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原发灶不明癌的治疗主要以经验性化疗为主，患者预后普遍较差，所以要明确原发部位。
近日，国家药品监督管理局（NMPA）批准了国内首个泛癌种组织起源基因检验测试产品（三类）和相关人工智能分析软件（三类），证实了mRNA表达检测在癌症组织溯源方面的创新和应用能力。
最新2022年NMPA医疗器械分类界定，实体瘤多基因突变分析软件/人工智能分析软件建议按照III类医疗器械来管理，如诺禾肿瘤6基因分析软件（国械注准），可帮肿瘤组织起源基因分析软件（国械注准）等。
癌症是一群失去正常调控机制的细胞群（通常从一个单细胞演变而来），且不受调控而自主生长。它可以从原发部位（身体癌症开始的部位）扩散到一个或多个转移部位（身体别的部位）。癌症是根据它们的原发部位命名的，而与它们在体内扩散的位置无关。例如，扩散到肝脏和肺部的结直肠癌仍然被归类为结直肠癌，而不是肝癌或肺癌。
有时癌症从哪里开始可能还不清楚，我们叫做原发灶不明癌（Cancers of Unknown Primary，CUP）或隐匿性原发癌：病理组织学诊断确诊为转移癌，但是经过详细检查和评估仍无法明确原发部位的癌症。这种情况只发生在一小部分癌症中，约占所有癌症的3%~5%，诊断时的中位年龄为65岁，在男性中略多见。1,2如果进一步的检查找到其中一些癌症的原发部位，那么，它们便不再被认为是原发灶不明癌，后续的治疗会根据它们重新命名的癌症进行治疗。
举个例子，一个人的颈部有一个肿大的淋巴结。手术切除后的病理检查显示是癌症，但在显微镜下，它看起来不像是淋巴结原发，这时，它可能被认为是一种原发灶不明癌。显微镜下的细胞形态学表明癌症可能起源于口腔、喉咙和喉部，进一步检查这些区域时，可能会发现一个小的喉癌，从那时起，病人就被认为是喉癌，而不是原发灶不明癌，并将接受这种类型的癌症治疗。
原发灶不明癌的治疗主要以经验性化疗（例如紫杉烷类和含铂方案）为主，患者预后普遍较差，所以要明确原发部位。准确地了解癌症原发部位及组织类型，即可按照原发癌症的类型进行及时有效的治疗（从一个地方开始的癌症在扩散时需要相同的治疗，并对某些对特定化疗或激素药物反应良好的癌症尤其重要），有助于医生选择最合适的治疗方案。
目前，实验室对原发灶不明癌（CUP）的分类技术包括各种IHC染色和组织来源（分子）检测。其中，利用RT-PCR或微阵列方法检验测试不同组织的差异基因表达可能是CUP溯源的基石。
转移性肿瘤的基因表达谱与转移部位组织的基因表达谱存在一定的差异，而与其原发部位组织的基因表达谱更相似，提示基因表达谱可在分子水平揭示肿瘤的组织起源，进而实现对肿瘤的分型。
迄今为止，FDA仅批准使用基于2000基因微阵列的基因表达检验测试产品 Tissue of Origin Test Kit-FFPE（510(K)，II类）来预测癌症的组织起源。2此类检测将肿瘤组织中的RNA表达模式与数据库中15种不同肿瘤组织类型（转移性、低分化和未分化病例，代表58种亚型）的RNA表达谱作比较，以研究其相似程度。3临床验证多个方面数据显示总体一致率可达88.5%。4
2022年7月13日和15日，NMPA批准了国内首个泛癌种组织起源基因检测试剂盒（PCR荧光探针法）（三类）和肿瘤组织起源基因分析软件（三类），证实了mRNA表达检测在癌症组织溯源方面的创新和应用能力。5,6
该检测产品基于RT-PCR方法定性检测组织分化程度较差或疑似转移的实体肿瘤患者的FFPE样本中90个组织特异基因表达模式，用于判别14种肿瘤类型的组织起源。临床验证多个方面数据显示总体一致率可达90.89%。
2022年7月，国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心同步公开肿瘤组织起源基因检测试剂盒（PCR荧光探针法）和肿瘤组织起源基因分析软件的注册技术审评报告。
1）批准时间：2022年7月13日（ NMPA ） 2）批准公司：杭州可帮基因科技有限公司 3）预期用途：定性检测组织分化程度较差或疑似转移的实体肿瘤患者的FFPE样本中90个组织特异基因表达模式，用于判别14种肿瘤类型（ 乳腺癌、宫颈癌、结直肠癌、胃及食管癌、肾癌、肝胆肿瘤、肺癌、黑色素瘤、神经内分泌肿瘤、卵巢癌、前列腺癌、生殖细胞肿瘤、甲状腺癌和尿路上皮癌 ）的组织起源 4）检测的新方法：RT-PCR方法 5）检测样本：保存时间不超过3年的FFPE样本（ 5~15张 ），提取后的RNA在-70℃~-80℃保存不超过6个月，冻融次数不超过3次 6）检测下限：5拷贝/ul~50拷贝/ul 7）适用仪器：ABI7500荧光PCR仪 8）阳性判断：采用最优离散化算法确定试剂盒的相似度分数阳性判断值为45.3，相似度分数45.3时，为阴性；相似度分数≥45.3时，为阳性
2）预期用途：与配套的肿瘤组织起源基因检测试剂盒（PCR荧光探针法）共同使用，定性判别低分化、未分化和转移性肿瘤样本类型和组织起源
4）工作原理：该分析软件核心算法基于肿瘤的基因表达数据来进行监督学习，筛选特征基因，构建分类模型，计算肿瘤样本基因表达模式与算法分类模型中储存的已知肿瘤类型的基因表达模式的相似度，实现对临床样本肿瘤类型的判别
