ACS Nano：基于唾液细胞外囊泡的诊断模式可实现对食管癌的非侵入性、快速、精准识别

背景：唾液中的细胞外囊泡（EVs）是早期癌症检测的非侵入性生物标志物来源，但缺乏有效的分离和准确鉴定方法限制了其临床应用。研究目的：哈佛医学院Fei Liu、Luke P. Lee和清华大学胡晔院士开发了一种基于唾液细胞外囊泡的早期诊断系统（SEEDx），旨在实现对食管癌（EC）的快速、精准识别。该系统结合了超快速分离平台EXODUS与基于串联质谱标签（TMT）的蛋白质组学分析（EXODUS-TMT蛋白质组学），从人类唾液中分离、纯化、扩增和分析唾液EVs。研究者利用TCGA EC和GTEx健康人群队列开发了一个由9种标志物（HIST2H2BE、TP53BP2、TPM4、CALR、HDGF、LMNA、GUSB、NADSYN1和AGRN）组成的诊断模型，其EC和早期EC诊断准确率AUC值分别高达0.996和0.991；同时建立了仅利用两种标志物（HDGF和CALR）的成本效益模型，AUC值分别为0.950和0.935。结论：实验在一组独立、前瞻性收集的EC患者队列中验证了该模型，AUC值分别为0.873和0.854。该简化工作流有助于发现用于早期食管癌检测的无创性生物标志物，将EXODUS平台扩展至唾液EVs实现EC检测，识别出可整合至多标志物诊断模型中的唾液来源生物标志物特征。