3-mNGS有效鉴别胸腔积液：助力结核性胸膜炎及恶性肿瘤的诊断

mNGS有效鉴别胸腔积液：助力结核性胸膜炎及恶性肿瘤的诊断

 

导 读

近日，首都医科大学附属北京胸科医院病理科与迪飞医学合作，在Journal of Translational Medicine（IF=7.4）杂志发表一篇文章。该研究对138例胸腔积液患者进行mNGS和常规结核检测手段的性能比较，同时充分利用mNGS产生的人源序列和微生物序列，探究该技术在感染性疾病和鉴别恶性肿瘤中的价值。

 

研究背景

 

胸腔积液（pleural effusion, PE）是多种疾病常见的并发症，其病因诊断具有挑战性。常见病因包括结核分枝杆菌、肺炎旁胸腔积液和恶性肿瘤。

 

1.结核性PE抗酸染色阳性率非常低，PE的结核分枝杆菌培养阳性率为40%。分子诊断特异度高，但敏感性度低。

 

2.肺炎旁PE常继发于细菌性肺炎、肺脓肿或支气管扩张症合并感染。PE微生物学培养结果阳性是诊断肺炎旁PE的金标准，但培养周期长且阳性率约37.7%~53.5%。

 

3.PE细胞学检查诊断恶性肿瘤的敏感度为40.0%~87.0%，此外，PE也可作为液态活检样本进行宏基因组二代测序（metagenomic next-generation sequencing, mNGS） 检测，通过检测基因组不稳定性这一重要的恶性肿瘤遗传特征进行诊断。

 

因此，利用mNGS成为鉴别胸腔积液常见病因的有利工具。

 

研究亮点

 

1. 采用5种检测方法对结核性PE进行诊断，发现mNGS展示出优异的敏感性49%和特异性100%。

 

2. 利用人源序列进行拷贝数变异（copy number variant, CNV）分析诊断恶性胸腔积液（malignant PE, MPE），其灵敏度为54.1%，特异度为80.8%，准确度为71.7%，AUC为0.851。

研究路线

 

研究共纳入138例患者，其中包括结核性胸膜炎（tuberculous pleurisy , TBP）82例， MPE35例，非结核感染组21例。利用mNGS产生的微生物序列，评估mNGS对于结核的诊断价值。同时利用mNGS产生的人源序列，评估mNGS对于MPE的诊断价值（图1）。

图1 mNGS对PE样本进行结核病检测和恶性预测的工作流程及入组队列展示

 

研究结果

 

不同结核诊断方法的性能比较，mNGS性能优异

本研究采用多种临床检测方法，包括培养、AFB实验、Xpert和T-SPOT，以及mNGS进行结核检测。

 

在所有临床检测中，T-SPOT检测显示出最高的阳性检出率，即61%（培养32%，Xpert 35%，AFB 12%)，也略高于mNGS (49%，图2)。但T-SPOT法的假阳性率高达11%，远高于其他检测方法。

 

相比之下，mNGS展示出优异的敏感性（49%）和特异性（100%）。

图2 mNGS与常规临床实验的结核检测结果

 

采用mNGS人源序列构建CNV模型识别MPE

为评估mNGS在鉴别恶性肿瘤中的价值，本研究采用GLM方法构建一个mNGS-CNV模型，以识别MPE。

 

随机选择25例非恶性胸腔积液（non-malignant PE , non-MPE）作为基线，对剩余113例（35例MPE和78例non-MPE）患者的染色体拷贝数进行分析并绘制拷贝数变异图谱，利用构建的mNGS-CNV模型来鉴别MPE和non-MPE（图3A）。与临床病理诊断相比，mNGS-CNV模型的灵敏度为51.4%，特异度为80.8%，准确度为71.7%（图3B，C）。

 

随后，通过LOOCV评估mNGS-CNV流程模型的预测效能， ROC曲线的AUC值为0.851（AUC值越接近1，表示模型性能越好；反之，AUC值越接近0，表示模型性能越差，图3D），显示出该预测模型的优异性能。

图3 mNGS-CNV分析的诊断性能。A. 具有代表性的MPE患者染色体拷贝数变异图；B. mNGS-CNV建模结果与临床病理诊断的比较；C. 基于B图的mNGS-CNV预测的敏感性、特异性和准确性；D. mNGS-CNV LOOCV结果的性能。

 

总 结

本研究充分利用了从mNGS中产生的微生物序列和人源序列，分析结果显示出mNG对TBP和MPE的良好鉴别能力，为mNGS同时进行病原体检测和肿瘤诊断提供可能，但未来仍需前瞻性临床研究和大样本验证。

 

该研究使用了迪飞医学mNGS检测技术。

参考文献：

Xu, F., Wang, Q., Zhang, N. et al. Simultaneous diagnosis of tuberculous pleurisy and malignant pleural effusion using metagenomic next-generation sequencing (mNGS). J Transl Med 21, 680 (2023). https://doi.org/10.1186/s12967-023-04492-x