CD：血检脑瘤一键全筛！科学家开发外周血cfDNA诊断模型，可有效识别全部胶质瘤亚型，AUC最高可达...

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*仅供医学专业人士阅读参考 目前，脑癌的早期筛查是存在很大困难的。导致这一现象的主要原因是脑癌症状（如头痛、恶心、头晕、记忆困难等）常常缺乏特异性，许多患者不能在初诊时得到及时诊断，延误了关键治疗时机。因此，迫切需要开发准确、侵入性小且易于实施的筛查方法，助力脑癌的早诊早治。 近期， 约翰·霍普金斯大学Dimitrios Mathios和Victor E.Velculescu团队就发表了一项重要研究成果。 他们利用外周血游离DNA（cfDNA）片段组特征和重复基因序列，通过机器学习模型，开发出了一种诊断脑癌的新模型，ARTEMIS–DELFI 。 在预测脑癌时， 该模型能有效识别所有级别的胶质瘤患者 （包括低级别胶质瘤、III级胶质瘤，以及胶质母细胞瘤）， 最高曲线下面积（AUC）可达0.90 。 研究发表在 Cancer Discovery 上[1]。 为了开发一个脑癌无创筛查模型，研究 ………………………………