一滴血，就能查清病因。3月11日，记者从北京大学获悉，该校未来技术学院教授何爱彬团队及合作者开发出具有自主知识产权的新一代表观液体活检技术，仅需少量血浆样本，就能精准识别病变来源组织、发现早期病变，为疾病无创诊断带来新突破。

北京大学未来技术学院教授何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术“每个细胞都有自己的身份密码。当细胞死亡，染色质碎片释放到血液中，仍保留着来源组织器官的身份印记。”何爱彬说，理论上，科研人员只需读懂这些碎片上的多模态表观遗传信息，就能反向推导出它们来自哪个器官，从而精准定位病灶。而现实情况是，血浆分子十分复杂，同疾病相关的调控信号常被大量生理噪声所掩盖。现有液体活检技术难以稳定、精准地刻画疾病全貌，无法实现高分辨率的组织器官溯源，如同“雾里看花”。

历时约10年，何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术，通过机器学习整合血浆游离染色质上的多模态组蛋白修饰编码调控元件信息，实现了血浆的高精度解析。该方法突破了传统检测的思路限制，在信噪比、有效读段数、操作简易程度等方面均显著优于既有技术，为进一步临床转化提供了基础。

基于新技术，团队构建了以健康人群为参照的组织富集评分模型，相当于为每个器官设立了“标准基线”，无需依赖临床先验信息，便能敏锐识别出异常的组织信号。更具临床突破性的是，在某些影像学尚未检出异常的阶段，该模型已经可以提前捕捉潜在受累器官的“求救”信号了，显示出该技术在早期预警和系统评估中的潜力。

实验显示，新技术在结直肠癌早诊早筛领域表现亮眼——可实现对结直肠癌与健康人群的高精度区分，准确率超90%。在癌前病变阶段，技术同样表现出良好的识别能力，对结直肠腺瘤的检出率达到77.3%，为疾病前移干预提供了有力工具。

一滴血的作用远不止于此。

该技术可以在患者术前就预测出肿瘤经辅助治疗后消退的情况，避免不必要的手术创伤。“通过监测治疗过程中血液里生物标志物的动态变化，医生可以准确评估治疗效果，及时发现癌症的复发风险。”何爱彬说。

目前，团队正在推进技术迭代、临床验证和产业转化，加快试剂盒研发与合规化落地。他们计划开展覆盖数十种高发疾病、数十万例样本的多中心研究，重点突破胰腺癌、脑部肿瘤、前列腺癌及神经系统疾病的早诊瓶颈。

一滴血，就能查清病因。3月11日，记者从北京大学获悉，该校未来技术学院教授何爱彬团队及合作者开发出具有自主知识产权的新一代表观液体活检技术，仅需少量血浆样本，就能精准识别病变来源组织、发现早期病变，为疾病无创诊断带来新突破。

北京大学未来技术学院教授何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术“每个细胞都有自己的身份密码。当细胞死亡，染色质碎片释放到血液中，仍保留着来源组织器官的身份印记。”何爱彬说，理论上，科研人员只需读懂这些碎片上的多模态表观遗传信息，就能反向推导出它们来自哪个器官，从而精准定位病灶。而现实情况是，血浆分子十分复杂，同疾病相关的调控信号常被大量生理噪声所掩盖。现有液体活检技术难以稳定、精准地刻画疾病全貌，无法实现高分辨率的组织器官溯源，如同“雾里看花”。

历时约10年，何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术，通过机器学习整合血浆游离染色质上的多模态组蛋白修饰编码调控元件信息，实现了血浆的高精度解析。该方法突破了传统检测的思路限制，在信噪比、有效读段数、操作简易程度等方面均显著优于既有技术，为进一步临床转化提供了基础。

基于新技术，团队构建了以健康人群为参照的组织富集评分模型，相当于为每个器官设立了“标准基线”，无需依赖临床先验信息，便能敏锐识别出异常的组织信号。更具临床突破性的是，在某些影像学尚未检出异常的阶段，该模型已经可以提前捕捉潜在受累器官的“求救”信号了，显示出该技术在早期预警和系统评估中的潜力。

实验显示，新技术在结直肠癌早诊早筛领域表现亮眼——可实现对结直肠癌与健康人群的高精度区分，准确率超90%。在癌前病变阶段，技术同样表现出良好的识别能力，对结直肠腺瘤的检出率达到77.3%，为疾病前移干预提供了有力工具。

一滴血的作用远不止于此。

该技术可以在患者术前就预测出肿瘤经辅助治疗后消退的情况，避免不必要的手术创伤。“通过监测治疗过程中血液里生物标志物的动态变化，医生可以准确评估治疗效果，及时发现癌症的复发风险。”何爱彬说。

目前，团队正在推进技术迭代、临床验证和产业转化，加快试剂盒研发与合规化落地。他们计划开展覆盖数十种高发疾病、数十万例样本的多中心研究，重点突破胰腺癌、脑部肿瘤、前列腺癌及神经系统疾病的早诊瓶颈。

一滴血，就能查清病因。3月11日，记者从北京大学获悉，该校未来技术学院教授何爱彬团队及合作者开发出具有自主知识产权的新一代表观液体活检技术，仅需少量血浆样本，就能精准识别病变来源组织、发现早期病变，为疾病无创诊断带来新突破。

北京大学未来技术学院教授何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术“每个细胞都有自己的身份密码。当细胞死亡，染色质碎片释放到血液中，仍保留着来源组织器官的身份印记。”何爱彬说，理论上，科研人员只需读懂这些碎片上的多模态表观遗传信息，就能反向推导出它们来自哪个器官，从而精准定位病灶。而现实情况是，血浆分子十分复杂，同疾病相关的调控信号常被大量生理噪声所掩盖。现有液体活检技术难以稳定、精准地刻画疾病全貌，无法实现高分辨率的组织器官溯源，如同“雾里看花”。

历时约10年，何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术，通过机器学习整合血浆游离染色质上的多模态组蛋白修饰编码调控元件信息，实现了血浆的高精度解析。该方法突破了传统检测的思路限制，在信噪比、有效读段数、操作简易程度等方面均显著优于既有技术，为进一步临床转化提供了基础。

基于新技术，团队构建了以健康人群为参照的组织富集评分模型，相当于为每个器官设立了“标准基线”，无需依赖临床先验信息，便能敏锐识别出异常的组织信号。更具临床突破性的是，在某些影像学尚未检出异常的阶段，该模型已经可以提前捕捉潜在受累器官的“求救”信号了，显示出该技术在早期预警和系统评估中的潜力。

实验显示，新技术在结直肠癌早诊早筛领域表现亮眼——可实现对结直肠癌与健康人群的高精度区分，准确率超90%。在癌前病变阶段，技术同样表现出良好的识别能力，对结直肠腺瘤的检出率达到77.3%，为疾病前移干预提供了有力工具。

一滴血的作用远不止于此。

该技术可以在患者术前就预测出肿瘤经辅助治疗后消退的情况，避免不必要的手术创伤。“通过监测治疗过程中血液里生物标志物的动态变化，医生可以准确评估治疗效果，及时发现癌症的复发风险。”何爱彬说。

目前，团队正在推进技术迭代、临床验证和产业转化，加快试剂盒研发与合规化落地。他们计划开展覆盖数十种高发疾病、数十万例样本的多中心研究，重点突破胰腺癌、脑部肿瘤、前列腺癌及神经系统疾病的早诊瓶颈。

一滴血，就能查清病因。3月11日，记者从北京大学获悉，该校未来技术学院教授何爱彬团队及合作者开发出具有自主知识产权的新一代表观液体活检技术，仅需少量血浆样本，就能精准识别病变来源组织、发现早期病变，为疾病无创诊断带来新突破。

北京大学未来技术学院教授何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术“每个细胞都有自己的身份密码。当细胞死亡，染色质碎片释放到血液中，仍保留着来源组织器官的身份印记。”何爱彬说，理论上，科研人员只需读懂这些碎片上的多模态表观遗传信息，就能反向推导出它们来自哪个器官，从而精准定位病灶。而现实情况是，血浆分子十分复杂，同疾病相关的调控信号常被大量生理噪声所掩盖。现有液体活检技术难以稳定、精准地刻画疾病全貌，无法实现高分辨率的组织器官溯源，如同“雾里看花”。

历时约10年，何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术，通过机器学习整合血浆游离染色质上的多模态组蛋白修饰编码调控元件信息，实现了血浆的高精度解析。该方法突破了传统检测的思路限制，在信噪比、有效读段数、操作简易程度等方面均显著优于既有技术，为进一步临床转化提供了基础。

基于新技术，团队构建了以健康人群为参照的组织富集评分模型，相当于为每个器官设立了“标准基线”，无需依赖临床先验信息，便能敏锐识别出异常的组织信号。更具临床突破性的是，在某些影像学尚未检出异常的阶段，该模型已经可以提前捕捉潜在受累器官的“求救”信号了，显示出该技术在早期预警和系统评估中的潜力。

实验显示，新技术在结直肠癌早诊早筛领域表现亮眼——可实现对结直肠癌与健康人群的高精度区分，准确率超90%。在癌前病变阶段，技术同样表现出良好的识别能力，对结直肠腺瘤的检出率达到77.3%，为疾病前移干预提供了有力工具。

一滴血的作用远不止于此。

该技术可以在患者术前就预测出肿瘤经辅助治疗后消退的情况，避免不必要的手术创伤。“通过监测治疗过程中血液里生物标志物的动态变化，医生可以准确评估治疗效果，及时发现癌症的复发风险。”何爱彬说。

目前，团队正在推进技术迭代、临床验证和产业转化，加快试剂盒研发与合规化落地。他们计划开展覆盖数十种高发疾病、数十万例样本的多中心研究，重点突破胰腺癌、脑部肿瘤、前列腺癌及神经系统疾病的早诊瓶颈。

一滴血，就能查清病因。3月11日，记者从北京大学获悉，该校未来技术学院教授何爱彬团队及合作者开发出具有自主知识产权的新一代表观液体活检技术，仅需少量血浆样本，就能精准识别病变来源组织、发现早期病变，为疾病无创诊断带来新突破。

北京大学未来技术学院教授何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术“每个细胞都有自己的身份密码。当细胞死亡，染色质碎片释放到血液中，仍保留着来源组织器官的身份印记。”何爱彬说，理论上，科研人员只需读懂这些碎片上的多模态表观遗传信息，就能反向推导出它们来自哪个器官，从而精准定位病灶。而现实情况是，血浆分子十分复杂，同疾病相关的调控信号常被大量生理噪声所掩盖。现有液体活检技术难以稳定、精准地刻画疾病全貌，无法实现高分辨率的组织器官溯源，如同“雾里看花”。

历时约10年，何爱彬团队开发新一代表观液体活检技术，通过机器学习整合血浆游离染色质上的多模态组蛋白修饰编码调控元件信息，实现了血浆的高精度解析。该方法突破了传统检测的思路限制，在信噪比、有效读段数、操作简易程度等方面均显著优于既有技术，为进一步临床转化提供了基础。

基于新技术，团队构建了以健康人群为参照的组织富集评分模型，相当于为每个器官设立了“标准基线”，无需依赖临床先验信息，便能敏锐识别出异常的组织信号。更具临床突破性的是，在某些影像学尚未检出异常的阶段，该模型已经可以提前捕捉潜在受累器官的“求救”信号了，显示出该技术在早期预警和系统评估中的潜力。

实验显示，新技术在结直肠癌早诊早筛领域表现亮眼——可实现对结直肠癌与健康人群的高精度区分，准确率超90%。在癌前病变阶段，技术同样表现出良好的识别能力，对结直肠腺瘤的检出率达到77.3%，为疾病前移干预提供了有力工具。

一滴血的作用远不止于此。

该技术可以在患者术前就预测出肿瘤经辅助治疗后消退的情况，避免不必要的手术创伤。“通过监测治疗过程中血液里生物标志物的动态变化，医生可以准确评估治疗效果，及时发现癌症的复发风险。”何爱彬说。

目前，团队正在推进技术迭代、临床验证和产业转化，加快试剂盒研发与合规化落地。他们计划开展覆盖数十种高发疾病、数十万例样本的多中心研究，重点突破胰腺癌、脑部肿瘤、前列腺癌及神经系统疾病的早诊瓶颈。