PNAS/ 早期肺癌有望可以从一滴血中检测出来？
2021/12/17 9:36:26 生物密探
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肺癌是癌症死亡的主要原因，通常在生存率极低的晚期才被诊断出来。早期肺癌大多是无症状的，目前检测早期肺癌病变的方法是低剂量螺旋 CT 成像，但由于成本高和重复筛查的辐射危险性，不适合作为普通人群的普遍筛查。
Lung CA seen on CXR. Credit: James Heilman, MD/Wikipedia
最新发表在PNAS上的一项新研究为一滴血可以揭示无症状患者的肺癌提供了概念验证。该研究由麻省总医院 (MGH) 的研究人员共同领导：Leo Cheng 博士，病理学、放射学副生物物理学家，Athinsula A. Martinos 生物医学成像中心；和David Christiani，医学博士，公共卫生硕士，肺病和重症监护医师。
“我们的研究表明，开发一种敏感的筛查工具，用于早期检测肺癌是很有潜力的,”Cheng博士说。“我们构建的预测模型可以确定哪些人可能患有肺癌。有可疑表现的患者将被转介进行进一步的影像学检查评估，例如低剂量 CT，以确定诊断。”
Cheng、Christiani 和他们团队的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。代谢组学通过研究代谢组(在身体的所有细胞、体液和组织中发现的动态生化套件)来分析细胞代谢物流，从而解读健康和病理状态。肺癌的存在及其生理和病理改变，会导致肺部癌细胞产生或消耗的血液代谢物发生变化。研究人员使用高分辨率磁共振波谱测量了血液中的代谢组学特征，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。
研究人员首先验证他们的统计模型来识别肺癌，方法是测量肺癌患者诊断时血液样本中的代谢组学特征值，并将其与健康人群对照组的血液样本进行比较。然后，他们使用在肺癌诊断之前获得的相同患者的血液样本再次验证了他们的模型。结果显示，预测模型产生了健康对照和诊断时肺癌患者之间的值。“这是非常令人鼓舞的，因为早期疾病筛查应该检测介于健康和疾病状态之间的血液代谢组学特征的变化，”Cheng 说。研究人员随后使用在癌症诊断前获得的血液样本在另一组 54 名 NSCLC(非小细胞肺癌)患者中测试了他们的模型，这证实了该模型的预测是准确的。
从诊断前的血液样本中测量的预测模型的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。该研究团队之前的一项研究已表明，基于磁共振波谱的代谢组学具有区分癌症类型和疾病阶段的潜力。但需要更大规模的研究来验证血液代谢组学模型在临床实践中作为 NSCLC 早期筛查工具的使用。
接下来，该研究团队将分析肺癌临床特征的代谢组学特征，以了解该疾病的整个代谢谱，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，以创建一个模型来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通过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
https://www.pnas.org/content/118/51/e2110633118
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