哈比根健康發表早期癌症檢測新數據




Harbinger Health 發佈早期癌症檢測平台的最新數據於 AACR 2025

2025年4月25日,哈佛大學劍橋 — Harbinger Health,一家專注於早期癌症檢測的生物技術公司,今日在美國癌症研究協會(AACR)年會上發表了兩項重要研究成果,會議於2025年4月25日至30日在伊利諾伊州芝加哥舉行。這些研究介紹了創新的分析框架和實驗室方法,旨在提升Harbinger的血液多癌症早期檢測(MCED)測試的性能評估和臨床應用。

Harbinger Health 將癌症起源的生物學洞察、人工智能和最新的檢測技術結合,開創了癌症篩查、診斷和管理的新方法。該公司已開發出一個平台,以便在多個臨床環境和癌症指標中開發新型診斷和篩查產品。

「儘管癌症治療的創新已經徹底改變了治療格局,但早期檢測和診斷的工具仍然滯後,這是生存率最高的時期。」首席醫療官Hutan Ashrafian醫生表示,「在Harbinger,我們的使命是顛覆傳統的癌症檢測方法,這些方法要麼缺乏足夠的診斷準確性,要麼只能檢測單一癌症。我們的血液檢測基於DNA甲基化特徵,並應用於連續反射測試和個性化分析,旨在為醫生提供高準確性和可靠的信息,迅速將患者引導到正確的治療路徑上。」他補充道,今天發表的數據強調了我們在量化測試性能方面設定新標準的承諾,最終目的是為了提供早期臨床干預的信息,改善各類癌症患者的預後。

Harbinger進行了癌症起源表觀遺傳學-Harbinger Health(CORE-HH)研究(NCT05435066),以支持Harbinger平台技術在多種癌症類型早期疾病檢測中的持續開發和驗證。這項案例對照研究的主要目標是評估其專有檢測的診斷準確性,並評估其確定癌症組織來源的能力。CORE-HH收集的數據和樣本為AACR年會2025上發表的創新分析框架和方法的開發和評估提供了基礎。

重要亮點:

標題:提升信號:通過個體內甲基化分析增強液體活檢的特異性
日期:2025年4月29日,時間:上午9:00至中午12:00 CT,地點:第51區
關鍵亮點:
– 基於Harbinger的專有甲基化生物標記和配對的個體內分析(IIA)的方法,對CORE-HH數據進行了開發和測試,以區分循環腫瘤DNA(ctDNA)和背景體細胞噪音。
– Harbinger將兩種方法結合:基於cfDNA的機器學習分類器(MLX)和患者特定的個體內分類器(IIX),整合成一個雙層系統。這些方法的結合達到了比單獨方法更高的整體特異性。
– 當MLX和IIX的目標特異性設置為98.5%時,達成的靈敏度和特異性分別為63.7%和99.5%,陽性預測值(PPV)為54.8%。
– 當MLX和IIX的目標特異性設置為99.5%時,達成的靈敏度和特異性分別為55.1%和99.89%,陽性預測值(PPV)為80.7%。

標題:幫助臨床決策的MCED測試性能新量化:序列反射血液甲基化ctDNA測試的分析
日期:2025年4月29日,時間:上午9:00至中午12:00 CT,地點:第51區
關鍵亮點:
– 開發了一個新框架,用於MCED測試的性能評估,並應用於CORE-HH研究的數據,量化與現實世界應用相關的臨床意義和可操作指標。
– 該測試的特異性達到98.6%,這對於降低假陽性率至關重要,對於減少後續診斷負擔具有重要意義。
– 結果顯示該測試在檢測目前缺乏組織化篩查計劃的癌症(如胰膽道癌,識別49例中的32例)方面具有潛力。
– 具有非常高陽性預測值(PPV)的癌症——上消化道癌(91%)、結直腸癌(77%)和肝膽癌(73%)——顯示出極其有利的風險收益比,因為高真實疾病的可能性減少了不必要的干預。

關於Harbinger Health

Harbinger Health正在引領早期癌症檢測的變革,推出根本性的新篩查、診斷和管理方法。該公司結合了人工智能的進步和對癌症起源生物學的專有洞察,旨在在癌症可見或有症狀之前進行檢測,並開發低成本的多癌症血液檢測。Harbinger展望未來,期望能夠在癌症形成之前就加以控制,使癌症診斷成為一個常規的健康問題,而不是一個需恐懼的重大事件,這對個人、醫療系統和社會都將產生深遠的影響。Harbinger由Flagship Pioneering創立,經過三年的基礎研究於2020年啟動。了解更多信息,請訪問Harbinger-Health.com或在LinkedIn上關注我們。

在這次發佈會中,Harbinger Health展示了其在早期癌症檢測方面的重大進展,這不僅是對癌症篩查技術的革新,也為未來的癌症治療提供了新的可能性。隨著技術的進步和數據的積累,這些新方法有望提高癌症的早期檢測率,從而改善患者的生存率。這一切都表明,未來的癌症管理將不再僅僅依賴於治療,而是將早期檢測和預防置於更重要的位置。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。

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