近日，吉因加携手吉林省肿瘤医院程颖教授团队，在生信领域顶级期刊
Briefings in Bioinformatics
上合作发表了
OncoTOP（Oncologic Tumor-Only Profiling）算法
标杆文章。该算法突破性地解决了没有对照样本的情况下,根据NGS检测结果，精准检测肿瘤组织中的突变并准确区分胚体系来源。同时，OncoTOP还可用于准确检测TMB、MSI和HLA亚型等关键生物标志物，是吉因加生信核心底层技术的重要突破。
在肿瘤精准诊疗中，识别肿瘤组织中的体系和胚系突变对于指导患者治疗决策至关重要。目前，区分变异的胚体系来源方法大都依赖于对照样本与肿瘤组织的匹配检测。通常情况下，若对照样本和肿瘤组织中同时存在的变异被认为是胚系变异，仅在肿瘤样本中检测到的变异则视为体系变异。然而，一个人通常含有数百万个胚系突变，而肿瘤患者往往只有几个到数百个有价值的体系突变，尤其是对于MSI-H或TMB-H的患者，肿瘤组织中的体系突变通常异常增多。与此同时，由于患者的身体状况、治疗影响、采样限制等因素，许多肿瘤患者无法提供对照样本，从而错失了检测变异来源的机会。
因此，在缺乏对照样本的情况下，如何准确区分肿瘤组织中的变异来源成为了一项巨大的挑战。
为解决这一问题，
OncoTOP创新性地整合了CNV、MSI、SNP以及SNV&InDels的整体信息，通过综合分析判断样本的体系、胚系纯合/杂合情况，提供了更加精准的变异来源判断。
OncoTOP用了三个关键特征来构建决策树模型：突变频率（VAF）、同一CNV区段内的胚系频率检验显著性（germP）和人群数据库信息（PAD_count），这一模型能够准确区分变异的胚系或体系来源。结果表明，在对2864个来自18种癌症类型的肿瘤组织样本进行分析时，
OncoTOP在单样本情况下的PPA和PPV分别高达为99.8%和99.9%。
此外，OncoTOP不仅能够准确区分体系和胚系突变，还可检测临床可操作变异以及与耐药相关的亚克隆突变，
其性能与国际标杆FoundationOne CDx相媲美 ，而且还可用于液体活检。
同时，该算法在肿瘤生物标志物（如TMB、MSI、HLA亚型）的检测上同样展现出卓越的性能，进一步强化了其在肿瘤精准医学中的应用价值。
目前，该算法已被广泛应用于吉一安
TM
（1021）、吉迅安
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（188）、OncoLym、HRD等临床用药检测产品，夯实了其在肿瘤用药的重要应用价值。
随着生物信息学技术在临床应用中的深度发展，单一的开源软件往往难以满足复杂临床场景的需求，
因此吉因加着力打造了自主可控的国产生信软件生态。
该肿瘤变异检测生信软件生态通过打造不同精细的算法，并将其配置为不同软件，可广泛应用于肿瘤用药、监测、早筛等多个领域，有力推动个体化治疗的精准化进程。
作为吉因加的核心底层软件，RealSeq2与ER-seq算法高度契合，已在吉一安
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（1021）、吉长安
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（1021+MRD）等临检产品中得到广泛应用。此外，在早筛方向，RealSeq2软件能够有效去除低质量reads，进行Reads聚簇纠错，并结合自主研发的AMBER模型算法，在99%的特异性下，敏感地区分癌症患者与健康人群，从而为吉早安
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的高性能奠定了坚实的基础。
吉因加在自主可控软件生态的打造及技术创新方面持续突破，不仅提升了生物信息学技术在临床应用中的能力，也为肿瘤变异检测提供了新的底层技术支持。
自成立以来，吉因加持续深耕肿瘤NGS领域，不断打磨生信能力，推出包括ER-seq、GM-seq、CHCT、scMSI等在内的独创核心算法，为生物信息学软件体系的优化和完善提供了强有力的支持。目前，公司已获得专利授权90多项和软著授权80多项。
未来，吉因加将继续夯实生信底层建设，赋能更多应用，致力于提升肿瘤检测的精准度和个性化水平，持续引领行业发展。
