波士顿——肺癌是癌症死亡的主要原因，通常在存活率极低的晚期才被诊断出来。早期肺癌多无症状，目前检测早期肺癌病灶的低剂量螺旋CT成像由于成本高、重复扫描的辐射危害，作为普通人群的广泛筛查试验不可行。放映。发表在《美国国家科学院院刊》上的一项新研究为一滴血在无症状患者中揭示肺癌的能力提供了概念验证。该研究由马萨诸塞州总医院 (MGH) 的研究人员共同领导：Leo Cheng 博士，病理学、放射学副生物物理学家和 Athinsula A. Martinos 生物医学成像中心，以及 David Christiani，医学博士，公共卫生硕士，肺和重症监护医师。
“我们的研究证明了开发用于肺癌早期检测的灵敏筛查工具的潜力，”Cheng 说。“我们构建的预测模型可以识别哪些人可能患有肺癌。然后将转诊有可疑发现的个体通过成像测试(例如低剂量 CT)进行进一步评估，以进行明确诊断。”
Cheng、Christiani 和他们的共同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，以破译健康和病理状态。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。
研究人员筛选了储存在 MGH 生物库和其他机构中的数万份血液样本，发现 25 名非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者在诊断时和诊断前至少六个月获得了储存的血液样本。他们将这些患者与 25 名健康对照者相匹配。
研究人员首先通过测量从患者诊断时获得的血液样本中的代谢组学特征值并将它们与健康对照的血液样本进行比较来训练他们的统计模型来识别肺癌。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验证了他们的模型。在这里，预测模型产生了健康对照和诊断时患者之间的值。“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。然后，研究人员使用在癌症诊断前获得的血液样本，在另一组 54 名非小细胞肺癌患者中测试了他们的模型，
从诊断前血样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。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具有区分癌症类型和疾病阶段的潜力。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，研究人员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。
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