌癥檢出率約63%，早期癌檢出率超55%；肝癌高危人群篩查準確率近80%。

這項液態活檢技術不穿刺、不手術、無創傷，僅通過分析血液中游離DNA的甲基化特征與片段信號，就能精準捕捉早期病變痕跡。簡單來說，MethylScan的原理是癌細胞與病變組織會向血液釋放攜帶突變信息的DNA片段，這些片段帶有獨特的甲基化標記，如同專屬“分子指紋”。研究團隊用AI算法深度解析這些信號，區分健康、癌前、癌變狀態，甚至能初步定位病灶位置，為后續確診指明方向。

MethylScan的具體步驟及關鍵結果如下：cfDNA樣本先連接條形碼接頭，經MSRE（HpaI和HhaI）消化后，通過酶促EM-seq轉換模塊進行甲基化轉換，再經PCR擴增構建測序文庫，最后用定制面板進行雜交捕獲和二次PCR擴增，完成測序。該流程的核心優勢是僅未被消化的、攜帶疾病信號的cfDNA片段能完成擴增，有效富集目標片段。與無MSRE消化的流程相比，控制區域的測序覆蓋率提升5.1倍，大幅提升檢測靈敏度。

研究選取861名受試者（460名癌癥患者、401名普通非癌癥個體）組成多癌檢測隊列，其中51.5%的癌癥患者為早期即I/II期，通過5折交叉驗證即重復50次評估MethylScan的性能，核心結果如下：

• 整體性能：AUROC（受試者工作特征曲線下面積）達0.938，在特異性98.0%的前提下，全分期癌癥檢測靈敏度為63.3%。

• 早期癌癥檢測：早期癌癥的AUROC為0.916，靈敏度為55.3%；其中I期癌癥的AUROC為0.906，靈敏度為54.4%。

• 分癌種性能：4種癌癥在特異性98.0%的前提下，各分期的檢測靈敏度均≥40%，覆蓋肝癌、肺癌、卵巢癌、胃癌的全分期檢測需求。

• 癌源定位（TOO預測）：能有效區分4種癌癥的來源，全分期癌癥的定位準確率達91.7%，早期癌癥的定位準確率達89.8%，4種癌癥的定位準確率均≥84%；僅胃癌早期定位準確率相對較低，推測與胃癌組織樣本量較少僅有24份有關。

此外，研究人員還選取了91名肝癌患者和157名肝癌高危人群含HBV感染、HCV感染、酒精性肝病、代謝相關脂肪性肝病患者組成隊列，評估MethylScan在肝癌高危人群中的篩查性能，結果如下：

• 肝癌檢測性能：AUROC達0.927，在特異性90.4%的前提下，靈敏度達79.6%，顯著優于當前臨床常用的腹部超聲。

• 肝癌標志物驗證：通過78對肝癌組織與癌旁正常組織，篩選出5000個肝癌特異性甲基化標志物，其中前100個標志物對應的24個基因中，79%已被文獻報道與肝癌相關，如LRRC4、OTX1、TBX15等基因，其啟動子區域的高甲基化已被證實與肝細胞癌相關。

除多癌檢測和肝癌篩查外，MethylScan還在以下場景中展現出良好性能：

• 肝病分類：能有效區分不同類型的慢性肝病HBV、HCV、酒精性肝病、代謝相關脂肪性肝病，為肝病的精準診斷提供輔助。

• 器官異常檢測：通過cfDNA組織解卷積分析，可識別器官特異性異常，如肝癌患者的肝臟來源cfDNA比例顯著高于健康人及普通肝病患者，肺癌患者的肺部來源cfDNA比例顯著高于健康人及肺良性結節患者。

• 種族預測：基于cfDNA甲基化特征，可實現對受試者種族的精準預測，進一步拓展了技術的應用場景。

從實驗室突破到臨床應用，MethylScan不僅為多癌早篩提供了低成本、高靈敏度的新方案，更有望重塑疾病篩查范式。它能區分肝癌、肺癌、卵巢癌等多種高發癌，還能識別慢性肝病、器官異常，甚至預測受試者種族，應用場景廣泛。對普通人而言，這項技術意味著更早發現癌癥、更高治愈希望；對科研界來說，它推動了液體活檢技術的迭代升級。未來，隨著技術進一步優化，“一滴血，篩多病” 或將成為健康管理標配。

https://medicalxpress.com/news/2026-04-multiple-cancers-diseases-blood-sample.html

https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.2518347123

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