【允英学术】拨云见日|尿液甲基化联合PSA精准识别早期前列腺癌，攻克“灰区”-允英医疗-允英励行，让生命更健康！

【允英学术】拨云见日|尿液甲基化联合PSA精准识别早期前列腺癌，攻克“灰区”

发布时间： 2026-1-28 8:25:56

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前列腺特异性抗原（PSA）筛查的应用，显著提升了前列腺癌的早期诊断率。然而，其特异性有限构成了主要的临床挑战：PSA水平在良性前列腺增生（BPH）和前列腺炎等常见良性疾病中亦可升高，导致假阳性结果频发。这一问题常引发后续不必要的穿刺活检，导致部分患者暴露于过度诊断与过度治疗的相关风险之中。

近期，允英医疗旗下的精准医学与伴随诊断重点实验室、分子医学诊断研究院联合嘉兴大学附属医院（嘉兴市第一医院）泌尿外科，利用允英医疗自主研发的高效cfDNA提取技术DNAplus、亚硫酸盐转化技术MetPro及甲基化靶向测序技术MetSeq，通过多种机器学习算法成功构建了基于中国人群的前列腺癌诊断模型，综合准确率达91.85%。（如图1所示）。

相关研究成果以题为“Urinary DNA Methylation Profiling Improves Discrimination of Prostate Cancer Across PSA-Defined Risk Strata”的论文形式，正式发表于SCI期刊Biochemical Genetics（DOI：10.1007/s10528-025-11266-1），该论文的通讯作者为嘉兴市第一医院泌尿外科何屹主任以及允英医疗首席执行官张道允博士 ¹。

图1 研究概要

本研究共入组194名患者，共89例早期前列腺癌患者（PCa）和105例非前列腺癌患者（non-PCa），按7:3分为训练集（60例PCa，75例non-PCa）和验证集（29例PCa，30例non-PCa），分别收集其尿液样本并对其沉渣细胞DNA进行9个基因中74个CpG位点的靶向亚硫酸氢盐测序。在训练集中通过随机森林算法筛选出具有鉴别性的甲基化位点，并结合总PSA（tPSA）和游离/总PSA比值（%fPSA）高中低风险分层，建立了支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）和贝叶斯（Bayesian）模型，并在验证集中验证其模型诊断效能。

结论一：PSA筛查存在“灰色地带”，甲基化分型显示出清晰区分度

研究证实，tPSA与%fPSA均存在典型“灰区”（中危占比：tPSA 26.80%，%fPSA 39.18%），同一风险层级内PCa与非PCa差异并不显著，提示单用PSA易误判。靶向亚硫酸氢盐测序结果显示PCa与non-PCa、以及不同PSA风险组间存在稳定的甲基化差异表达模式。TCGA与MethBank外部数据亦验证了选择基因的肿瘤特异性甲基化改变，具备建模可行性（图2）。

图2 前列腺癌组织与邻近正常组织9基因甲基化谱差异

结论二：基于甲基化特征构建分类器，兼具较好的灵敏度和特异性

在训练集中通过随机森林筛选出用于二分类与分层判别的关键CpG特征（PCa与非PCa 14个；tPSA分层14个；%fPSA分层14个；六分类共28个），用于三个诊断模型（SVM、KNN以及Bayesian）的构建。结果如表1显示，KNN与Bayesian整体表现较好，SVM特异性高但敏感度偏低；KNN在AUC（>0.95）与特异性（100%）上最优，综合准确率达91.85%，被选为最终诊断模型。

表1. SVM、KNN 与Bayesian模型区分PCa与non-PCa的性能

结论三：模型在验证集表现稳健，优于PSA，尤其改善“灰区”判别

验证集中，KNN用于PCa诊断的特异性达100%（未将任何non-PCa误判为PCa），敏感度86.21%（25/29例癌被正确检出）（表2）；在低危与tPSA中危人群中敏感度达100%，高危组因不平衡与异质性略有下降但总体AUC仍>0.95。对多例临床BPH且处于PSA灰区的个体（如tPSA/%fPSA中危或交叉高危）均准确判为非PCa，显著降低过度诊断风险（表3，图3）。

表2. KNN模型在验证集中区分PCa与non-PCa的性能表现

表3. PSA不同风险分层下，KNN模型鉴别PCa与non-PCa的性能表现

图3 验证集上KNN模型的分类表现。

(A) KNN模型的三项表现：① 六分类（HC、MC、LC、HN、MN、LN）与基于病理+tPSA或%fPSA的临床分层一致性；② PCa与非PCa的二分类与病理诊断一致性；③ 区分PCa与非PCa的ROC曲线；(B) 基于tPSA或%fPSA特征的KNN模型在验证集中预测PCa的详细结果；(C) 典型个案：P32尽管tPSA与%fPSA均为低风险，但模型判为PCa并被病理证实；P68与P81虽为中风险（tPSA与%fPSA），模型判为非PCa，最终为良性前列腺增生；P120虽tPSA高风险、%fPSA中风险，模型判为非PCa，最终亦为良性前列腺增生。

综上，本研究首次在中国人群中证实“PSA+尿液甲基化”联合策略可显著提升早期前列腺癌鉴别诊断的准确性，即便在PSA“灰区”人群中亦保持良好判别力，为临床提供了一种无创、精准、易推广的全新筛查路径。允英医疗将继续推进该技术在多中心、大样本前瞻性研究中的验证，并加速转化落地，让精准早筛真正惠及广大男性患者。

参考文献：

1. Zhu W, Qian Y, Zhao X, Fang Z, Luo Z, Xie W, Cao Y, Chen W, Fu H, Peng J, Zhang L, Li J, Lei S, Jin J, Gong Z, Zhang D, He Y. Urinary DNA Methylation Profiling Improves Discrimination of Prostate Cancer Across PSA-Defined Risk Strata. Biochem Genet (2025). doi: 10.1007/s10528-025-11266-1.

注：本文内容不构成最终临床建议，请以临床医生诊疗建议为准。

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