我國科學家開發(fā)出高效的早期肺癌篩查方法

肺癌的死亡率高居惡性腫瘤之首，早期發(fā)現是提高肺癌生存率的關鍵。然而，目前尚無可靠的早期肺癌診斷技術。北京大學的研究團隊開發(fā)出基于代謝組學和人工智能的早期肺癌篩查方法，相關成果在《Science Translational Medicine》發(fā)表，題為： Lung cancer scRNA-seq and lipidomics reveal aberrant lipid metabolism for early-stage diagnosis 。

研究團隊對不同患者的早期肺癌組織進行了單細胞轉錄組測序，發(fā)現肺癌組織各類細胞均發(fā)生脂質代謝異常。研究人員檢測了171例早期肺癌患者和140例健康人的血漿脂質代謝組，經過高分辨質譜與計算機分析，篩選出9個血漿脂質標志物，并建立了靶向代謝檢測方法與人工智能分類模型。通過對2100例確診病例、1036例接受低劑量CT檢查的篩查人員、109例前瞻性臨床研究的參與人員的驗證分析，該方法對早期肺癌的檢測準確性均超過90%。

這種檢測方法在肺癌的早期檢測或高危人群的篩查方面，具有應用及臨床轉化前景。

注：此研究成果摘自《Science Translational Medicine》，文章內容不代表本網站觀點和立場。

論文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.abk2756

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