在肿瘤精准医疗时代，基因检测已成为指导靶向治疗的核心手段。然而，许多患者面临一个困境：DNA水平检测未发现可用药靶点，却仍有治疗希望——问题可能出在“融合基因”的漏检上。为满足临床需求，我司推出RNA水平的26基因检测套餐，大幅提高基因融合的检出率和准确率，为肿瘤患者人群提供更多的靶向用药可能性。

专家共识背书

在临床实践中，非小细胞肺癌（NSCLC）是融合基因检测与靶向用药有效结合最常见的癌种，在《非小细胞肺癌融合基因检测临床实践中国专家共识》中总结出临床NSCLC最常见且必检的融合基因。我司实体瘤26基因RNA检测产品包含共识中列举的全部融合基因，并在基础上扩展覆盖更多潜在检测范围。

图1 非小细胞肺癌专家共识推荐检测基因融合

具有全球性指导价值的非小细胞肺癌NCCN指南中，专家组强调基于RNA的NGS检测可提高新型融合基因的检出率，并且可以与基于DNA的NGS同时或序贯进行。如果基于DNA的分子谱分析未鉴定出可识别的驱动癌基因，则建议进行基于RNA的检测。

图2 NCCN非小细胞肺癌指南建议进行RNA-based NGS检测

图3 专家共识展示DNA/RNA-NGS共同检测的3种策略对比示意图

检 测 优 势

相较传统的DNA-NGS检测，基于RNA水平的二代测序在基因融合检测能力上有较大的优势：

一：技术优势：检测原理的天然优越性

基因融合在DNA层面，其断点多位于冗长且结构复杂的内含子区域；而在RNA水平，融合基因表现为两个基因外显子之间的直接衔接。这一根本差异赋予了RNA检测独特的技术优势：

不受内含子干扰，靶点明确：RNA在转录后加工过程中会切除内含子，因此融合位点处留下的是“短而干净”的外显子-外显子连接点。相比之下，DNA检测需要跨越长达数百kb的内含子区域（如ROS1、NTRK基因），探针覆盖难度大。

可检测未知融合伙伴：RNA测序不依赖于对已知断点区域的预先捕获，能够发现涉及未知伙伴基因的新融合及新断点。而DNA检测多依赖对已知断点区域的靶向捕获，难以识别意料之外的重排。

可同时检测剪接变异：RNA-based NGS不仅能检测融合基因，还能同步识别MET基因14号外显子跳跃突变等剪接异常事件，实现“一测多能”。

图4 RNA-based NGS直接覆盖外显子区域不受内含子断裂区域限制

二：性能优势：灵敏度与准确性的全面提升

得益于上述技术原理的优越性，RNA检测在性能指标上表现出显著优势：

检出率大幅提升：研究证实，在DNA-based NGS检测为驱动基因阴性的患者中，RNA-based NGS仍可额外检出10.0%～15.3% 的基因融合变异；在非小细胞肺癌中，这一比例为10%～14%。ROS1融合的检出率甚至可提升50%。

检测下限极低：RNA-NGS对NTRK、RET、ROS1等基因融合的检测下限可低至数个拷贝，对低频融合事件同样敏感。

降低假阳性与假阴性：RNA不含内含子，相比DNA在检测融合变异时具有天然优势，可同时降低“假阳性”和“假阴性”率。DNA检测的部分重排可能不产生功能性转录本，假阳性率可达15%～20%；而RNA检测直接分析mRNA序列，可有效过滤这些无功能变异。

图5 DNA与RNA结合的NGS检测可保障更多的基因融合检出

三：临床优势：直接指导精准治疗决策

RNA检测的临床价值在于其检测结果与靶向治疗疗效的直接相关性：

验证融合基因的功能性：RNA检测直接识别的是已被转录表达的融合转录本，而非DNA层面可能存在但不表达的融合基因。只有产生功能性融合蛋白的患者才可能从靶向治疗中获益。对于DNA阳性而RNA阴性的患者，需审慎评估靶向治疗。

扩大靶向治疗获益人群：通过额外检出DNA检测漏检的融合变异，RNA检测可使更多患者有机会接受ALK、ROS1、RET、NTRK等靶向治疗。

图6 非小细胞肺癌DNA水平检测阴性的样本中

仍有一定数量的基因融合可通过RNA水平检测检出

26基因RNA检测套餐中除了包含全部非小细胞肺癌融合变异基因外，还囊括其它实体瘤中常见的融合基因，例如肉瘤中常见的EWSR1和FUS，肾细胞癌中的TFE3，甲状腺滤泡癌的PPARG等，适用场景广阔，覆盖更多的患者人群。

表1 实体瘤26基因RNA检测基因列表

RNA-based NGS固然在基因融合检测层面具有优势，但通常推荐与在SNV、缺失插入等变异形式方面更具代表性的DNA水平检测一并进行，例如以下套餐：

参考文献：

[1]中国初级卫生保健基金会肿瘤精准诊疗专业委员会等. "基于RNA-based NGS检测非小细胞肺癌融合基因临床实践中国专家共识." 中国肺癌杂志 26.11(2023):801-812.

[2]中华医学会病理学分会 & 国家病理质控中心.(2025).实体瘤常见驱动基因DNA和RNA高通量测序共检专家共识(2025版).中华病理学杂志,54(7),701-709.

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[4]Keller-Evans, R. B. , Lee, J. K. , Allen, J. M. , Lei, Z. , Ole, G. , & Ross, J. S. , et al. Dna and rna-based next-generation sequencing for companion diagnostic rearrangement detection in solid tumors. The Oncologist(3), 3.

[5]Tan, Y. , Mohanty, V. , Liang, S. , & Dou, J. . (2023). Novornabreak: local assembly for novel splice junction and fusion transcript detection from rna-seq data. Journal of Bioinformatics and Systems Biology, 06(01).