Exai Bio，一家最近从加州大学旧金山分校分离出来的公司，基于Hani Goodarzi实验室的工作，正致力于开发基于血液的癌症早期检测测试和潜在的其他应用，通过对小的非编码rna的全基因组分析来实现。
大约六个月前成立由一家6750万美元首轮融资去年12月，Exai最近在美国癌症研究协会的年会上分享了一项对超过10,000个样本的研究数据。研究人员能够验证一种基于人工智能的方法，基于这些转录组信号来确定癌症的组织起源，这对多种癌症筛选分析至关重要。
Exai首席执行官帕特里克·阿伦斯多夫(Patrick Arensdorf)在一次采访中表示:“液体活检领域主要集中在DNA上。”“它可能是从突变、甲基化或片段组学转移过来的。但它们都有相同的分析物，从根本上说，这是血液中的稀缺商品。”
他说:“我们研究的是转录组更下游的部分……细胞主动分泌的RNA，而不是只有在细胞翻转死亡时才会释放的DNA。”
更具体地说，该公司的方法利用了一类特殊的分子，它被称为孤儿非编码RNA (oncRNA)。阿伦斯多夫说:“这些是我们发现的最有价值的基因……它们在正常细胞中没有真正表达，但我们在癌细胞中看到了它们。”
在AACR上，Exai展示了一幅海报，描述了它使用癌症基因组图谱和个体分析的数据对癌症和对照的联合队列分析。
作者报告说，他们在6种肿瘤类型——乳腺癌、结直肠癌、胃癌、肾癌、肝癌和肺癌——中鉴定出了144,695种不同的oncrna，并在两个独立队列中验证了其中的51,208种。
然后，他们开发了一个人工智能模型，使用oncRNA图谱来预测癌症组织来源，当应用于两个验证队列时，准确率超过90%。
Arensdorf说，该公司也希望在不久的将来发表一些其他的研究，包括在多个实体肿瘤中识别肿瘤特异性crna的数据。他说，这些“个人指纹让我们既能获得起源，也能获得亚型，它真的让我们了解了潜在的生物学。”
测序血源性RNA本身并不是专利，但Arensdorf说，Exai在oncrna方面具有显著的先发优势，oncrna是其方法的核心。
他说:“我们正在研究以前甚至没有在文献中注释过的片段，所以我们在生物信息学方面有很大的领先优势。”“我们真的为非编码rna创造了一个词典和一个字典，这是别人还没有做过的。”
另一个优势是，该公司在优化样本准备方面花费了多年时间，从而能够提高效率，消除全基因组规模上分析RNA的偏见。
阿伦斯多夫说:“人们一直非常关注在基因表达中使用RNA，而没有真正关注整个基因组的其他部分……(但)98%的基因组是非编码的。”
他补充说:“传统的样品制备专注于大于200个核苷酸的分子……而我们试图做的是对总RNA进行无偏的观察，特别是在较小的区域……(因为)我们在液体活检中寻找的实际上是这些微量片段。”
这也反映了DNA领域癌症检测策略的真实情况，无细胞DNA片段的小尺寸对应于它们源自肿瘤而非正常组织的可能性。
“我们正在寻找的[rna]可能不是任何类型的完整的长转录。因此，真正专注于这方面的准备工作是非常有价值的，”阿伦斯多夫说。“这并不是说当你拥有一些很棒的东西时，别人就不会瞄准它，但我们的目标是在这个领域比任何人发展得更快，并真正拥有这个领域。”
他补充说:“你通常不会看到一家成立6个月的公司进行10000个样本的研究。”他解释说，该公司的快速反应反映了一个事实，即Exai的方法可以在相对小的样本上执行，这意味着该公司可以收集不适合DNA测序的回顾性队列。
例如，在2021年圣安东尼奥乳腺癌研讨会上分享的一项研究中，加州大学旧金山分校的研究人员能够使用体积小于1毫升的血清样本可靠地测量患者的疾病负担。
“从开发速度的角度来看，这是我们的一大优势。我们可以去找一个已经有满满一冰箱样品的人合作。”Arensdorf补充说，Exai已经有了太多的合作者，超出了它目前的能力所能处理的，并且正在“迅速招聘”。
Exai没有透露具体的商业发展路径，但Arensdorf确实表示，跨越多种肿瘤类型的癌症检测是一个目标。他补充说，该公司的oncRNA方法也可以在最小残留疾病检测方面进行竞争，因为残留癌症的敏感性需求与早期无症状肿瘤基本相同。
例如，乳腺癌一直是基于DNA的血液检测中最具挑战性的肿瘤类型之一，因为肿瘤往往很小，进入血液循环的DNA很少。在手术后的早期癌症中也是如此，如果肿瘤组织保留下来，那只是在显微镜水平上。
Arensdorf说:“目前，我们关注的是展示平台的广度……在这一大片小rna之上构建[机器学习]算法。”这包括回顾性、人口规模的研究，以及Exai已经开始的非癌症控制的前瞻性研究，以确保它可以控制生物变异，以防止假阳性。
Arensdorf说:“如果你谈论早期检测和筛查应用，这是一个大问题。”
他重申，Exai相信其技术有广泛的应用，公司仍处于决定其进入临床的“模式”vwin德赢ac米兰合作的阶段。
“我们正在进行针对多种癌症、多个阶段以及特定适应症的研究。这才是今年的重点。”