Page 142 - 南京医科大学自然版
P. 142

第46卷第5期
              ·764 ·                             南 京    医 科 大 学 学         报                        2026年5月


              疫状态的指标相结合，有望从“肿瘤负荷”与“宿主                           势在于高灵敏度与特异性，尤其适用于微小残留病
              微环境”两个维度，更全面地评估复发风险。                              灶（minimal residual disease，MRD）的检测与早期复
              1.2  风险因素                                         发预警，预警窗口常显著早于影像学复发                   ［29］ 。目前
                  尽管目前针对 CRC 的根治性手术治疗已较为                        多项研究已证实了其预测价值，例如在CRC中，术后
              成熟，但其术后无复发生存率仍不理想。肿瘤复发                            ctDNA阳性患者的复发风险可达阴性患者的数倍至
                                                                                                       ［30］
              导致病情进展甚至患者死亡，是一个涉及多因素、                            数十倍，并比影像学检查提前数月提示复发 ，为早
              多环节的复杂病理过程。因此，深入探索CRC复发                           期干预及制定个体化治疗策略提供了更为有力的
              的因素极为关键，这样不仅能够有效地预测复发风                            证据支持。尽管如此，ctDNA 检测目前仍面临成本
              险，更能针对个体制定更加精准的治疗方案。许东                            高昂、流程标准化不足以及肿瘤异质性可能导致的
              等 ［23］ 选取了2016年7月—2022年6月115例行CRC根                漏检等主要挑战        ［31-32］ 。此外，单纯依赖 ctDNA 可能
              治术患者作为研究对象，分析发现术前CEA>5 μg/L、                      忽略肿瘤微环境等关键因素，未来若能将其与系统

              CA19⁃9>37 kU/L、癌结节数量、转移淋巴结比例>                     性炎症指标等多维度信息结合，有望构建更精准的
              0.412和肠系膜下动脉根部淋巴结阳性比例是Ⅲc期                         复发预测模型（表1）。
              CRC患者术后复发转移的重要影响因素，对该类患                           2.2  系统性炎症指标
              者，应高度重视并且制定更具针对性的治疗方案。                                 系统性炎症指标，如 NLR，来源于常规外周血
              然而，这些指标难以动态反映术后微小残留病灶的                            检测，通过量化循环免疫细胞亚群的比例，间接反
              实时状态，也无法全面捕捉肿瘤与宿主免疫微环境                            映宿主体内促肿瘤的免疫炎症状态。该类指标具有
              之间的持续相互作用。例如，它们虽能识别高危人                            无创、便捷、成本低廉且易于动态监测的核心优势。
              群，但无法精准判断哪些患者在术后已无分子层面                            其与 CRC 不良预后的关联已获多项研究证实                   ［33-34］ 。
              残留，从而可能导致部分低危患者承受不必要的辅助                           例如，Shen 等    ［35］ 对 324 例 CRC 患者的分析表明，
              治疗毒性；也无法在影像学复发前数月，早期对已存                           NLR、全身免疫炎症指数等多个炎症指标与远处转
              在分子复发的患者发出预警。                                     移风险显著相关，并被确定为独立危险因素。这从
                                                                临床流行病学角度印证了全身炎症状态是驱动疾
              2  预测肿瘤术后复发的两种标志物概述
                                                                病进展的关键因素。然而，该类指标存在特异性不
              2.1  ctDNA                                        足的局限，其水平易受感染、手术应激等非肿瘤性炎
                  ctDNA作为肿瘤细胞释放至外周血中的片段化                        症因素的干扰，同时也可能受到肿瘤异质性及原发
              DNA，直接承载了包括突变、拷贝数变异及甲基化                           部位（如左半结肠与右半结肠差异）的影响                   ［36］ ，从而
              等在内的肿瘤基因组与表观遗传信息，能够近乎实                            限制了其作为独立精准预测工具的临床应用价值
              时地反映分子层面的肿瘤负荷动态。其并非均一                            （表1）。
              成分，例如，ctDNA的片段化特征通常区别于背景循                              综上所述，ctDNA 从肿瘤自身角度提供高特异
              环游离 DNA（circulating free DNA，cfDNA），这一物           性的分子证据，而炎症指标从机体反应角度提供动
              理属性本身可作为其肿瘤来源的潜在标志物                      ［24-26］ 。  态、系统的微环境信息。二者单独应用均存在固有
              在检测技术上，当前主要依赖基于突变与基于表观                            局限，无法全面涵盖复发涉及的复杂病理生理过
              遗传的两类策略。靶向深度测序技术，如下一代测                            程。这构成了将两者联合应用，以构建更全面、精
              序（next⁃generation sequencing，NGS）凭借其高灵敏           准复发预测体系的根本逻辑与出发点。
              度已成为主流，例如在局限性肺癌中，深度测序癌
                                                                3  ctDNA与系统性炎性指标联合应用的探索
              症个体化分型技术（cancer personalized profiling by
              deep sequencing，CAPP⁃Seq）已展现出对术后复发的               3.1  联合应用的生物学基础
              有效预测能力      ［27］ 。与此同时，基于DNA甲基化等表                      ctDNA与系统性炎性指标都具有与肿瘤密切相
              观遗传标志的分析方案正日益受到重视，该类方法                            关的生物学基础，ctDNA可以直接反映肿瘤的基因
              通过识别肿瘤特异的甲基化模式，能够从机制上减                            组特性，而系统性炎症指标则反映机体对肿瘤的免疫
              少因克隆性造血等良性变异所致的假阳性，为液体                            炎症。研究证实，炎症微环境可以通过多种方式促进
              活检提供了更具肿瘤特异性的选择                  ［28］ 。这些技术       肿瘤的增长，炎症因子［如肿瘤坏死因子⁃α（tumor
              进步共同推动了ctDNA 在临床中的应用，其核心优                         necrosis factor⁃α，TNF⁃α）、白细胞介素⁃6（interleukin⁃
   137   138   139   140   141   142   143   144   145   146   147