從尿液讀取腫瘤活動：膀胱癌RNA檢測兼探治療反應

對膀胱癌患者而言，切除腫瘤往往只是漫長追蹤的開始。癌症容易復發，反覆接受膀胱鏡檢查也帶來負擔。如今，史丹佛團隊嘗試從一份尿液回答更細緻的問題：腫瘤是否還在，以及它呈現的生物活動，能否透露下一步治療的線索。

10月2日刊於《Nature Medicine》的研究，評估名為uRARE-seq的尿液游離RNA定序方法，共分析515名參與者提供的683份尿液樣本。研究由史丹佛與美國退伍軍人事務部帕羅奧圖醫療體系等團隊合作完成，Resero Bio亦參與其中。RNA反映基因正在進行的活動，因此除了尋找癌症訊號，也可能描繪腫瘤及其周圍免疫反應的狀態。

不過，尿液中的RNA既稀少又高度碎片化。據史丹佛及LabMedica的介紹，團隊改造原本用於血漿RNA的定序技術，設計專用捕捉面板，集中分析健康尿液中少見、泌尿生殖系統腫瘤中卻較豐富的轉錄產物，再以機器學習模型辨識膀胱癌訊號。

在251份樣本的訓練組中，局限性膀胱癌偵測模型於90%特異度下達到95%敏感度；這也意味著，研究設定下仍有約一成無癌症樣本可能被判為陽性。模型固定後，再用142份膀胱癌樣本與140份非癌症對照進行獨立驗證，表現相近。另在93份配對癌症樣本中，uRARE-seq檢出89份，尿液細胞學檢查則檢出32份；這項比較支持其偵測潛力，但尚不能據此認定它可取代膀胱鏡。

檢測的另一個方向，是追蹤治療後留下的疾病訊號。研究分析手術及膀胱內卡介苗（BCG）免疫治療前後的尿液，發現持續存在的腫瘤RNA與較高復發風險相關。BCG藉由刺激免疫反應清除癌細胞；若能分辨哪些患者在手術後仍有分子層面的殘存疾病，便可能為後續追蹤與治療研究提供依據。

治療前的尿液也呈現差異：之後對BCG有反應者，較富含T細胞與免疫訊號；無反應者則有較強的細胞增殖訊號。團隊利用114名患者的治療前樣本，建立預測BCG與化學治療反應的生物標記，曲線下面積（AUC）達0.93。這是模型區分能力的指標，並不等於93%的患者都能獲得正確選藥，更未證明依此改變療程會改善預後。

從研究工具走向診間，關鍵仍是更貼近實際醫療的驗證。這項研究採病例對照設計，樣本來自兩個相互關聯、地理位置鄰近的機構；治療分組也未經隨機分派，可能受到未測量因素影響。團隊規劃更大型、多中心的前瞻性研究，以確認檢測表現與臨床效益。史丹佛另揭露，部分作者持有推動技術商業化的Resero Bio權益，並涉及相關專利，後續獨立驗證亦有助於評估結果能否廣泛適用。