近日，上海临床研究中心特聘科学家、上海科技大学刘雪松团队与合作者在NPJ Precision Oncology上发表了题为：Copy number alteration fingerprint predicts the clinical response of oxaliplatin-based chemotherapy in metastatic colorectal cancer的研究论文。提出了新的肿瘤精准诊断标志物“拷贝数指纹”。该标志物结合了人工智能（AI）与DNA拷贝数变异特征模式分析。

肿瘤基因组DNA拷贝数变异是肿瘤发生发展的重要驱动力，然而拷贝数变异在肿瘤治疗诊断方面的应用还很匮乏，其关键原因在于拷贝数变异特征、模式等信息的提取和应用方面还没有成熟的范式。刘雪松团队长期专注于肿瘤基因组DNA拷贝数变异模式研究，提出新的拷贝数变异模式识别方法（Brief Bioinform. 2023 Mar 19;24(2):bbad053），系统研究了同源重组修复缺陷相关拷贝数变异特征（Commun Biol. 2023 May 16;6(1):527），单细胞上的拷贝数变异图谱规律（Commun Biol. 2025 Nov 17;8(1):1582），并对拷贝数变异的提取和分析方法做了系统基准测试（Brief Bioinform. 2025 Aug 31;26(5):bbaf514）。

图1 研究设计流程图

结直肠癌奥沙利铂化疗效果预测一直是临床难点问题。刘雪松团队联合复旦大学附属肿瘤医院和同济医院，收集并提取了297例肿瘤样本的基因组DNA拷贝数变异信息，并基于量化的拷贝数变异特征搭建了预测奥沙利铂临床效果的机器学习模型（图1）。该“拷贝数指纹”标志物的预测效果在3个独立的数据集中得到了验证，预测效能AUC均接近0.9（图2）。研究还发现具有特定拷贝数变异特征（如含有很多拷贝数大于8的片段）的结直肠癌患者不适合接受奥沙利铂化疗。

图2 拷贝数指纹标志物预测结直肠癌奥沙利铂化疗反应

该项研究为转移性结直肠癌患者奥沙利铂化疗临床效果预测提供了新的标志物，为基于基因组DNA拷贝数变异信息的癌症精准诊断治疗提供了新的方法。相比较于RNA、蛋白为基础的标志物，DNA拷贝数指纹标志物具有待检测样本存放条件要求低，同时检测成本低的优点，具有重要的临床应用前景。

复旦上海肿瘤研究中心博士生翁俊勇、上海科技大学生命学院2023级博士生王金禹、2024届博士毕业生陶紫玉和2024届博士毕业生吴涛为本文共同第一作者。上海临床研究中心特聘科学家、上海科技大学生命科学与技术学院刘雪松教授、复旦上海肿瘤研究中心李心翔教授与同济医院李新星主任为本文共同通讯作者。

Copy number alteration fingerprint predicts the clinical response of oxaliplatin-based chemotherapy in metastatic colorectal cancer. 

https://doi.org/10.1038/s41698-026-01354-9