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作者：Daisy
導讀：目前人類肺癌的高死亡率很大程度上源於缺乏可行的早期疾病檢測工具。發表在《Proceedings of the National Academy of Sciences》雜誌上的一項新研究為無症狀患者提供“一滴血液顯示肺癌能力”的概念驗證。基於血液中的代謝組學特徵建立了一個肺癌預測模型，能夠提示患有疾病的患者，可以加快對患者進行分類以進行專門的影像學評估，進行早診斷早治療。
肺癌是癌症死亡的主要原因，通常是在生存率極低的晚期才被診斷出來。早期肺癌大多無症狀，低劑量螺旋CT成像是目前檢測早期肺癌病變的方法，由於成本高和重複篩查的輻射危害，不能作為一種廣泛適用於一般人群的篩查檢測。
發表在《Proceedings of the National Academy of Sciences 》雜誌上的一項新研究為無症狀患者“提供一滴血液顯示肺癌能力”的概念驗證。該研究由馬薩諸塞州總醫院（MGH）的研究人員共同領導：病理學，放射學、Atthinsula A. Martinos生物醫學成像中心的副生物物理學家——Leo Cheng博士；以及公共衛生碩士、肺和重症監護醫師——David Christiani博士。
https://www.pnas.org/content/118/51/e2110633118
Cheng說：“我們的研究證明了開發用於早期檢測肺癌的敏感篩查工具的潛力。我們構建的預測模型可以確定哪些人可能患有肺癌，然後將具有可疑發現的個體轉到影像學檢查（例如低劑量CT）進行進一步評估，以進行明確的診斷。”
Cheng，Christiani和他們的合作研究人員基於血液中的代謝組學特徵建立了一個肺癌預測模型。代謝組學是效仿基因組學和蛋白質組學的研究思想，對生物體內所有代謝物進行定量分析，並尋找代謝物與生理病理變化的相對關係的研究方式，是系統生物學的組成部分，透過分析細胞代謝物流來解讀健康和病理狀態。肺癌的存在及其生理和病理的改變可引起由肺中癌細胞產生或消耗的血液代謝物的變化。研究人員使用高解析度磁共振波譜測量血液中的代謝組學譜，該工具可以透過測量代謝物的集體反應來檢查活細胞內的一系列化合物。
研究人員篩選了儲存在MGH生物庫和其他人身上的數萬份血液標本，發現25例非小細胞肺癌（NSCLC）患者在診斷時和診斷前至少6個月獲得了儲存的血液標本。他們將這些患者與25名健康對照者進行配對。
研究人員首先訓練他們的統計模型，透過測量患者診斷時的血液樣本中的代謝組學特徵值，並將其與健康對照組的血液樣本進行比較以識別肺癌。然後，他們使用來自肺癌診斷前獲得的相同患者的血液樣本驗證了他們的模型。在這裡，預測模型得出了健康對照組和診斷時患者之間的值。“這是非常令人鼓舞的，因為篩查早期疾病應該檢測到介於健康和疾病狀態之間的血液代謝組的變化，”Cheng說。然後，研究人員使用癌症診斷前獲得的血液樣本，對54名NSCLC患者的不同組進行了模型試驗，證實了模型的預測是準確的。
從診斷前血液樣本測量的預測模型值也可以預測患者的五年生存率，這可能有助於指導臨床策略和治療決策。研究人員之前的一項研究表明，基於磁共振波譜的代謝組學在區分癌症型別和疾病階段方面具有潛力。在臨床實踐中，還需要更大規模的研究來驗證使用血液代謝組學模型作為NSCLC早期篩查工具的使用。
接下來，研究人員將分析肺癌臨床特徵的代謝組學特徵，以瞭解疾病的整個代謝譜，這可能有助於選擇靶向治療。他們還測量了400多名前列腺癌患者的代謝組學特徵，以建立一個模型，區分需要監測的惰性癌症和需要立即治療的更具侵襲性的癌症。研究人員還計劃使用相同的技術，使用血液樣本和腦脊液篩查阿爾茨海默病。
參考資料：
https://medicalxpress.com/news/2021-12-early-stage-lung-cancer-blood.html
注：本文旨在介紹醫學研究進展，不能作為治療方案參考。如需獲得健康指導，請至正規醫院就診。
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