肺癌是目前世界上人類癌癥死亡的主要原因之一，早期肺癌大多無明顯臨床癥狀，這種無癥狀狀態往往延誤了患者的就醫及治療，所有階段的肺癌5年總生存率為19%，然而早期肺癌的檢出率增加5%，其生存率可提高為57%。因此肺癌的早期篩查顯得尤為重要，既往的早期癌癥篩查主要手段是胸部低劑量螺旋CT檢查，但因主動檢查意愿不足以及存在輻射危害等原因，很難做到盡早發現肺癌的目的。

近日，來自哈佛醫學院等研究機構的研究團隊發現了一種通過血液檢查建立的早期肺癌診斷預測性模型，可以有望實現對肺癌的早期篩查。相關研究成果發表在《PNAS》上，題為“Screening human lung cancer with predictive models of serum magnetic resonance spectroscopy metabolomics”。

該項研究通過收集健康人群和早期肺癌患者的血液，進行代謝組學資料解析了機體健康和病理學狀態研究，并利用高分辨率核磁共振光譜技術測定了血液中代謝組學的特征后發現，機體存在肺癌及其所改變的生理和病理學特征，可能會引發癌細胞所產生或消耗的血液代謝產物的改變。同時，研究人員將健康對照個體與非小細胞肺癌患者血液樣本進行代謝組學特征值比對測試，成功識別出了患有肺癌的樣本。

這項研究利用磁共振光譜技術進行代謝組學模型檢測，在區分癌癥類型和疾病分期方面具有一定的潛力，有望在未來成為一種早期肺癌篩查的新手段。

論文鏈接：

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

注：此研究成果摘自《PNAS》，文章內容不代表本網站觀點和立場，僅供參考。

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