近日，海军军医大学王红阳院士、金钢教授、陈磊研究员团队，上海中医药大学附属龙华医院刘维薇教授团队等合作进行了一项多中心、大规模队列研究，利用NGS从所有入组病例中获取血浆cfDNA片段化、末端基序、核小体足迹（NF）和拷贝数改变（CNA）特征，建立了胰腺癌的早期检测模型（PCM评分）和预后模型（PCP评分）。研究显示，新的综合模型在区分早期胰腺癌患者和非癌症对照者方面表现优异，并发现cfDNA特征与胰腺癌患者的预后相关。
研究团队首先在胰腺癌、胰腺良性肿瘤（PBT）、慢性胰腺炎（CP）患者和健康对照者的血浆样本中检测了cfDNA片段特征。在PBT、CP和健康对照组中，cfDNA片段化显示出一致性，但在胰腺癌患者中表现出显著差异（图1a）。与PBT、CP和健康对照组相比，胰腺癌患者的cfDNA片段较短，中位数为175bp。胰腺癌与PBT患者的cfDNA片段大小不受年龄、性别或CA125、CA19-9和CEA水平的影响，但胰腺癌患者的cfDNA片段大小与AJCC分期显著相关。
此外，KEGG通路分析显示，差异表达的NF基因富集于多个癌症相关通路中（图1b）。cfDNA末端基序特征分析显示，胰腺癌与健康对照组、CP、PBT之间有明显的差异（图1c）。胰腺癌患者的cfDNA片段长度随着恶性程度的增加而逐渐减小（图1d）。CNA分析显示，与PBT和CP患者相比，胰腺癌患者的CNA数量更高，健康个体的CNA数量最低（图1e）。
图1.健康对照组、CP、PBT和胰腺癌患者中的cfDNA片段化、末端基序、NF和CNA特征。
在训练队列中，研究团队使用低通量WGS分析cfDNA，并使用片段化、末端基序、NF和CNA特征构建PCM评分从PBT、CP和健康对照中识别恶性胰腺癌（图2）。在训练队列中，综合模型（PCM评分）AUC为0.975，而NF的AUC为0.973、末端基序AUC为0.858、片段化AUC为0.968。在验证队列中，综合模型的AUC为0.979。在外部验证队列1和外部验证队列2中，综合模型AUC为0.992和0.986。整体而言，在所有四个队列中，综合模型的表现优于单个特征模型。
图2.片段化、末端基序、NF特征以及综合模型（PCM评分）在胰腺癌与非癌亚组中的性能评估。
研究显示，综合模型（PCM评分）可以区分胰腺癌和健康对照（图3），在联合队列（验证队列和两个外部验证队列）中AUC为0.990 ；可切除期（I/II期）胰腺癌与健康对照的AUC为0.994；能够区分胰腺癌和PBT，AUC为0.886，而CA19-9的AUC为0.819。同时，该模型可将CA19-9阴性胰腺癌与健康对照区分开来，AUC为0.990。
图3.片段化、末端基序、NF特征及综合模型（PCM评分）在胰腺癌诊断中的表现。
此外，综合模型在识别胰腺癌分期与非癌症分期（包括PBT、CP和健康对照）以及胰腺癌与健康人中的表现优异。研究团队还比较了该模型与CA19-9在区分胰腺癌分期与良性胰腺疾病（PBT和CP）中的表现，发现该模型在验证队列和两个外部验证队列中都优于CA19-9。值得注意的是，与CA19-9相比，该模型在准确区分早期胰腺癌方面表现更出色，突出了其作为更可靠诊断工具的潜力。
在灵敏度方面，综合模型对胰腺癌的检测灵敏度较高，对胰腺导管腺癌患者的阳性检出率为92%，对罕见亚型胰腺腺鳞癌患者的阳性检出率为100%。当CA19-9与PCM评分结合时，可将胰腺癌与PBT和CP区分开来，诊断效能进一步提高。该综合模型在从PBT和CP中识别早期（I期和II期）胰腺癌以及从CP中区分胰腺癌方面也表现出优越的性能。
研究团队使用训练队列和联合队列分析了胰腺癌cfDNA特征与预后之间的关系，并利用末端基序、片段化和NF特征开发了一个胰腺癌预后模型（PCP评分）（图4）。结果显示，训练队列和联合队列中PCP评分高组和低组的中位总生存期均有显著差异。在训练队列和联合队列中，低PCP评分组的无复发生存期（RFS）明显长于高PCP评分组（图4c，d）。该预后模型对高风险患者的识别准确率为89.5%，在外部验证队列2中的准确度为100%。
图4.PCP评分的Kaplan-Meier分析。
CA19-9是胰腺癌诊断使用最广泛的生物标志物，但其敏感性（79%-81%）和特异性（82%-90%）相对较低，这限制了使用有效性。cfDNA水平在胰腺癌中升高，为胰腺癌提供了一个潜在的诊断生物标志物。但单一生物标志物进行诊断存在固有局限性，整合多个基于cfDNA的特征有可能显著提高诊断准确性。该研究团队利用NF、片段化、末端基序和CNA特征开发了基于血浆cfDNA的胰腺癌诊断和预后模型。该模型不仅可以准确检测胰腺癌，还可以区分癌与非癌病例，并预测患者的预后。此外，研究发现将PCM评分与CA19-9结合可显著提高诊断效能。
原文信息：
Wu, J., Xu, X., Zhang, Q. et al. Cell-free DNA testing for the detection and prognosis prediction of pancreatic cancer. Nat Commun 16, 6645 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-61890-z
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