“每个细胞都有自己的身份密码。细胞死亡后，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。”何爱彬解释说，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。
何爱彬团队瞄准表观液体活检领域，通过机器学习等开发新技术，历时约10年，终于实现了血浆的高精度解析。他介绍，新一代表观液体活检技术突破了传统检测的思路限制，在操作简易程度等方面有所提升。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”，仅需少量血浆样本，就能敏锐识别出异常的组织信号。
值得一提的是，在一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。利用该技术，人体超八成的器官病变可一次性查清。“最重要的是，现有技术只能定向区分鉴别某种特定肿瘤，我们的新技术可以实现一滴血、一次性诊断全身多器官疾病。”
该技术还能在患者术前就预测出肿瘤经辅助治疗后消退的情况，避免了不必要的手术创伤，及时发现癌症的复发风险。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。他们还计划对数十种高发疾病开展研究，重点突破胰腺癌等疾病早诊瓶颈。
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