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国内外指南共识“点名”RNA检测,你的FFPE样本经得起考验吗?
现代分子生物学技术越来越广泛地被用于人类疾病研究的诸多领域,为了解病理状态下核酸的变化积累了新资料。FFPE RNA 的提取扩展了分子生物学技术在临床上的应用范围,广泛地应用于大宗病例的回顾性研究,对肿瘤发生的分子机制的探讨,诊断与鉴别诊断研究和患者预后评估等方面均具有重要价值。
目前,诸多权威文件开始“点名”RNA,那么FFPE样本,如何承担起这份精准检测的重任?

风向已定:
国内权威共识中的RNA检测

由中华医学会病理学分会和国家临床病理质控中心联合发布的《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)》,系统阐述了RNA检测在实体瘤分子检测中的关键价值。

共识明确指出DNA检测融合基因的局限性:
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长内含子区域(如ROS1、NTRK基因内含子可达数百kb)导致探针覆盖不足。
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断点区重复序列(如ALK基因的LINE元件)干扰生信分析。
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部分DNA重排不产生功能性转录本,假阳性率高达15%~20% 。
共识充分肯定RNA-NGS的核心优势:
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RNA-NGS通过直接分析mRNA序列,可精准识别具有临床意义的融合转录本,大大提高基因融合变异的检测灵敏度。
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如NTRK、RET、ROS1等基因融合检测下限可低至30个拷贝。
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研究证实,RNA-NGS可额外检出10.0%~15.3% 的基因融合变异,ROS1融合检出率甚至可提升50%。
更重要的是,该共识首次系统梳理了三种共检技术路径的临床应用场景,为临床实践提供了权威技术路线图。

肺癌专项共识:
RNA检测已成“强烈推荐”

自2023年起,DNA/RNA同步共检技术已先后写入多项国内权威共识,《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》(2023/2026)英文版于2026年初正式发表于 Chinese Medical Journal。该共识系统梳理了基于RNA的NGS在NSCLC融合基因检测中的优势、适用人群及质量控制要点等,提出了6条核心共识意见,为我国基于RNA的NGS融合基因检测的规范化应用提供了重要参考。

此外,《非小细胞肺癌融合基因检测临床实践中国专家共识(2023版)》、《MET异常NSCLC诊疗专家共识(2025版)》、《中国实体瘤NTRK融合基因临床诊疗专家共识》以及《基于RNA捕获测序的肿瘤基因变异检测技术指南》等,也都标志着RNA检测的规范化应用已上升至行业标准层面。

国际指南呼应:
NCCN的RNA检测推荐

《NCCN非小细胞肺癌临床实践指南(2026.V3)》明确指出:基于RNA水平的NGS检测(RNA-based NGS)可能会提高ROS1、RET、NTRK1/2/3基因融合和MET基因14号外显子跳跃突变的检出率。对于驱动基因检测为阴性的患者(尤其是非吸烟者),指南建议考虑采用RNA-based NGS检测,以最大程度地发现融合基因突变。


理想与现实的鸿沟:
FFPE样本的RNA困境

国内外指南共识一致推荐RNA检测,但其落地却面临一个残酷的现实:临床样本,尤其是FFPE样本,是RNA检测最大的瓶颈。病理科和生物样本库中大量的FFPE样本,因其独特的保存方式,给RNA提取带来了三大“拦路虎”:
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高度降解:福尔马林固定导致RNA片段化严重,DV200值低,文库构建失败率高。
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样本珍稀:穿刺样本或手术小样本往往只有寥寥数片切片,既要满足病理诊断,又要用于DNA和RNA双重检测,样本量捉襟见肘。
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操作复杂:手动提取步骤多,耗时长,交叉污染风险高。

凡知医学
组织石蜡切片RNA提取试剂盒(磁珠法)


本产品可从福尔马林固定石蜡包埋 (FFPE) 的组织标本中分离高质量的RNA,旨在为客户提供一种简单、可靠、快速的方法。
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产品优势
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过程快速安全:不依赖毒性有机溶剂(如二甲苯)进行脱蜡,使用安全,操作简便快捷。
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RNA产物质量高:采用特殊表面处理的纳米级超顺磁性微球对核酸的选择性吸附,尽可能减少纯化 RNA 样品的基因组 DNA 污染,并提供 DNase 消化选项。
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使用场景灵活:既可支持手动提取,又可高效地与液体工作站或全自动核酸提取仪配套使用,以进行快速、大样本量的提取,提升整体效率。
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案例展示
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竞品比较结果
提取样本:从小鼠肝组织蜡块上各切3卷(10μm厚)进行实验,提取浓度和纯度结果如下:

由上图实验结果可看出,凡知提取的FFPE基因组RNA浓度和纯度均优于竞品。

凡知产品与竞品在提取FFPE RNA浓度及A260/280数据对比
根据上图凡知产品与竞品对比数据可以看出,在浓度比较低时,凡知产品相对竞品的表现较好。



参考资料:
[1]中华医学会病理学分会, 国家病理质控中心. 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)[J]. 中华病理学杂志, 2025, 54(7): 701-709. DOI: 10.3760/cma.j.cn112151-20250409-00255.
[2]Zhong H, Han B; Consensus Codification Guidance Experts;Expert Members. Chinese expert consensus on clinical practice for detecting fusion genes in non-small cell lung cancer using RNA-based next-generation sequencing. Chin Med J (Engl). Published online January 23, 2026.
[3]National Comprehensive Cancer Network (NCCN). Non-Small Cell Lung Cancer. Version 3. 2026. December 24, 2025.





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