CTC（循环肿瘤细胞）作为新型肿瘤标志物，弥补了肿瘤监测的影像学滞后及血清标志物特异性不足的瓶颈问题，CTC 在肿瘤临床的需求越来越大。2022 年《CSCO 乳腺癌诊疗指南》指出，CTC 不仅可以动态监测，还用于判断预后、其应用已经走向了分子分型和细胞测序时代。
5 月 13 日，武汉大学人民医院神经外科陈谦学教授团队与芝友医疗医学部吴高博士团队合作，在 Front Oncol.（IF 影响因子 6.244）杂志上发表题为《A novel karyoplasmic ratio–based automatic recognition method for identifying glioma circulating tumor cells》的文章。研究结果显示，CTCBIOPSY 系统下游基因测序技术可对 CTC 全基因组进行分析，具有包括单细胞 CTC 基因的高保真核酸扩增、高质量文库构建以及全基因组高覆盖度等优点，解决了 CTC 测序的瓶颈问题。因此，CTCBIOPSY 下游基因测序技术，在临床上靶标基因及耐药基因的肿瘤伴随诊断，在科研上肿瘤转移的分子生物学机制研究，均有广阔的应用前景。
CTC 单细胞扩增 DNA 质控数据：
CTC 测序结果数据：
本研究是 CTCBIOPSY 下游基因测序技术在胶质瘤的临床研究成果的首次转化，同时在其他实体肿瘤的临床研究正在陆续开展中。下面分享该研究的主要内容。
背景介绍：
胶质瘤是最致命的脑瘤，暂没有安全有效的监测方法，自从科学家们成功从胶质母细胞瘤患者外周血中捕获 CTC 以来，胶质瘤 CTC 的研究不断深入。在各种鉴定方法中，免疫荧光（IF）染色是常见方法之一，然而肿瘤细胞表面抗原表达差异较大，针对一个或多个蛋白标记抗体会增加假阳性结果和高本底水平，且 IF 结果判读依赖于操作者的视觉识别，存在主观性差异，因此迫切需要开发其他参数有效辅助鉴定 CTC。本研究中，我们研究了高核质比 CTC 与患者临床特征的相关性，基于胶质瘤 CTC 图像及 KR（核质比）参数实现了胶质瘤 CTC 的自动识别。
研究方法：
样本来源：68 名诊断为脑胶质瘤并接受手术的患者
样本采集：首次治疗前采集样本，并在 4 h 内处理，术后 2 周内采集样本
CTC 分离及测序：采用 ISET 自动分离设备（CTCBIOPSY 系统）
首先抽取患者 5 mL 外周血，利用 CTCBIOPSY 系统富集分离 CTC/CTM（循环肿瘤细胞团），然后进行染色鉴定 CTC/CTM。对鉴定好的 CTC/CTM 进行单细胞激光显微切割操作，然后进行单细胞全基因组扩增，最后进行全基因组低深度测序，获得 CNV（基因组拷贝数变异）数据。
部分研究结果：
1. 通过基因组拷贝数变异（CNV）鉴别小细胞 CTC
10 例 WHO 2～4 级胶质瘤患者的 CTC 检测结果显示，小细胞 CTC 在 WHO 4 级胶质瘤中更常见。通过单细胞全基因组测序分析显示，小细胞 CTC 的基因拷贝数变化与正常 CTC 高度相似，与白细胞拷贝数变化差别较大。
正常 CTC（上部）、较小 CTC（中部）和白细胞（下部）的 CNV 检测
因此，通过 CTCBIOPSY 技术分离的 CTC 在基因组 DNA 水平与白细胞差异较大，通过 CTC 的基因组 CNV 检测也能够分析 CTC 的基因突变及缺失等基因序列变异。
2. 比较基于 KR 和细胞大小的方法在临床样本中的鉴定效果
我们之前的研究证明通过细胞大小的方法可有效降低样本本底水平，本研究辅助 KR 鉴定方法，可检测到健康供者外周血中 STEAM+/CD45-/HKR（高核质比）细胞数量显著减少，两种方法在降低背景水平方面无显著差异。
此外，基于 KR 鉴别策略可检测到较小尺寸 CTC 以提高检出率。68 例胶质瘤患者样本验证显示，随着肿瘤恶性程度和 WHO 分级增加，CTC 检测水平显著升高。比较单纯 IF 染色、IF+细胞大小、IF+KR 三种方法在胶质瘤诊断中的敏感性和特异性，ROC 曲线下面积（AUC）分别为 0.875、0.935 和 0.940，结果表明基于 KR 的方法可提高 CTC 识别灵敏度。
３.CTC 与胶质瘤患者临床特征的相关性
临床样本验证结果显示胶质瘤外周血中 CTC 的检测水平与肿瘤 WHO 分级无关，但 CTC 与患者组织病理学和分子病理学诊断密切相关，在胶质瘤分类中具有潜在价值。IDH 基因突变（P = 0.024）和 1p19q 共缺失（P = 0.05）的胶质瘤患者的 CTC 计数明显较低（P = 0.024），且少突胶质细胞瘤的 CTC 计数明显低于星形细胞瘤（P = 0.011）和 GBM（P = 0.043）。
研究结论：
本研究方法能显著提高胶质瘤 CTC 检测效率，并揭示了 CTC 计数与患者临床特征之间的相关性。CTC 自动识别算法可以实现 CTC 识别的高精度，缩短检测时间和成本，显著减轻医生的检测负担。
文献来源：
Zhu X, Wen S, Deng S, Wu G, Tian R, Hu P, Ye L, Sun Q, Xu Y, Deng G, Zhang D, Yang S,Qi Y and Chen Q (2022) A Novel Karyoplasmic Ratio-Based Automatic Recognition Method for Identifying Glioma Circulating Tumor Cells. Front. Oncol. 12:893769.