一项新研究提供了概念验证，表明一滴血能够揭示无症状患者是否患有肺癌。
这一发现可能挽救数百万人的生命，并大幅降低医疗成本。
研究人员筛查了生物样本库中储存的数万份血液样本。
未来，这项技术或可用于检测阿尔茨海默病。
一项新研究指出，诊断性血液检测或可在无症状患者中早期发现肺癌。
肺癌是导致癌症死亡的首要原因，通常在晚期才被确诊，此时生存率极低。早期肺癌大多没有症状；目前用于检测早期肺部癌变的低剂量螺旋CT成像，由于成本高，而且反复筛查存在辐射风险，不适合作为面向普通人群的大规模筛查手段。
这项研究发表在《美国国家科学院院刊》上，提供了概念验证，表明一滴血能够揭示无症状患者是否患有肺癌。研究由哈佛大学附属麻省总医院（MGH）的研究人员共同牵头：病理学与放射学副生物物理学家、Athinsula A. Martinos 生物医学成像中心的 Leo Cheng，以及肺病与重症监护医师 David Christiani。
“我们的研究展示了开发一种灵敏筛查工具、用于早期检测肺癌的潜力，”Cheng 说。“我们构建的预测模型能够识别哪些人可能患有肺癌。若发现可疑情况，这些人将被转诊接受进一步影像学检查，例如低剂量CT，以确诊。”
肺癌预测检测
Cheng、Christiani及其共同研究者构建了一种肺癌预测模型，依据血液中的代谢组学特征进行分析。代谢组学通过研究代谢组——存在于人体所有细胞、体液和组织中的动态生化整体——分析细胞代谢物的流动，以辨别健康状态与病理状态。肺癌的出现会改变生理和病理状况，可能导致肺部癌细胞生成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血液中的代谢组学特征；这种工具通过测量代谢物的整体反应，检查活细胞中的多种化合物。
研究人员筛查了MGH生物样本库及其他库中储存的数万份血液样本，发现25名非小细胞肺癌（NSCLC）患者的诊断时血液样本以及至少在确诊前六个月采集的样本均有留存。他们为这些患者各匹配了一名健康对照，共25名。
研究人员首先通过测量患者确诊时血液样本中的代谢组学特征值，并与健康对照的血液样本进行比较，训练统计模型识别肺癌。随后，他们使用同一批患者在确诊前采集的血液样本验证模型。结果显示，预测模型给出的数值介于健康对照与患者确诊时的数值之间。
“这非常令人鼓舞，因为早期疾病筛查应能检测到血液代谢组学特征的变化，其数值处于健康状态与患病状态之间，”Cheng说。
随后，研究人员用另一组54名NSCLC患者在确诊前采集的血液样本测试模型，结果证实模型的预测准确。
这项技术的未来用途
根据确诊前血液样本测得的预测模型数值，还可以预测患者的五年生存情况，这或有助于指导临床策略和治疗决策。研究人员此前的一项研究展示了基于磁共振波谱的代谢组学区分癌症类型和疾病分期的潜力。还需要开展更大规模的研究，以验证血液代谢组学模型作为NSCLC早期筛查工具在临床实践中的应用。
接下来，研究人员将分析肺癌临床特征的代谢组学谱，以了解该疾病的完整代谢谱，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谱，以建立一种模型，区分需要监测的惰性癌症与需要立即治疗的侵袭性更强的癌症。研究人员还计划使用同一技术，通过血液样本和脑脊液筛查阿尔茨海默病。
Cheng是哈佛医学院放射学副教授。Christiani是哈佛医学院（HMS）医学教授，也是哈佛大学陈曾熙公共卫生学院环境遗传学教授。
这项研究由美国国家癌症研究所资助。
