PNAS最新突破| 一滴血，筛查多种癌！低成本血液检测改写早筛格局

癌症早筛，一直是守护健康的关键防线。传统筛查往往项目繁琐、等待漫长，不少人因此错过最佳干预时机。

如今，一项突破性检测技术带来全新可能：仅需一滴血，就能同步筛查多种癌症。依托液体活检与AI分析，不用反复检查、不必漫长等待，小小一滴血便可精准捕捉血液中的肿瘤信号，无创、便捷、高效，让早期风险无处藏身。

2026年4月，美国加州大学洛杉矶分校团队在PNAS发表了题为“Toward the simultaneous detection of multiple diseases with a highly cost-effective cell-free DNA methylome test”的重磅研究，详细介绍了新型cfDNA甲基化检测技术MethylScan的核心研究结果：一次抽血、一份样本，即可同步检测多种癌症与器官疾病，特异性达98%，全分期癌症检出率约63%，早期癌检出率超55%；肝癌高危人群筛查准确率近80%。

这项液态活检技术不穿刺、不手术、无创伤，仅通过分析血液中游离DNA的甲基化特征与片段信号，就能精准捕捉早期病变痕迹。简单来说，MethylScan的原理是癌细胞与病变组织会向血液释放携带突变信息的DNA片段，这些片段带有独特的甲基化标记，如同专属“分子指纹”。研究团队用AI算法深度解析这些信号，区分健康、癌前、癌变状态，甚至能初步定位病灶位置，为后续确诊指明方向。

MethylScan的具体步骤及关键结果如下：cfDNA样本先连接条形码接头，经MSRE（HpaI和HhaI）消化后，通过酶促EM-seq转换模块进行甲基化转换，再经PCR扩增构建测序文库，最后用定制面板进行杂交捕获和二次PCR扩增，完成测序。该流程的核心优势是仅未被消化的、携带疾病信号的cfDNA片段能完成扩增，有效富集目标片段。与无MSRE消化的流程相比，控制区域的测序覆盖率提升5.1倍，大幅提升检测灵敏度。

研究选取861名受试者（460名癌症患者、401名普通非癌症个体）组成多癌检测队列，其中51.5%的癌症患者为早期即I/II期，通过5折交叉验证即重复50次评估MethylScan的性能，核心结果如下：

• 整体性能：AUROC（受试者工作特征曲线下面积）达0.938，在特异性98.0%的前提下，全分期癌症检测灵敏度为63.3%。

• 早期癌症检测：早期癌症的AUROC为0.916，灵敏度为55.3%；其中I期癌症的AUROC为0.906，灵敏度为54.4%。

• 分癌种性能：4种癌症在特异性98.0%的前提下，各分期的检测灵敏度均≥40%，覆盖肝癌、肺癌、卵巢癌、胃癌的全分期检测需求。

• 癌源定位（TOO预测）：能有效区分4种癌症的来源，全分期癌症的定位准确率达91.7%，早期癌症的定位准确率达89.8%，4种癌症的定位准确率均≥84%；仅胃癌早期定位准确率相对较低，推测与胃癌组织样本量较少仅有24份有关。

此外，研究人员还选取了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、代谢相关脂肪性肝病患者组成队列，评估MethylScan在肝癌高危人群中的筛查性能，结果如下：

• 肝癌检测性能：AUROC达0.927，在特异性90.4%的前提下，灵敏度达79.6%，显著优于当前临床常用的腹部超声。

• 肝癌标志物验证：通过78对肝癌组织与癌旁正常组织，筛选出5000个肝癌特异性甲基化标志物，其中前100个标志物对应的24个基因中，79%已被文献报道与肝癌相关，如LRRC4、OTX1、TBX15等基因，其启动子区域的高甲基化已被证实与肝细胞癌相关。

除多癌检测和肝癌筛查外，MethylScan还在以下场景中展现出良好性能：

• 肝病分类：能有效区分不同类型的慢性肝病HBV、HCV、酒精性肝病、代谢相关脂肪性肝病，为肝病的精准诊断提供辅助。

• 器官异常检测：通过cfDNA组织解卷积分析，可识别器官特异性异常，如肝癌患者的肝脏来源cfDNA比例显著高于健康人及普通肝病患者，肺癌患者的肺部来源cfDNA比例显著高于健康人及肺良性结节患者。

• 种族预测：基于cfDNA甲基化特征，可实现对受试者种族的精准预测，进一步拓展了技术的应用场景。

从实验室突破到临床应用，MethylScan不仅为多癌早筛提供了低成本、高灵敏度的新方案，更有望重塑疾病筛查范式。它能区分肝癌、肺癌、卵巢癌等多种高发癌，还能识别慢性肝病、器官异常，甚至预测受试者种族，应用场景广泛。对普通人而言，这项技术意味着更早发现癌症、更高治愈希望；对科研界来说，它推动了液体活检技术的迭代升级。未来，随着技术进一步优化，“一滴血，筛多病” 或将成为健康管理标配。

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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