【PNAS】一滴血测癌？肺癌或能早发现

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作者：Daisy

肺癌是癌症死亡的主要原因，通常是在生存率极低的晚期才被诊断出来。早期肺癌大多无症状，低剂量螺旋CT成像是目前检测早期肺癌病变的方法，由于成本高和重复筛查的辐射危害，不能作为一种广泛适用于一般人群的筛查检测。

发表在《Proceedings of the National Academy of Sciences 》杂志上的一项新研究为无症状患者“提供一滴血液显示肺癌能力”的概念验证。该研究由马萨诸塞州总医院（MGH）的研究人员共同领导：病理学，放射学、Atthinsula A. Martinos生物医学成像中心的副生物物理学家——Leo Cheng博士；以及公共卫生硕士、肺和重症监护医师——David Christiani博士。

https://www.pnas.org/content/118/51/e2110633118

Cheng说：“我们的研究证明了开发用于早期检测肺癌的敏感筛查工具的潜力。我们构建的预测模型可以确定哪些人可能患有肺癌，然后将具有可疑发现的个体转到影像学检查（例如低剂量CT）进行进一步评估，以进行明确的诊断。”

Cheng，Christiani和他们的合作研究人员基于血液中的代谢组学特征建立了一个肺癌预测模型。代谢组学是效仿基因组学和蛋白质组学的研究思想，对生物体内所有代谢物进行定量分析，并寻找代谢物与生理病理变化的相对关系的研究方式，是系统生物学的组成部分，通过分析细胞代谢物流来解读健康和病理状态。肺癌的存在及其生理和病理的改变可引起由肺中癌细胞产生或消耗的血液代谢物的变化。研究人员使用高分辨率磁共振波谱测量血液中的代谢组学谱，该工具可以通过测量代谢物的集体反应来检查活细胞内的一系列化合物。

研究人员筛选了储存在MGH生物库和其他人身上的数万份血液标本，发现25例非小细胞肺癌（NSCLC）患者在诊断时和诊断前至少6个月获得了储存的血液标本。他们将这些患者与25名健康对照者进行配对。

研究人员首先训练他们的统计模型，通过测量患者诊断时的血液样本中的代谢组学特征值，并将其与健康对照组的血液样本进行比较以识别肺癌。然后，他们使用来自肺癌诊断前获得的相同患者的血液样本验证了他们的模型。在这里，预测模型得出了健康对照组和诊断时患者之间的值。“这是非常令人鼓舞的，因为筛查早期疾病应该检测到介于健康和疾病状态之间的血液代谢组的变化，”Cheng说。然后，研究人员使用癌症诊断前获得的血液样本，对54名NSCLC患者的不同组进行了模型试验，证实了模型的预测是准确的。

从诊断前血液样本测量的预测模型值也可以预测患者的五年生存率，这可能有助于指导临床策略和治疗决策。研究人员之前的一项研究表明，基于磁共振波谱的代谢组学在区分癌症类型和疾病阶段方面具有潜力。在临床实践中，还需要更大规模的研究来验证使用血液代谢组学模型作为NSCLC早期筛查工具的使用。

接下来，研究人员将分析肺癌临床特征的代谢组学特征，以了解疾病的整个代谢谱，这可能有助于选择靶向治疗。他们还测量了400多名前列腺癌患者的代谢组学特征，以创建一个模型，区分需要监测的惰性癌症和需要立即治疗的更具侵袭性的癌症。研究人员还计划使用相同的技术，使用血液样本和脑脊液筛查阿尔茨海默病。

参考资料：

https://medicalxpress.com/news/2021-12-early-stage-lung-cancer-blood.html

注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。