肺癌仍然是全球男性和女性癌症死亡率的主要原因。早期诊断对于改善肺癌存活率至关重要，因为I期肺癌的预后相当有利，5年生存率超过70%。目前，最成功的早期检测方法是低剂量计算机断层扫描(LDCT)扫描筛查，国家肺癌筛查试验(NLST)研究证明，与肺癌胸片检查相比，死亡率降低了20%。
　　LDCT的广泛应用已经导致在检测肺结节。在美国，孤立性肺结节(SPN)的患病率为10-20%，亚洲血统患者的患病率可能高于遗传和环境因素。在CT扫描中发现的大多数SPN是良性的，即使在吸烟者等高危人群中也是如此。已经开发了一些基于CT扫描中的结节特征的算法或预测模型; 但是，它们的准确性仍不令人满意。一方面，及时识别恶性结节至关重要，因为它们代表局部疾病并且可能是可治愈的。另一方面，通过重复CT扫描或诸如活检或手术切除的侵入性程序(与潜在的发病率相关并引起不必要的焦虑)的辐射暴露来管理SPN??是昂贵的并且可能是有害的。因此，迫切需要进一步的测试，可以进一步将LDCT发现的SPN分层为恶性和非恶性。
　　非侵入性测试是优选的。 F-FDG-PET / CT仅略微增加了诊断价值，其使用受到低成本效益的限制。一些等离子体的生物标志物，如CEA和CA-125，已被用于筛选和诊断肺癌。然而，血清生物标志物的敏感性相对较低，因为它们是蛋白质，因此仅在肿瘤负荷高时才会升高。因此，没有足够可靠的生物标志物对恶性SPN的诊断表现出高灵敏度和特异性。ctDNA代表了一种很有前途的选择：肿瘤细胞释放或排泄，在癌症患者的血液中循环，可作为恶性肿瘤的直接证据。
　　由于肺癌的突变模式多种多样，无法使用保守的单基因突变或热点突变进行评估。与基于PCR的技术不同，NGS同时允许检测广谱的基因座。综合分析理论上可以提高灵敏度。此外，基因突变应该比其他定性标记(例如，抗体或微RNA水平)更可靠，这需要棘手的截止。
　　此前，一份报告描述了使用总无血浆细胞DNA水平区分非小细胞肺癌与良性肺病理和健康对照，敏感性为86.4%，特异性为61.4%。然而，关于ctDNA NGS检测下限的争论依然存在。假设从ctDNA分析肺癌相关的体细胞突变可以为微创SPN诊断提供更好的机会。研究人员的目的是开发一种基于ctDNA分析和超深度测序方法的实用工具，并测试其在该试验研究中区分恶性和非恶性SPN的能力。然而，关于ctDNA NGS检测下限的争论依然存在。
　　LDCT作为早期肺癌筛查的成像工具，为本研究的参与者提供的益处不足。据报道，在试验的LDCT组中，39.1%的参与者至少有一个阳性筛查，96.4%的初始阳性筛查代表肺癌的假阳性。过多的假阳性可能导致更高的筛查成本和不实际患有肺癌的候选人的不必要的侵入性程序。根据数千份医疗记录，研究人员发现肺部手术候选者中近30%的外周结节是非恶性的，并且肿瘤血清学标志物不能可靠地诊断高灵敏度的恶性结节。似乎来自血清的蛋白质生物标志物在测试期间起着不太重要的作用并产生错误信号。至于非恶性病例，一些患者因误预测而接受手术，而其余大多数患者因担心恶性肿瘤的可能性而选择手术。因此，ctDNA被定义为更可靠的工具，可以为患者和医生提供更具体的信息，也可以进一步定义高风险人群，并提供更具成本效益的诊断方法。
　　手术候选者的外周结节DNA与肿瘤大小和分期无明显相关性，但良性和恶性结节的突变数量差异显着。在71%的恶性结节中检测到驱动突变。至于来自SPN血浆的DNA突变，晚期肿瘤发生阶段和SPN大小对体细胞突变没有显着影响。此外，良性结节和恶性结节之间的差异不显着。通过10,000倍测序，也可以在相应的ctDNA中检测到仅约3.9%的来自肺结节的DNA突变。恶性结节DNA与相应ctDNA之间的热点驱动突变的一致性仅为5.8%，远低于晚期肿瘤期癌组织DNA和ctDNA的85%一致性。同时，I期和II期和III期的一致性之间没有显着差异，这些一致性是通过偶然发现阳性淋巴结而在术后诊断的。这可能是因为外周结节的早期ctDNA信号尚未释放到血液系统中，或者早期的DNA突变频率太低而无法用现在的测序方法检测到。因此，不应通过增加测序的深度或覆盖范围来尝试提高肿瘤检测的灵敏度。鉴于由于可能的机制和途径，在早期肿瘤阶段无法通过保守的单基因突变和热点突变对其进行检测和评估，因此良性和恶性组织DNA之间的体细胞突变显着不同，但不是ctDNA。有趣的是，
　　突变一致性(包括驱动突变)也表明通过基于ctDNA的驱动突变检测预测恶性结节的应用受到限制。这一发现鼓励研究人员根据突变与肺癌的相关程度对所有特定突变进行评分和评分，以建立预测模型。该模型首先整合了整个突变差异，不仅包括“肿瘤突变负担”，还评估了“潜在突变”的影响。它克服了NGS对ctDNA低频突变检测的局限性。根据该模型，研究人员可以预测33.3%的恶性患者(敏感性)，具有100%的特异性。因此，早期肺癌患者循环cfDNA可以通过至少10次超深度测序合理地加速早期诊断，000倍深度(> 1,000倍独特的读取深度)和整个肿瘤突变评估。该模型是第一个基于ctDNA预测恶性肿瘤的非侵入性方法，可以使超过三分之一的肺结节候选者受益。经广泛验证后，该工具的潜在临床应用是LDCT的补充，LDCT会产生大量假阳性病例。ctDNA遗传模型的高特异性可以帮助研究人员“治疗”一些高度怀疑患有恶性疾病的病例，并且应该非常自信地进行手术。
　　进一步的研究应该做更多的工作。由于组织DNA和ctDNA突变的相对较低的一致性，很明显，肺癌基因靶向捕获测序不足以通过简单地增加测序深度或早期候选物的ctDNA覆盖率来诊断具有理想灵敏度。为了达到临床效用，建议测序组内容可以从肺腺癌扩展到其他亚型，以更好地描述整个肺结节患者的表现。该模型还应通过遵循更大的队列WGS测序数据和相关临床数据进行优化，以便在该突变模型中可以建立更多癌症相关基因突变，以在未来研究中进行更敏感的分化。因此，根据cfDNA研究的显着发现。该领域仍在争先恐后地鉴定恶性循环cfDNA的筛选或诊断特异性标记物。可以结合具有理论上更高灵敏度的其他技术，例如多重甲基化或癌症相关抗体检测，以建立用于早期诊断的多维，强大工具。